如何通过Python爬虫批量采集上市公司股票代码，并将数据存储到Excel表格中？请提供详细的步骤和代码示例。

在进行股票数据的采集和处理时，掌握如何使用Python进行网络爬虫开发和Excel操作是必不可少的技能。为了帮助你解决这个问题，我们推荐《Python爬虫实战：批量采集股票数据并存储到Excel》这本书。在这本书中，你将会学习到如何利用Python的强大功能，结合正则表达式等技巧来高效地完成这一任务。

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)

首先，你需要构建一个Python脚本，通过这个脚本发送网络请求到股票数据提供网站，如`***`。使用requests库来发送GET请求，并确保包含合适的用户代理头部，以模拟浏览器访问。

获取到网页内容后，接下来就是解析HTML并提取股票代码。你可以使用BeautifulSoup库来解析HTML，定位到包含股票代码的元素，并使用正则表达式来提取具体的代码。例如：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

url = '***'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
stock_code_pattern = ***pile(r'股票代码：(\d+)')  # 正则表达式需要根据实际网页结构进行调整

for stock in soup.find_all('div', class_='stock-list-info'):
    match = stock_code_pattern.search(stock.text)
    if match:
        print(match.group(1))

然后，对于每个提取到的股票代码，你需要根据需求构造新的URL，发送请求并获取每个股票的详细信息。同样地，使用BeautifulSoup或正则表达式来提取所需数据，并使用pandas库将这些数据保存到Excel文件中。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设已经得到了股票代码列表
stock_codes = ['000001', '000002', ...]
data = []

for code in stock_codes:
    detail_url = f'***{code}.html'
    response = requests.get(detail_url, headers=headers)
    detail_soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 根据页面结构提取需要的数据，例如价格、市值等
    price = detail_soup.find('span', class_='price').text
    # 添加到数据列表
    data.append({'Code': code, 'Price': price})

# 使用pandas将数据写入Excel
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('stock_data.xlsx', index=False)

通过这个实战案例，你不仅学会了如何编写爬虫程序来采集网络数据，还学会了如何将数据整理并存储到Excel中，这对于处理大量数据和生成报告非常有帮助。如果你希望进一步学习和深入了解爬虫技术，包括异常处理、多线程爬取、爬虫的伦理等问题，建议继续参考《Python爬虫实战：批量采集股票数据并存储到Excel》一书，这将为你提供更为全面的爬虫知识和实战经验。

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)