上次写了一个爬世纪佳缘的爬虫之后,今天再接再厉又写了一个新浪博客的爬虫。写完之后,我想了一会儿,要不要在博客园里面写个帖子记录一下,因为我觉得这份代码的含金量确实太低,有点炒冷饭的嫌疑,就是把上次的代码精简了一下,用在另外一个网站而已,而且爬别人的博客总有一种做贼心虚的感觉,怕被各位园友认为是偷窥狂魔。但是这份代码总归是我花了精力去写的,我也不想就此让它深藏在硬盘之中(电脑实在太老了,可能过两年硬            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-26 10:15:41
                            
                                131阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 使用Java编写新浪财经期货数据爬虫
在当今的信息时代,数据是推动决策和洞察的重要资源。财经数据,特别是有关期货市场的信息,对于投资者来说尤为重要。本文将介绍如何使用Java编写一个简单的爬虫,从新浪财经网站获取期货数据。
## 什么是爬虫?
网络爬虫是自动化程序,旨在访问互联网上的网页并提取信息。通过爬虫,我们可以快速收集大量有用的数据,比如股市行情、期货价格等。
## 工具和库            
                
         
            
            
            
            爬取前的准备:BeautifulSoup的导入:pip install BeautifulSoup4requests的导入:pip install requests下载jupyter notebook:pip install jupyter notebook下载python,配置环境(可使用anocanda,里面提供了很多python模块) json定义 :是一种格式,用于数据交换。Ja            
                
         
            
            
            
            # 使用Python爬取新浪财经网的步骤指南
作为一名刚入行的小白,爬取新浪财经网的数据是一个很好的练习项目。本文将详细说明整个爬虫的实现流程,并提供必要的代码示例。通过这一步步的指导,你很快就可以实现你的第一个爬虫。
## 整体流程
在开始之前,我们先看一下整个项目的步骤概况:
| 步骤编号 | 步骤名称             | 描述            
                
         
            
            
            
            ## 新浪财经 Python
Python语言是一种广泛使用的高级编程语言,它简单易学、功能强大,被广泛应用于各个领域。在金融领域,Python语言也得到了广泛的应用,其中新浪财经提供了一系列Python工具,帮助投资者进行金融数据分析和量化交易。
### 新浪财经API
新浪财经提供了一系列的API,可以获取金融数据,如股票行情、财务报表、宏观经济数据等。利用这些API,我们可以方便地获取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-20 08:13:20
                            
                                355阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            新浪财经是金融新闻类数据挖掘很重要的一个数据来源,它的新闻质量一般都很高。在这里使用爬虫的方法来获取新浪财经的一些新闻资讯。第一步:打开新浪财经网站   第二步:搜索‘工商银行’   第三步:获取新浪财经里的‘工商银行’的urlurl = 'https://search.sina.com.cn/?q=%E5%B7%A5%E5%95%86%            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-01 16:21:16
                            
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            ## Python新浪财经API实现教程
作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现Python新浪财经API。在开始之前,我们先来整理一下整个过程的流程图。
```mermaid
flowchart TD
    A[准备工作] --> B[导入必要的库]
    B --> C[调用API地址]
    C --> D[获取数据]
    D --> E[处理数据]
    E --> F            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-03 09:50:25
                            
                                1669阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            在这篇博文中,我将分享如何使用 Python 从新浪财经获取数据的整个过程。这将包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及生态集成等多个方面,让你能够快速上手并解决相关问题。
在开始之前,确保你已经安装了 Python 环境,并准备好相应的依赖库,例如 `requests` 和 `pandas`。
首先,我们需要配置环境。这是获取数据的关键步骤。在这个过程中,我将展示一个流程图和            
                
         
            
            
            
            # 实现新浪财经 API 接口的 Python 教程
在这篇文章中,我们将指导你如何使用 Python 访问新浪财经的 API 接口,获取财经数据。我们将从基本流程开始,逐步展示每一步所需要的代码和解释。
## 流程概述
我们将整个实现过程分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1    | 确认要获取的数据类型 |
| 2    | 安装所需的 P            
                
         
            
            
            
            我们来获取这里的title和url然后再获取这里面url的编辑作者 可以看到右边的几个就对应的左边不同的div .m-p1-mb2-list.m-list-container ul li a import requests from bs4 import BeautifulSoup html = r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-05-12 13:58:05
                            
                                2826阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            作者 杨铭一度暴跌15.70%,收盘暴跌13.50%,这是微博公布最新财报后,资本市场给出的反馈。12月28日晚,微博发布截至今年9月30日的2020财年第三季度未经审计财报。财报数据显示,在几个核心指标方面,微博本季度净营收4.657亿美元,同比下降4%;归母净利润为3380万美元,同比下降77%。2020年9月,微博月活用户为5.11亿,环比今年6月减少1100万。根据财报,微博止住了此前连续            
                
         
            
            
            
            在当今信息化社会,利用程序自动化获取数据成了一种趋势。尤其是在财经领域,诸如新浪财经这样的重要网站上,爬取其数据能为我们提供大量有价值的信息。本文将详细解析“python爬取新浪财经”的全过程,涵盖协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和安全分析等方面。
## 协议背景
### 时间轴
在了解爬取过程之前,我们先来看看自从互联网诞生以来,数据传输协议的发展历程。这段时间内,HTTP(            
                
         
            
            
            
             此版本留下了获取历史信息的api,并没有对最终数据进行处理。# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May 22 14:27:02 2019
@author:hanginghang
"""
'''
version:2.0
代码重新架构,把脚本封装为函数以方便处理数据
增加了测试模块,以防止网络波动导致的代码运行中断
'''
lastd            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-09-25 15:07:50
                            
                                368阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            导读     
         
   在做研究的时候,有时我们需要从网络上去搜集一些数据,并进行整理。这些数据往往比较多,如果我们将搜索到的数据一条一条打开并整理,那是一个相当麻烦又费力的事情。此时我们就可以借助Stata来帮助我们准确并高效的完成这一过程。今天我们就为大家介绍如何用Stata爬取新浪财经网站上上市公司的高管任职信息。一、单个公司的信息抓取1、新建            
                
         
            
            
            
            文章目录一、爬虫二、数据分析2.1 导入库2.2 数据概况2.3 可视化分析2.3.1 财富分布2.3.2 年龄分布2.3.3 公司总部分布2.3.4 性别分布2.3.5 行业分布2.3.6 组织结构分布2.3.7 公司名称词云图三、整体结论四、同步视频讲解4.1 上集(爬虫讲解)4.2 下集(数据分析讲解)五、完整源码 一、爬虫爬虫部分不做讲解,可见原始文章。下面主要介绍可视化代码。看一下榜单            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-26 10:56:13
                            
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            在本篇博客中,我们将使用selenium爬取新浪新闻中滚动页面的所有新闻内容,包括题目、时间、来源、正文,并存入MongoDB数据库。网址:https://news.sina.com.cn/roll。打开后,发现这里都是一些滚动新闻,每隔1分钟就会刷新:我们右键查看网页源代码,发现并没有当前页面的信息:在源码页面搜索当前第一条新闻,并没有找到。右键检查:发现有当前页面的信息。说明当前页面是动态页面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-04 09:40:24
                            
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            首先是爬取的网址:上海机电 12.35(0.73%)_股票行情_新浪财经_新浪网 (sina.com.cn)以及要获取的数据         首先是获取标头,在查看网页源代码后发现数据是动态加载,于是对数据进行抓包抓包后发现数据的标头在这个包里边         这是标头所在的位置         之后搜索发现数据是在这个包中          这是数据         在确认数据的包后我们来到代            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            新浪网站面向财经用户推出了基于Silverlight 3的新浪A股行情银光版,新浪A股行情银光版充分利用Silverlight技术的各项优势特性,进一步提升新浪财经用户的用户体验,实现了数据实时采集刷新以及数据展示的3D效果。
 
 
http://vip.stock.finance.sina.com.cn/silverlight/index.html
             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 利用 Python 进行新浪财经数据的正则表达式处理
在金融数据分析的过程中,我们可能需要从网页中提取一些特定的信息。在这篇文章中,我将教你如何使用Python的正则表达式从新浪财经获取数据。我们将一步步讲解整个流程,并提供代码示例和注释,帮助你理解每一步的作用。
## 处理流程概述
首先,我们来整理一下整个流程。以下是步骤的一个简单表格:
| 步骤  | 任务            
                
         
            
            
            
            # Python爬取新浪财经股票数据
股票市场是一个充满活力且充满各种信息的场所。作为投资者,了解和获取股票数据是非常重要的。而新浪财经是国内一个非常权威且全面的财经新闻网站,提供了丰富的股票数据资源。本文将介绍使用Python来爬取新浪财经股票数据的方法,并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在使用Python进行网页爬取之前,我们需要确保已经安装了相关的库。在本示例中,我们主要使用`r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-24 06:59:31
                            
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