Python爬虫实战：网络股票信息抓取示例

"这篇教程将演示如何使用Python爬虫来抓取网络上的股票信息，主要涉及的编程语言是Python，使用的库包括requests、BeautifulSoup，以及正则表达式re。" 在Python爬虫领域，requests库常用于发送HTTP请求，如GET请求，以获取网页内容。在本示例中，`requests.get(url)`方法用于获取指定URL的HTML源代码。`raise_for_status()`方法用来检查请求是否成功，如果请求失败（比如HTTP状态码不是200），它会抛出一个异常。`encoding`属性则用于设置或获取响应内容的编码。 BeautifulSoup库则是解析HTML或XML文档的强大工具，它能够帮助我们查找和提取页面中的特定元素。在代码中，`BeautifulSoup(html, 'html.parser')`创建了一个解析器对象，用于处理获取到的HTML文本。通过find_all()方法，可以找到所有符合特定条件的HTML元素，如找到所有的`<a>`标签。 在爬取股票信息的过程中，可能会遇到链接中股票代码的模式，如`s[hz]\d{6}`，这表示匹配以`s`或`h`开头，接着是`z`，然后是六位数字的字符串。正则表达式`re.findall()`用于在字符串中找出所有符合这个模式的子串。 `getStockList(lst, stockURL)`函数的作用是获取股票列表。它遍历BeautifulSoup解析后的`<a>`标签，尝试从中提取股票代码，并添加到列表`lst`中。 `getStockInfo(lst, stockURL, fpath)`函数用于获取每个股票的详细信息。对于列表`lst`中的每个股票代码，它构造新的URL，获取对应的HTML，然后解析这个页面，找到包含股票信息的`<div class='stock-bets'>`元素。接下来，通过查找`<dt>`和`<dd>`标签对，提取并存储股票的关键信息，如股票名称、价格、市盈率等，这些信息被存储在一个字典`infoDict`中。 本示例提供了一个基础的股票信息爬取框架，但实际应用中，还需要考虑反爬策略（如设置User-Agent、处理cookies、使用代理IP）、错误处理（如重试机制）、数据持久化（如保存到数据库或文件）等方面的问题，以实现更稳定、高效且合规的爬虫程序。此外，要注意遵守网站的robots.txt协议，尊重数据来源的版权，确保爬虫行为合法。