爬取东方财富股票存储mysql github

时间: 2023-07-19 17:02:11 浏览: 192
### 回答1: 要实现爬取东方财富股票数据并存储到MySQL数据库和GitHub上,需要进行以下几个步骤: 1. 爬取数据:首先,需要编写一个爬虫程序,使用Python的相关库(如BeautifulSoup、requests等)去获取东方财富网站上的股票数据。通过解析网页的HTML结构,可以提取所需的股票信息,如股票代码、名称、当前价等。 2. 存储到MySQL数据库:在获取到股票数据后,可以使用Python的MySQL库(如pymysql或MySQLdb)连接MySQL数据库,并创建一个表格来存储爬取到的数据。通过执行SQL语句,将股票数据插入到表格中的对应字段中。 3. 数据库操作封装:为了更方便地进行数据库操作,可以将连接MySQL数据库和插入数据的函数封装成一个类或模块,以便在其他地方进行调用。 4. 数据存储到GitHub:爬取到的股票数据可以保存到一个CSV文件中,然后通过Git命令将该CSV文件上传至GitHub。首先需要在本地创建一个GitHub仓库,并与远程仓库建立连接。然后,使用Git命令将文件添加到本地仓库,并进行提交和推送操作,将数据文件上传至GitHub中。 5. 定时任务执行:如果需要定时更新股票数据,则可以使用Python的定时任务模块(如APScheduler或crontab)设置定时任务,在指定时间段内自动执行脚本,实现定时爬取和更新数据的功能。 通过以上步骤,我们可以实现将爬取到的东方财富股票数据存储到MySQL数据库中,并将数据文件上传到GitHub仓库中,实现数据的存储和备份。 ### 回答2: 爬取东方财富股票数据存储到MySQL数据库并上传至GitHub是一个不错的数据处理方法。下面是一个大致的步骤: 1. 爬取东方财富网站上的股票数据:使用Python的第三方库(如BeautifulSoup、requests等)爬取东方财富网站上的股票数据,可以通过网页分析找到合适的URL和标签进行信息提取。 2. 连接MySQL数据库:使用Python中的MySQL连接库(如pymysql)建立与MySQL数据库的连接,并创建相应的数据表以存储股票数据。可以根据需要定义表的字段,如股票代码、股票名称、成交量、成交额等。 3. 数据存储:在爬取数据时,将获取到的股票数据存储到MySQL数据库中。可以使用SQL语句将数据插入到相应的数据表中。需要注意的是,可以通过判断数据是否已存在进行去重操作,或者根据需求更新已有的数据。 4. 上传至GitHub:完成数据存储后,可以使用Git进行代码版本管理,并将代码上传到GitHub仓库中。可以在GitHub上创建一个新的仓库,将爬虫代码和MySQL连接相关的配置文件上传至该仓库。 使用GitHub的好处是可以方便地进行代码分享、版本控制及团队协作。其他人可以克隆该仓库的代码进行使用和修改。 总结:爬取东方财富股票数据存储到MySQL,并上传至GitHub,可以通过Python爬虫技术获取数据,并使用MySQL建立数据库进行数据存储,最后将代码上传至GitHub方便版本管理和共享。 ### 回答3: 要实现爬取东方财富股票数据并存储到MySQL数据库和GitHub,可以分为以下几个步骤: 1. 数据爬取:使用Python编写爬虫程序,通过请求东方财富网站的API或页面,爬取所需的股票数据。可以使用第三方库(如requests、BeautifulSoup、Scrapy等)来发送请求、解析网页、提取数据。 2. 数据处理:对爬取到的数据进行必要的处理和清洗,例如去除冗余信息、整理数据格式等。这样可以保证数据的准确性和一致性。 3. 数据存储:将处理后的数据存储到MySQL数据库中。首先,需要连接数据库并创建一个表来存储股票数据。可以使用Python中的MySQL Connector库来实现数据库连接和操作。通过执行SQL语句,将数据插入到数据库表中。 4. 数据备份到GitHub:为了保证数据的备份和版本控制,可以将存储在MySQL数据库中的数据导出为CSV或其他格式文件,并使用Git来管理这些文件。在GitHub上创建一个仓库,并将数据文件添加到该仓库中。每次更新数据时,将新的数据文件提交到GitHub进行备份和版本记录。 通过以上步骤,即可实现爬取东方财富股票数据,并将其存储到MySQL数据库和GitHub中,便于数据的管理和备份。
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第三方库:snownlp、tushare、pandas、numpy、matplotlib getData:从东方财富网旗下的股吧论坛爬取数据 SQL:用到的数据库操作函数 quantilizeSentiment:量化情绪指数,生成excel文件便于后面进行情绪指数和股票价格涨幅相关度的量化分析(股票价格历史数据来自tusharepro网站,可以免费获取) result:传入某只股票代码,返回情绪指数结果(主要关注此文件即可,其他爬虫分析之类的我后面放到云上,爬取的数据都放入云数据库中) analyze:进行情绪指数和股票价格涨幅相关度分析、数据可视化 爬取后的数据存储在云端数据库中: db = pymysql.connect(host="116.62.46.214",user="dfcf",password="iJHPFZnRjXacNi6p",db="dfcf",port=3306) 接口说明(重点!!!): 函数: def data(share_code):#计算情绪指数 传参:share_code 股票代码(例如:zssh000001)上证指数 返回参数:result 情绪指数 例如: if __name__ == '__main__': result=data('zssh000001') #传入股票代码参数 print(result) #打印情绪指数结果 实现功能:根据传入的股票代码到东方财富网旗下的股吧对应的某股票分论坛爬取当天的用户评论信息,并将爬取的数据存储到MySQL中,之后再将数据进行统计并计算出该股票当天的市场情感趋势。 执行流程 1、输入股票代码 2、清空数据库上一天的评论信息 3、使用爬虫爬取当天东方财富网股吧论坛中该股票的股民评论信息并进行数据清洗过滤,筛选出有效信息,存入MySQL数据库 4、使用金融情感计算模型进行文本数据分析 5、得出该股票当日的情绪指数 6、返回情绪指数值 计算情绪指数具体算法实现 借助自然语言处理中的情感分类技术。按照正常的处理流程,需要搭建模型、准备语料库、训练模型、测试模型然后得到一个情感分类的模型。但这里,时间有限,所以直接使用现有的模型。snownlp是一个中文的开源的自然语言处理的Python库,可以进行分词、情感分类等。在本项目中可以直接使用它来量化出某一日市场投资者的整体情绪。量化的方法有许多种,可以将某一日所有的评论情绪得分得分相加再求评价,也可以求某一日情绪得分大于0.5的评论所占的比例。 项目所采用的方法: 将情绪得分>0.6的评论当作积极评论,小于0.4的评论当作消极评论。 设置变量neg和pos,存储某一日市场的积极情绪因子和消极情绪因子。关于neg和pos的计算方法,以neg为例: 初始化为0,若某一日的某一评论comment的情绪得分<0.4 neg=neg+1+log(该条评论的点赞数+该条评论作者的粉丝数+1,2),其中log(x,2)表示以2为低的x的对数。考虑该条评论的点赞数和该条评论作者的粉丝数是因为考虑到不同的评论的质量不同。取对数是为了让数据更加平滑,防止极值过大。+1是为了防止该条评论的点赞数和该条评论作者的粉丝数都为0。 计算某一日市场的总体情绪得分score。设计的模型是: score=log((pos/(pos+neg+0.0001)-0.5)*(该日评论总数+1)) (pos/(pos+neg+0.0001)-0.5)的意思是计算市场的情绪倾向,**大于0表明市场积极情绪情绪较强,越接近0.5越强。小于0反之。**后面的(该日评论总数+1),是因为某一日投资者的评论越多,代表市场投资者情绪的波动越大。

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