python爬取问财数据

Python爬取问财数据教程

简介

在股票投资中，获取股票相关数据是非常重要的一环。问财网是一个提供丰富的财经数据的网站，我们可以利用Python编程语言，通过网络爬虫技术来获取问财网站上的数据。本教程将介绍如何使用Python爬取问财数据。

整体流程

下面是爬取问财数据的整体流程：

步骤	描述
1.准备工作	导入所需的库，设置请求头等
2.发送请求	发送HTTP请求获取网页内容
3.解析网页	解析HTML网页，提取所需的数据
4.数据处理	对提取的数据进行处理和存储
5.循环爬取	设置循环，爬取多个页面的数据
6.异常处理	处理可能出现的异常情况

接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体操作。

1.准备工作

首先，我们需要导入所需的库，这里我们使用requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML网页。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

为了模拟浏览器的请求，我们需要设置请求头，以避免被服务器识别为爬虫。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

2.发送请求

使用requests库发送GET请求，获取网页内容。

url = '
response = requests.get(url, headers=headers)
content = response.text

3.解析网页

使用BeautifulSoup库解析HTML网页，提取所需的数据。

soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='table table-hover table-striped table-bordered table-nowrap')
rows = table.tbody.find_all('tr')

for row in rows:
    cells = row.find_all('td')
    for cell in cells:
        print(cell.text)

4.数据处理

对提取的数据进行处理和存储，这里我们简单地打印出来。

for row in rows:
    cells = row.find_all('td')
    for cell in cells:
        print(cell.text)

5.循环爬取

为了获取更多的数据，我们可以设置循环，爬取多个页面的数据。

for page in range(1, 6):
    url = ' + str(page)
    response = requests.get(url, headers=headers)
    content = response.text
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    table = soup.find('table', class_='table table-hover table-striped table-bordered table-nowrap')
    rows = table.tbody.find_all('tr')
    
    for row in rows:
        cells = row.find_all('td')
        for cell in cells:
            print(cell.text)

6.异常处理

在进行网络请求和HTML解析时，可能会出现异常情况，我们可以使用try-except语句来处理异常。

try:
    # 发送请求和解析网页的代码
except Exception as e:
    print('发生错误：', e)

以上就是爬取问财数据的整个流程。你可以根据自己的需求和实际情况对代码进行修改和扩展。

状态图

stateDiagram
    [*] --> 准备工作
    准备工作 --> 发送请求
    发送请求 --> 解析网页
    解析网页 --> 数据处理