python爬取股票历史数据

您可以使用Python中的第三方库来爬取股票历史数据，比如使用pandas-datareader和yfinance库来获取股票历史数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas_datareader as pdr
import datetime

# 设置起始日期和结束日期
start = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 6, 30)

# 获取股票历史数据
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start, end=end)

# 打印前5行数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用pandas-datareader库获取了苹果公司（AAPL）从2010年1月1日到2021年6月30日的股票历史数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。您可以根据需要更改起始日期和结束日期，以获取不同时间段内的数据。

相关问题

python爬取股票历史价格

Python可以使用第三方库requests和BeautifulSoup来爬取网页数据，并使用pandas库进行数据处理和分析。具体步骤如下：

1. 安装必要的第三方库：requests、BeautifulSoup和pandas。

2. 使用requests库获取目标网页的HTML源代码。

3. 使用BeautifulSoup库解析HTML源代码，提取所需数据。可以通过Chrome浏览器的开发者工具查看HTML源代码，确定需要提取的元素。

4. 将提取到的数据存储到pandas的DataFrame中。

5. 对DataFrame进行必要的数据清洗和处理，比如将字符串转换为数字类型等。

6. 可以使用matplotlib库进行可视化分析，绘制股票历史价格走势图等。

以下是示例代码，供参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 股票代码
stock_code = '600519'

# 构造URL
url = f'https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{stock_code}/hisdata/klc_kl.shtml'

# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析HTML源代码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取表格数据
table = soup.find('table', class_='datatbl')
rows = table.find_all('tr')

# 将表格数据存储到DataFrame中
data = []
for row in rows[1:]:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [col.text.strip() for col in cols]
    data.append(cols)

df = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '涨跌额', '涨跌幅', '成交量(手)', '成交金额(万元)'])

# 数据清洗和处理
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')
df[['开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '涨跌额', '涨跌幅', '成交量(手)', '成交金额(万元)']] = df[
    ['开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '涨跌额', '涨跌幅', '成交量(手)', '成交金额(万元)']].apply(pd.to_numeric)

# 可视化分析
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['日期'], df['收盘价'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('收盘价')
plt.title('股票历史价格走势图')
plt.show()

# 相关问题：
# 1. requests库是什么？
# 2. BeautifulSoup库是什么？
# 3. pandas库是什么？
# 4. 如何对DataFrame进行数据清洗和处理？
# 5. 如何使用matplotlib库绘制股票历史价格走势图？

python爬取天气数据_Python爬取历史天气数据

好的，您想了解如何用 Python 爬取历史天气数据，是吗？

首先，需要确定您想要爬取哪个地区的历史天气数据。一般来说，可以通过查询该地区的气象局或气象网站获取历史天气数据。

接着，可以使用 Python 中的 requests 库来发送 HTTP 请求，获取网页源代码。然后，可以使用 BeautifulSoup 库来解析网页源代码，提取出所需的天气数据。

以下是一个简单的示例代码，用于爬取中国天气网上北京市 2019 年 1 月份的历史天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml#dt'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
weather_list = soup.select('.t li')

for weather in weather_list:
    date = weather.select('.time')[0].text
    weather_detail = weather.select('.temp')[0].text.strip()
    print(date, weather_detail)

以上代码中，我们首先通过 requests 库发送了一个 GET 请求，获取了北京市天气网的网页源代码。然后，使用 BeautifulSoup 库解析网页源代码，提取出了 2019 年 1 月份的天气数据，并打印输出了日期和天气详情。

需要注意的是，不同的网站网页结构不同，需要根据具体情况修改代码。同时，需要注意网站的 robots.txt 文件，不要过度访问网站，以免被封 IP 或其他限制。