python selenium 股票

Python selenium 股票爬取可以使用selenium包来实现。你可以用selenium模拟浏览器操作，爬取股票信息。你可以通过selenium的find_element_by_xpath或find_element_by_css_selector等方法来定位元素，然后获取相应的数据。你可以将抓取到的信息保存在excel文件中，通过读取excel文件来获取股票代码等信息。另外，如果需要抓取动态添加的元素，可以使用selenium的等待方法，例如使用WebDriverWait和expected_conditions等来等待元素的出现。

相关问题

如何利用Python的selenium和PhantomJS抓取东方财富网上的股票评论，并实施基础的情感分析？

要实现这一目标，首先需要安装selenium库以及PhantomJS驱动，并熟悉selenium的WebDriver接口。接着，你需要编写Python脚本来启动PhantomJS浏览器实例，并通过selenium与之交互，模拟用户访问东方财富网的特定股票评论页面。在获取页面源码后，使用HTML解析技术提取评论内容，例如利用BeautifulSoup库解析HTML，提取所需评论信息。

参考资源链接：[利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪](https://wenku.csdn.net/doc/64702453d12cbe7ec3f7760b?spm=1055.2569.3001.10343)

抓取到的评论数据通常包含HTML标签和其他非文本信息，这需要通过正则表达式或HTML解析库清除这些无关数据，以得到纯净的评论文本。对于情感分析，可以利用Python的自然语言处理库，如SnowNLP，来计算每条评论的情感分数。情感分析通常会涉及以下步骤：

1. 分词：将评论文本分解为单独的词汇。
2. 停用词过滤：移除常见但对情感分析无用的词汇。
3. 词性标注：对词汇进行词性标注，以便准确分析情感词汇。
4. 情感词典匹配：匹配评论中的词汇和已有的情感词典中的词汇，计算出积极、消极或中立的情感倾向。
5. 情感分数计算：使用一定的算法将词汇的情感得分综合起来，得出整条评论的情感分数。

通过这种方式，你可以对大量的股票评论进行情感分析，从而得出投资者对于某一股票情绪的总体趋势。此外，通过观察情感分析结果随时间的变化，可能会对股市的波动性有一定的理解。记住，这个过程需要不断迭代优化，以提高数据抓取的准确性和情感分析的可靠性。推荐进一步查看《利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪》一文，其中详细介绍了上述步骤，并提供实战案例和分析，有助于你更深入地理解和运用这些技术。

参考资源链接：[利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪](https://wenku.csdn.net/doc/64702453d12cbe7ec3f7760b?spm=1055.2569.3001.10343)

python分析股票成长性

Python是一种非常流行的编程语言，也广泛应用于股票数据分析领域。在股票成长性方面，Python可以用来分析公司的基本面数据、技术面数据、市场情况等等，从而判断该股票是否有成长性。以下是一些Python库和技术，可以用来进行股票成长性分析：

1. pandas：pandas是Python的一个强大的数据处理库，可以用来处理和分析股票数据。

2. matplotlib和seaborn：这两个库可以用来绘制图表，对于股票数据可视化非常有用。

3. BeautifulSoup和Selenium：这两个库可以用来抓取和分析网页上的股票数据。

4. Scikit-learn：这是Python的一个机器学习库，可以用来构建股票预测模型，从而预测股票的成长性。

通过使用这些工具，我们可以进行各种各样的分析，例如：

1. 利用pandas库分析公司的基本面数据，如营收、利润、市值等，从而评估该公司是否有潜力成长。

2. 利用技术面分析工具，如移动平均线、相对强弱指数等等，对于一只股票的技术面进行分析。

3. 利用Scikit-learn建立预测模型，从而预测股票的成长性。