Python股票爬虫实战：抓取沪深股市数据

“《Python网络爬虫与信息提取》第三周 网络爬虫之实战 学习笔记（三）“股票数据定向爬虫”实例” 本学习笔记主要介绍了如何使用Python进行股票数据定向爬虫，包括实例的介绍、编写以及优化。目标是获取上海证券交易所和深圳证券交易所的所有股票名称及交易信息，并将数据保存到文件中。 1. **功能描述** 爬虫的主要任务是从指定的股票数据网站抓取股票名称和交易信息。这些信息通常包括股票代码、股票名称、开盘价、收盘价、最高价、最低价等。最终，爬取到的数据将以某种格式（如CSV或JSON）保存在本地文件中，便于后续分析和处理。 2. **候选数据网站的选择** - 原始的候选网站可能随着时间变化而失效，例如百度股票的链接。在实际操作中，需要不断更新和验证可用的数据源。例如，可以尝试使用新浪财经（http://finance.sina.com.cn/stock/）和东方财富网（http://quote.eastmoney.com/stock_list.html#sh）。选择数据源时，应确保数据是静态的、非JavaScript生成的，且没有Robots协议的限制。通过浏览器的开发者工具（F12）查看源代码来判断数据是否适合爬取。 3. **程序的结构设计** - 第一步，从东方财富网获取股票列表。这通常涉及解析网页以提取股票代码或名称的列表。 - 第二步，根据第一步得到的股票列表，逐个访问百度股票或其他股票信息网站，抓取每只股票的详细交易信息。 - 第三步，将抓取到的股票信息存储到本地文件，如创建一个新的条目或者追加到现有文件中。 4. **实例编写** - 使用Python的`requests`库发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`解析HTML以提取所需数据，`re`模块进行正则表达式匹配以处理和过滤数据。 - 示例代码中，`getHTMLText`函数负责获取网页内容，`getStockList`函数用于解析股票列表并进一步获取个股信息。然而，提供的代码片段不完整，实际的爬虫实现还需要包括解析股票详情页、处理异常、存储数据等部分。 5. **实例优化** - **速度提高**：可以通过多种方式优化爬虫速度，如使用代理IP避免被网站封禁，批量处理多个请求，或者利用异步请求库如`asyncio`和`aiohttp`提高并发性。 - **体验提高**：添加动态进度显示，可以使用`tqdm`库创建进度条，让用户了解爬取进度，提高用户体验。 在实际开发中，还应考虑其他因素，如处理反爬虫策略（如验证码、登录验证）、数据清洗、异常处理、以及遵守网站的使用条款。同时，定期检查和更新数据源以保持爬虫的有效性至关重要。