Python 2023数据爬取实战:金融信息抓取与可视化
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更新于2024-08-03
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本资源是一份Python数据爬取的测试代码,日期为2023年8月14日。该代码主要应用于网络数据抓取,使用了Python的多个库,如`requests`, `lxml`, `openpyxl`, `pandas`, 和 `pyecharts`。目标可能是从网页上获取并处理特定的数据,用于可视化或数据分析。
首先,代码引入了必要的库,如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容,`lxml`用于解析HTML文档,`openpyxl`用于操作Excel文件,`pandas`处理数据清洗和分析,以及`pyecharts`用于生成图表展示数据。
`XinliangFinance`类的定义展示了爬虫的核心逻辑。在类初始化时,定义了一个包含多种数据字段的headers字典,模拟用户代理,以伪装成浏览器请求,防止被网站识别为机器人。创建了一个`Workbook`对象,这表明爬取的数据可能会被存储到Excel文件中。
`table_head`是一个二维列表,包含了爬取数据的列名,包括但不限于股票代码、价格、收益率、类型、市值等金融相关的指标。这表明代码的目标可能是爬取某个金融网站的股票数据,并将数据按照这些列进行整理。
通过`requests.packages.urllib3.disable_warnings()`这一行,开发者可能是在避免urllib3库的日志警告,提高程序的执行效率。
接下来,代码会定义爬虫的函数,比如`get_html`用于获取网页内容,`parse_data`负责解析HTML提取所需数据,然后可能将数据存储到`self.workbook`中或者转化为`pandas` DataFrame以便后续分析。同时,`pyecharts`模块的引入可能意味着还会对爬取的数据进行可视化,例如生成柱状图或折线图,以图形化展示数据的趋势或对比。
整体来看,这份代码提供了一个基础框架,用于自动化从网络获取并处理特定类型的金融数据,然后可能进行数据清洗、存储和可视化,对于学习和实践Python数据爬虫和数据分析非常有帮助。
2023-08-10 上传
2023-11-01 上传
2023-05-23 上传
2023-04-03 上传
2023-06-28 上传
2023-06-03 上传
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2023-06-11 上传
2023-06-09 上传
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