如何使用Python爬虫技术批量采集上市公司股票代码，并将这些数据有效存储到Excel表格中？请提供详细的步骤和代码示例。

要使用Python爬虫技术批量采集上市公司股票代码，并将其存储到Excel表格中，你可以按照以下步骤进行操作：首先，你需要使用Python的requests库发送HTTP请求，获取包含股票代码的网页内容。接下来，通过HTML解析定位到包含股票代码的元素，并利用正则表达式提取股票代码。最后，将提取的数据存储到Excel表格中。你可以参考《Python爬虫实战：批量采集股票数据并存储到Excel》这份资料，它详细讲解了从网络爬虫的网页分析到数据最终存储的全过程，并提供了多个实战案例。

参考资源链接：[Python爬虫实战：批量采集股票数据并存储到Excel](https://wenku.csdn.net/doc/83dqb4dt08?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，你可以使用requests库向目标网页发送GET请求，然后使用BeautifulSoup库解析HTML内容。对于数据的提取，使用正则表达式可以高效地从复杂的HTML文本中提取出股票代码。例如，你可能需要编写如下的代码片段：

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import pandas as pd
    import re

    # 发送GET请求
    response = requests.get('***')
    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 使用正则表达式提取股票代码
    stocks = soup.find_all('li', class_='listStock', limit=50)  # 假设我们只取前50个股票
    stock_list = []
    for stock in stocks:
        code = re.findall(r'stocknum=(\d+)', stock['data-num'])
        if code:
            stock_list.append(code[0])

    # 将股票代码存入DataFrame
    df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['Stock Code'])
    # 将DataFrame存储到Excel文件
    df.to_excel('stock_codes.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用requests库发送请求，BeautifulSoup解析HTML，正则表达式提取股票代码，并最终使用pandas的DataFrame将数据存储到Excel文件中。请注意，这里的代码只是一个简化的示例，实际应用中可能需要考虑更多的异常处理和逻辑判断。

学习《Python爬虫实战：批量采集股票数据并存储到Excel》中提供的实战案例，将帮助你深入理解整个流程，并能够应对实际开发中可能遇到的各种挑战。这份资料不仅覆盖了基础知识，还提供了丰富的实践案例，是学习Python爬虫技术的宝贵资源。

参考资源链接：[Python爬虫实战：批量采集股票数据并存储到Excel](https://wenku.csdn.net/doc/83dqb4dt08?spm=1055.2569.3001.10343)