财经网站评论与文章分析：Python自动化数据获取与关键词提取

资源摘要信息:"该资源是一个涉及Python编程技术的项目，旨在从财经网站自动获取评论和文章，使用tushare库收集股票价格数据，并通过jieba库进行关键词分析。这个项目可以用于股票推荐系统开发，为用户提供基于文本分析的股票投资参考。" 在介绍这个资源之前，我们首先需要了解几个关键知识点：网络爬虫、Python数据分析库tushare、中文分词库jieba以及股票数据分析。 1. 网络爬虫（Web Crawler）：网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，它按照一定的规则，自动浏览互联网，并将获取的数据进行分析和存储。在网络爬虫技术中，了解如何设置请求头（Request Headers）、如何解析HTML/XML文档（使用如BeautifulSoup或lxml等库），以及如何遵守robots.txt协议是基本的要求。在本资源中，网络爬虫用于抓取财经网站上的评论和文章。 2. tushare库：tushare是一个免费、开源的财经数据接口包，提供了一系列接口函数，能够便捷地获取包括股票、期货、基金、指数、宏观数据等多个金融领域的数据。在使用tushare时，用户需要注册并申请一个token，之后通过tushare提供的API接口获取数据。在本资源中，tushare库主要用于获取股票价格数据，包括但不限于股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。 3. jieba库：jieba是一个用于中文文本处理的Python库，提供中文分词功能。jieba支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确模式是默认模式，能够将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式会把句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但是不能解决歧义问题；搜索引擎模式在精确模式基础上做了优化，适用于搜索引擎分词。在本资源中，jieba库被用于对从财经网站爬取的评论和文章进行关键词提取，以便于后续的文本分析和情感分析。 4. 股票数据分析：股票数据分析是量化投资、金融分析中的一个重要环节。数据分析不仅包括对股票价格历史数据的分析，还可能涉及财务报表分析、基本面分析等。在本资源中，通过tushare获取的股票价格数据可以用来分析股票的历史表现，结合通过jieba提取的关键词分析财经网站评论和文章的内容倾向，对股票未来趋势做出预测。 资源中提到的"stock_recommendation_spider-master"是一个可能用于存放该项目的GitHub仓库名称。在这个仓库中，可能会包含Python脚本文件，用于爬虫爬取网站数据、通过tushare库获取数据以及利用jieba库进行文本分析的代码。实际的项目结构可能还包括用于存储爬取数据的数据库文件（如SQLite、MySQL等），以及可能的数据可视化图表生成代码（如使用matplotlib或seaborn库）。 总结来说，这个资源集成了网络爬虫技术、数据分析技术以及自然语言处理技术，对于从事数据分析、量化投资、财经信息自动化处理的人员来说，是一个具有参考价值的实践案例。通过该项目的实施，可以深入理解如何利用Python进行实际问题的解决，为股票投资和金融市场分析提供技术支撑。