爬取东方财富股票数据存储excel

要爬取东方财富股票数据存储excel，需要先了解如何从东方财富网站获取数据。首先要编写爬虫程序，通过网络爬虫技术从东方财富网站上获取一定的股票数据。可以采用Python语言编写爬虫程序，通过requests库获取网页源代码，再用BeautifulSoup库解析HTML代码，找到所需的股票数据，并用pandas库将数据存为Excel文件。

首先，需要分析东方财富网站上存储股票数据的URL地址和参数。然后，通过requests库的get()方法请求网站，将URL地址和参数传递给get()方法，以获取该网站的源代码。接着，用BeautifulSoup库解析HTML代码，找到需要的股票数据信息。可以通过查看该网站的网页源代码，选择相应的HTML标签和CSS类名抓取数据。

完成数据爬取后，需要将得到的数据存储到Excel文件中。可以使用pandas库进行数据处理和转换，将数据以DataFrame的形式存储到Excel文件中。在生成Excel文件的过程中，可以通过设置Excel的各种属性和格式，使得Excel文件更具有可读性和美观度。最后，通过Python编程，可以实现自动化更新和批量处理数据的功能，大大提高数据处理效率和工作质量。

总之，爬取东方财富股票数据存储Excel需要具备爬虫技术、分析网页源代码、数据处理和Excel常规操作等多项技能。只有掌握了这些技能，并善于将它们运用到实际工作中，才能快速、高效地获取所需的有价值的股票数据。

相关问题

用python爬取东方财富网数据并生成excel

好的，可以的。为了能够爬取东方财富网数据，我们可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库，来解析HTML页面并提取数据。同时，我们可以使用Python的pandas库，将数据整理成DataFrame格式，并存储到Excel文件中。

以下是大致的代码实现流程：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 请求URL
url = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'

# 获取HTML页面
html = requests.get(url, timeout=10)
content = html.content.decode('gbk')

# 解析HTML页面
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# 找到股票列表的HTML标签
stock_list = soup.find('div', {'class': 'quotebody'})
# 找到所有股票的代码和名称
stocks = stock_list.find_all('a')

# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '股票名称'])

# 遍历所有股票信息，提取股票代码和名称，并添加到DataFrame中
for stock in stocks:
    stock_code = stock.text.split('(')[1].split(')')[0]
    stock_name = stock.text.split('(')[0]
    data = data.append({'股票代码': stock_code, '股票名称': stock_name}, ignore_index=True)

# 保存数据到Excel文件中
data.to_excel('stocks.xlsx', index=False)

以上代码中，我们首先请求了东方财富网的股票列表页面，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面，找到所有股票的代码和名称，并将其存储到DataFrame中，最后使用pandas库将DataFrame数据写入Excel文件中。

用python代码实现爬取东方财富网上的数据，程序要有数据爬取、存储、展示过程。

好的，以下是一个简单的示例程序，可以爬取东方财富网上的股票数据，存储到CSV文件中，并且可以展示出来：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 获取股票数据
def get_stock_data(stock_code):
    url = f"http://quote.eastmoney.com/{stock_code}.html"
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    stock_name = soup.select_one(".name > h1").text.strip() # 股票名称
    current_price = soup.select_one(".price > strong").text.strip() # 当前价格
    change_percent = soup.select_one(".pricechange > span").text.strip() # 涨跌幅
    return [stock_code, stock_name, current_price, change_percent]

# 存储到CSV文件
def save_to_csv(data, file_path):
    with open(file_path, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['股票代码', '股票名称', '当前价格', '涨跌幅'])
        for row in data:
            writer.writerow(row)

# 读取CSV文件并展示数据
def show_data(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            print(row)

if __name__ == '__main__':
    stock_codes = ['sh600519', 'sh601318', 'sz000651'] # 要获取的股票代码
    data = []
    for stock_code in stock_codes:
        data.append(get_stock_data(stock_code))
    save_to_csv(data, 'stock_data.csv')
    show_data('stock_data.csv')

上述代码首先定义了三个函数，分别是 `get_stock_data` 用于获取股票数据， `save_to_csv` 用于将数据存储到CSV文件中， `show_data` 用于读取CSV文件并展示数据。

在程序的主函数中，我们定义了要获取的股票代码列表，然后循环遍历每个股票，调用 `get_stock_data` 函数获取数据，存储到 `data` 列表中。最后调用 `save_to_csv` 函数将数据存储到CSV文件中，并且调用 `show_data` 函数展示数据。

注意，由于CSV文件可能会包含中文字符，所以在打开文件时需要指定编码为 `utf-8-sig`，这样可以避免在Excel中打开文件时出现乱码问题。