请你用Python编写一个功能强大的爬虫，从股票交易网站、财经新闻网站或相关数据源中爬取股票信息，信息包括股票价格、成交量、市净率、公司财报等

在Python中，我们可以利用如`requests`, `BeautifulSoup`或更高级的`pandas`和`scrapy`库来创建一个基本的股票信息爬虫。这里我会给出一个简单的示例，展示如何使用`requests`和`BeautifulSoup`获取网页HTML并解析股票基本信息。请注意这只是一个基础版本，实际应用需要处理登录、反爬虫策略、动态加载内容等问题，并且可能涉及到法律限制和API使用条款。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 指定目标URL，替换为你想要爬取的股票信息页面
url = "http://example.com/stock_info/ticker Symbol"

def get_stock_info(ticker):
    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'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 使用BeautifulSoup查找特定元素，这些元素包含所需的数据
        stock_price = soup.find('span', class_='price').text.strip()
        volume = soup.find('div', class_='volume').text.strip()
        pb_ratio = soup.find('span', id='pb-ratio').text.strip()

        try:
            financial_data = parse_financial_report(soup.find('table'))  # 自定义函数解析财务报告
        except AttributeError:
            financial_data = None
        
        return stock_price, volume, pb_ratio, financial_data
    else:
        print(f"无法获取数据，状态码: {response.status_code}")

def parse_financial_report(table):  # 这里只是一个简化版，实际需解析复杂的HTML结构
    data = []
    for row in table.find_all('tr'):
        cells = row.find_all('td')
        if len(cells) > 0:
            data.append([cell.text.strip() for cell in cells])
    return data

ticker_symbol = "AAPL"  # 示例股票代码
info = get_stock_info(ticker_symbol)

print(f"股票价格: {info[0]}")
print(f"成交量: {info[1]}")
print(f"市净率: {info[2]}")
print("财务数据:", info[3])

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