Python实验1——网络爬虫及数据可视化
Python实验1——网络爬虫及数据可视化
文章目录
- Python实验1——网络爬虫及数据可视化
- 前言
- 1. 实验目标与基本要求
-
- 1.1 实验目标
- 1.2 基本要求
- 2. 主要知识点、重点与难点
-
- 2.1 主要知识点
- 2.2 重点
- 2.3 难点
- 3. 实验过程设计
-
- 3.1 实验设计流程图
- 3.2 数据获取与处理
-
- 3.2.1 龙虎榜数据
-
- 3.2.1.1 获取网页静态文本
- 3.2.1.2 获取需要的数据
- 3.2.1.3 存储到数据库中
- 3.2.2 个股数据获取与处理
-
- 3.2.2.1 获取网页静态文本
- 3.2.2.2 获取需要的数据
- 3.2.2.3 存储到数据库中
- 3.3 数据的展示
-
- 3.3.1 表格的展示
- 3.3.2 龙虎榜图表
- 3.3.3 股票季度K线图表
- 3.3.4 [通过机器学习进行股票预测](https://www.cnblogs.com/JavaArchitect/p/13489328.html)
- 3.4 GUI界面设计
- 4 优势与不足
-
- 4.1 优势
- 4.2 不足
- 5. 收获与心得
- 4 优势与不足
-
- 4.1 优势
- 4.2 不足
- 5. 收获与心得
前言
本文参考了这篇和那篇，算是综合了这两篇的一些特性吧，给需要做爬虫实验的同学一些参考和学习的资料……
1. 实验目标与基本要求
1.1 实验目标
开发网络爬虫在东方财富、新浪财经或者纳斯达克等财经网站上爬取一只股票的每天的开盘价，收盘价，最高价，最低价等信息，并存储在数据库中，并开发GUI应用可视化。
1.2 基本要求
（1） 掌握网络爬虫的开发方法；
（2） 掌握Python开发数据库的GUI界面；
（3） 掌握Matplotlib绘制股票的K线图；
2. 主要知识点、重点与难点
2.1 主要知识点
（1） 网络爬虫的基本知识；
（2） 利用正则表达式对网页信息提取；
（3） 数据库的访问和表中的数据操作；
（4） Matplotlib库的使用。
2.2 重点
（1） 网络爬虫框架的使用；
（2） 正则表达式的使用；
（3） 数据库存储数据。
2.3 难点
（1） 利用正则表达式根据网页中的信息组织方式提取数据；
（2） K线图的展现。
3. 实验过程设计
3.1 实验设计流程图
3.2 数据获取与处理
3.2.1 龙虎榜数据
获取龙虎榜数据主要通过以下几个函数：
'''
文件中的函数和简单功能描述：
get_html: 获得一个请求得到的静态网页
get_data: 编写正则表达式获取信息，形成列表
storage: 将爬取的信息存储到数据库中
clear_data: 清洗全局变量
do_lhbProcessment: 启动龙虎榜数据获取与处理
'''
3.2.1.1 获取网页静态文本
# 获取静态网页的文本
def get_html():
data = requests.get('https://data.eastmoney.com/stock/lhb.html', {"user-agent": "Mozilla/5.0"})
return data.text
爬取的网站是东方财富的龙虎榜数据，因为不涉及个股，所以直接输入网站即可获取完整的龙虎榜数据。
为了便于下面的数据处理，我们返回网页的静态文本。
3.2.1.2 获取需要的数据
查看网页的源码，我们发现数据存储在head的script中，通过调用soup，我们获取一个含有龙虎榜数据的字符串：
然而，这一行数据中还是有许多我们不需要的信息。所以，我们还要编写正则表达式，对股票名，股票代码，涨跌率等数据进行进一步的爬取，完整代码如下：
# 编写正则表达式获取信息，形成列表
def get_data(text):
soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
tmp_list = soup.find("head").find_all("script")[1:]
tmp_str = tmp_list[0].text[72:]
print(tmp_str)
# 获得龙虎榜股票数量
p1 = r'"count":.+?(?=})'
match_count = re.search(p1, tmp_str)
num = int(match_count.group()[8:])
print(num)
# 获取龙虎榜更新日期
p1 = r'"TRADE_DATE":".+?(?= )'
match_count = re.search(p1, tmp_str)
global date
date = match_count.group()[14:]
print(date)
# 获取股票名字
p1 = r'"SECURITY_NAME_ABBR":".+?(?=")'
match_list1 = re.findall(p1, tmp_str)
for i in range(num):
if ' ' in match_list1[i]:
break
name_list.append((match_list1[i][22:]))
print(name_list)
# 获取股票涨跌率
p1 = r'"CHANGE_RATE":.+?(?=,)'
match_list1 = re.findall(p1, tmp_str)
for i in range(num):
change_rate_list.append(float(match_list1[i][14:]))
print(change_rate_list)
# 获取交易市场代码
p1 = r'"TRADE_MARKET_CODE":.+?(?=")'
match_list1 = re.findall(p1, tmp_str)
for i in range(num):
trade_market_code_list.append(match_list1[i][21:])
print(trade_market_code_list)
# 获取股票代码
p1 = r'"SECURITY_CODE":.+?(?=")'
match_list1 = re.findall(p1, tmp_str)
for i in range(num):
stock_code_list.append(match_list1[i][17:])
print(stock_code_list)
# 获得总的字典列表
tmp_list1 = []
tmp_list2 = []
for i in range(num):
tmp_dic = {"日期": date, "涨跌率": change_rate_list[i],
"交易市场代码": trade_market_code_list[i], "股票代码": stock_code_list[i]}
if tmp_dic["股票代码"][0] == '8':
continue
tmp_dict = {"股票名": name_list[i], "日期": date, "涨跌率": change_rate_list[i],
"交易市场代码": trade_market_code_list[i], "股票代码": stock_code_list[i]}
tmp_list1.append(tmp_dict)
tmp_list2.append(tmp_dic)
global total_data_list
global sql_data_list
print(total_data_list)
total_data_list = sorted(tmp_list1, key=lambda list1: -list1["涨跌率"])
sql_data_list = sorted(tmp_list2, key=lambda list1: -list1["涨跌率"])
3.2.1.3 存储到数据库中
接下来，我们将处理好的数据存入数据库中，利用sqlalchemy的create_engine以及pandas的to_sql，我们可以很方便地实现数据库的存储。
# 存储到数据库中
def storage():
connect_str = "mysql+pymysql://root:" + password + "@localhost/stockData?charset=utf8"
con = create_engine(connect_str, echo=True, encoding='utf8')
df = pd.DataFrame(sql_data_list)
df.to_sql('lhb-{}'.format(date), con=con, if_exists='replace', index=False)
3.2.2 个股数据获取与处理
获取个股数据主要通过以下几个函数：
'''
文件中的函数和简单功能描述：
get_html: 获得一个请求得到的静态网页
get_data: 将HTML文本转化成字典列表
storage: 将爬取的信息存储到数据库中
data_pretreatment: 为画K线图做数据处理，将五个数据分别放进五个列表中
clear_data: 清洗全局变量
do_DataProcessment: 启动个股数据获取与处理
'''
3.2.2.1 获取网页静态文本
爬取的网站是网易财经的股票历史交易记录。经过观察发现，不同股票历史交易记录的区别在于中间的一段股票代码，然后是年份以及季度，于是通过输入股票代码，年份和季度来获取指定股票的交易网页。（下图以中国平安为例）
为了便于下面的数据处理，我们返回网页的静态文本。
3.2.2.2 获取需要的数据
同样还是以中国平安为例，查看网页的源码，发现所需要的标签存储在inner_box下面的"table_bg001 border_box limit_sale"之中，通过beautifulSoup下面的find()方法即可找到标签。
由于这个网站的数据通过标签分隔开了，我们可以直接通过find_all()来获取数据，无需编取复杂的正则表达式。
# 将HTML文本转化成字典列表
# text: 待处理HTML文本
# total_data_list: 存储{日期，开盘价，收盘价……}信息的字典列表
def get_data(text):
monthDataList = []
soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
tmp_list = soup.find("div", "inner_box").find("table", "table_bg001 border_box limit_sale")
# print(type(tmp_list))
data_list = tmp_list.find_all("tr")[1:]
print(data_list)
with open("data.txt", "w") as f:
for item in data_list:
kv = {}
tdList = item.find_all("td")
kv["日期"] = tdList[0].text
kv["开盘价"] = tdList[1].text
kv["最高价"] = tdList[2].text
kv["最低价"] = tdList[3].text
kv["收盘价"] = tdList[4].text
kv["成交量"] = tdList[7].text
monthDataList.append(kv)
to_write = json.dumps(kv, ensure_ascii=False)
f.write(to_write)
global total_data_list
total_data_list = sorted(monthDataList, key=lambda list1: list1["日期"])
3.2.2.3 存储到数据库中
基本操作与前面的相似，只是将表名修改一下即可。
# 将爬取的信息存储到数据库中
# data: 需要存储的信息
# name: 数据表名
def storage(name, year, quarter):
print(total_data_list)
connect_str = "mysql+pymysql://root:" + password + "@localhost/stockData?charset=utf8"
con = create_engine(connect_str, echo=True)
df = pd.DataFrame(total_data_list)
df.to_sql('{}-{}-{}'.format(name, year, quarter), con=con, if_exists='replace', index=False)
3.3 数据的展示
3.3.1 表格的展示
通过上面处理好的数据，我们可以对数据进行展示，其中比较直接的方法就是使用二维表的方式显示数据，我们通过wx.grid.Grid中的表格对象对龙虎榜数据和个股数据在GUI界面进行展示，以下是代码：
# 生成个股数据表
def create_grid(self):
data0 = SingleStockProcessing.total_data_list
my_list = []
for item in data0:
tmp = list(item.values())
my_list.append(tmp)
data = my_list
for row in range(len(data)):
for col in range(len(data[row])):
self.grid.SetCellValue(row, col, str(data[row][col]))
# 生成龙虎榜数据表
def create_grid1(self):
data0 = DragonTigerProcessing.total_data_list
column_names = ['股票名称', '日期', '涨跌率', '交易市场代码', '股票代码']
my_list = []
for item in data0:
tmp = list(item.values())
my_list.append(tmp)
data = my_list
self.grid1 = wx.grid.Grid(parent=self.panel, pos=(50, 130), size=(600, 600))
self.grid1.CreateGrid(len(data), len(data[0]))
self.grid1.EnableEditing(False)
for row in range(len(data)):
for col in range(len(data[row])):
self.grid1.SetColLabelValue(col, column_names[col])
self.grid1.SetCellValue(row, col, str(data[row][col]))
self.grid1.SetColSize(1, 120)
self.grid1.SetColSize(3, 140)
以下是表格数据的示例左边是龙虎榜数据，右边是个股数据：
3.3.2 龙虎榜图表
我们将爬取到的龙虎榜数据加工成图表，主要调用的库是pyecharts，为了区分涨跌，使用了JavaScript根据数值大于还是小于0进行不同的着色，代码如下：
# 绘制龙虎榜图表
def draw_lhb():
tmp1 = []
tmp2 = []
l1 = DragonTigerProcessing.name_list
l2 = DragonTigerProcessing.change_rate_list
for i in range(len(l1)):
if DragonTigerProcessing.stock_code_list[i][0] == '8':
continue
tmp1.append(l1[i])
tmp2.append(l2[i])
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS))
.add_xaxis(tmp1)
.add_yaxis("龙虎榜", tmp2, category_gap=2,
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
color=JsCode(
"""
function(params) {
var colorList;
if (params.data >= 0) {
colorList = '#FF4500';
} else {
colorList = '#14b143';
}
return colorList;
}
"""
)
)
)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-60), name="股票名"),
title_opts=opts.TitleOpts(title="龙虎榜"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="涨跌率"),
)
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
data=[
opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值"),
]
),
)
)
bar.render("龙虎图.html")
绘制出的柱状图效果如下：
3.3.3 股票季度K线图表
我们将爬取到的个股数据加工成图表，主要调用的库同样是pyecharts，通过overlap()函数实现图线的重叠，可以在一张K线图上同时显示最高价，最低价等信息，方便用户进行查询，代码如下：
# 绘制K线图
def draw_K():
kline = Kline().set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="K线图"))
v1 = []
size = len(SingleStockProcessing.opening_price) # 有多少条数据（多少天）
opening_price = SingleStockProcessing.opening_price
closing_price = SingleStockProcessing.closing_price
lowest_price = SingleStockProcessing.lowest_price
highest_price = SingleStockProcessing.highest_price
date = SingleStockProcessing.date
for i in range(0, size):
tmp = [opening_price[i], closing_price[i], lowest_price[i], highest_price[i]]
v1.append(tmp) # 整合好一组数据存入v1中
# print(v1)
kline.add_yaxis(series_name="日均K线", y_axis=v1)
kline.add_xaxis([s for s in date])
c = (
Line()
.add_xaxis(date)
.add_yaxis('最低价', lowest_price, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='green'))
.add_yaxis('最高价', highest_price, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red'))
.add_yaxis('开盘价', opening_price, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='blue'))
.add_yaxis('收盘价', closing_price, itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='orange'))
.set_series_opts(
# 是否显示标签
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
# 标注点数据项
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="max"),
opts.MarkPointItem(type_="min", name="min")]
),
markline_opts=opts.MarkLineOpts
(data=[opts.MarkLineItem(name="average", type_="average")])
)
.set_global_opts(
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name_rotate=-60),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="价格：元/股")
)
)
kline.overlap(c)
kline.render("K线图.html")
绘制出的折线图效果如下：
3.3.4 通过机器学习进行股票预测
我们将爬取到的个股数据通过sklearn库中的线性回归方法，进行简单的机器学习，其中训练集为一个季度的前95%天，而测试集是后5%天，代码如下：
# 通过机器学习进行股票预测
def do_PredictStockData():
origDf = pd.DataFrame(SingleStockProcessing.total_data_list)
predicted_frame = origDf[['开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量']]
featureData = predicted_frame[['开盘价', '最高价', '最低价', '成交量']]
# 划分特征值和目标值
feature = featureData.values
for i in range(len(feature)):
for j in range(len(feature[0])):
if j == 3:
print(feature[i][j])
feature[i][j] = feature[i][j].replace(',', '')
feature[i][j] = float(feature[i][j])
print(feature)
target = np.array(predicted_frame['收盘价'])
for i in range(len(target)):
target[i] = float(target[i])
print(target)
# 划分训练集，测试集
feature_train, feature_test, target_train, target_test = train_test_split(feature, target, test_size=0.05)
predicted_days = int(math.ceil(0.05 * len(origDf))) # 预测天数
lrTool = LinearRegression()
lrTool.fit(feature_train, target_train) # 训练
# 用测试集预测结果
predict_by_test = lrTool.predict(feature_test)
print(predict_by_test)
index = 0
global predicted_list
predicted_list = []
while index < len(origDf) - predicted_days:
predicted_list.append(SingleStockProcessing.closing_price[index])
index = index + 1
predicted_cnt = 0
while predicted_cnt < predicted_days:
predicted_list.append(predict_by_test[predicted_cnt])
predicted_cnt = predicted_cnt + 1
index = index + 1
因为绘制过程和前面两个图标大同小异，这里不再展示绘制的代码，绘制出的预测图效果如下，其中蓝线为预测值，红线为实际的收盘价，可以看出，预测值与收盘价的变化趋势一致，但是数据上估计偏大：
3.4 GUI界面设计
通过调用wx库进行GUI界面的设计，创建一个MyFrame类继承frame然后实现界面设计和按钮逻辑设计，表格展示等功能，因为上面已经展示过界面示例，这里只展示代码：
class MyFrame(wx.Frame):
flag = False
data = []
column_names = []
# 构造函数，GUI界面设计
def __init__(self):
super().__init__(parent=None, title="股票数据显示界面", size=(1400, 800))
self.grid1 = None
self.grid = None
font = wx.Font(pointSize=12, family=wx.FONTFAMILY_DEFAULT,
style=wx.FONTSTYLE_NORMAL, weight=wx.FONTWEIGHT_NORMAL, faceName='微软雅黑')
self.SetFont(font)
self.Centre()
self.panel = wx.Panel(parent=self)
# 上方查询输入设计
self.year_label = wx.StaticText(parent=self.panel, label='年份', pos=(50, 35))
self.quarter_label = wx.StaticText(parent=self.panel, label='季度', pos=(200, 35))
self.stock_code_label = wx.StaticText(parent=self.panel, label='股票代码', pos=(350, 35))
self.year_combo_box = wx.ComboBox(parent=self.panel,
choices=['2018', '2019', '2020', '2021', '2022'], pos=(110, 33))
self.quarter_combo_box = wx.ComboBox(parent=self.panel, choices=['1', '2', '3', '4'], pos=(260, 33))
self.stock_code_ctrl = wx.TextCtrl(parent=self.panel, pos=(430, 33))
self.post = wx.Button(parent=self.panel, id=1, label='股票查询', pos=(570, 33))
# 下方查询按钮设计
self.dragon_tiger_list_button = wx.Button(parent=self.panel, id=2, label='龙虎榜', pos=(60, 100))
self.stock_quarter_data_button = wx.Button(parent=self.panel, id=3, label='股票季度信息', pos=(160, 100))
self.Kline_button = wx.Button(parent=self.panel, id=4, label='K线图', pos=(290, 100))
self.prediction_button = wx.Button(parent=self.panel, id=5, label='股票预测', pos=(390, 100))
# 将按钮和函数连接
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_click, self.post)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_click, self.dragon_tiger_list_button)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_click, self.stock_quarter_data_button)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_click, self.Kline_button)
self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.on_click, self.prediction_button)
# 开始时显示龙虎榜
DragonTigerProcessing.do_lhbProcessment()
self.column_names = ['股票名称', '日期', '涨跌率', '交易市场代码', '股票代码']
self.rows = 0
self.create_grid1()
self.grid = wx.grid.Grid(parent=self.panel, pos=(700, 130), size=(625, 600))
self.grid.CreateGrid(80, 6)
self.grid.EnableEditing(False)
self.grid.SetColSize(0, 120)
self.column_names = ['日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量']
for i in range(6):
self.grid.SetColLabelValue(i, self.column_names[i])
# 按钮逻辑设计
def on_click(self, event):
event_id = event.GetId()
print(event_id)
if event_id == 1:
print('股票查询')
if self.stock_code_ctrl.GetValue()[0] == '8':
wx.MessageBox("查询失败：无法查询到8开头的股票")
return
if self.year_combo_box.GetValue() == '2022' and self.quarter_combo_box.GetValue() > '2':
wx.MessageBox("查询失败：选择的时间超过显示")
return
SingleStockProcessing.do_DataProcessment(self.stock_code_ctrl.GetValue(),
self.year_combo_box.GetValue(),
self.quarter_combo_box.GetValue())
self.data = SingleStockProcessing.total_data_list
my_list = []
for item in self.data:
tmp = list(item.values())
my_list.append(tmp)
self.data = my_list
print(self.data)
self.flag = True
wx.MessageBox("查询成功：可以进一步查询股票信息")
elif event_id == 2:
print('龙虎榜图表')
DataDrawing.draw_lhb()
filename = "龙虎图.html"
wb.open('file://' + os.path.realpath(filename))
elif event_id == 3:
print('股票季度信息')
if self.flag is False:
wx.MessageBox("查询失败：请先查询股票信息")
return
if self.grid is not None:
self.grid.ClearGrid()
self.create_grid()
elif event_id == 4:
if self.flag is False:
wx.MessageBox("查询失败：请先查询股票信息")
return
print('K线图')
DataDrawing.draw_K()
filename = "K线图.html"
wb.open('file://' + os.path.realpath(filename))
elif event_id == 5:
print('股票预测')
if self.flag is False:
wx.MessageBox("查询失败：请先查询股票信息")
return
PredictStockData.do_PredictStockData()
DataDrawing.draw_prediction()
filename = "预测图.html"
wb.open('file://' + os.path.realpath(filename))
4 优势与不足
4.1 优势
- 爬取了龙虎榜，这样可以为个股的查询选择提供参考；
- 利用机器学习实现对股票的预测，为股票未来走势提供建议；
- 选用pyecharts来绘制图线，相较于Matplotlib更加美观，交互性更好；
4.2 不足
- 受制于pyecharts只能打开网页，无法嵌入在GUI界面中；
5. 收获与心得
- 第一次用python做一个项目，对python各方面有了全新的认识，对python语言的基础有所巩固；
- 利用爬虫获取网页信息，从中学习到了网络爬虫的相关知识与实现；
- 利用正则表达式提取信息，从中学习到了正则表达式的相关语法与知识；
- 利用to_sql将数据存储到数据库，学习了将IDE环境与数据库相结合的方法；
- 利用pandas进行表格展示，学习了pandas对DataFrame的相关知识与操作方法；
- 利用pyecharts绘制图表，学习了python数据的图表展示方法；
- 利用sklearn对股票走向进行机器学习并给出预测，学了机器学习的相关知识；
4 优势与不足
4.1 优势
- 爬取了龙虎榜，这样可以为个股的查询选择提供参考；
- 利用机器学习实现对股票的预测，为股票未来走势提供建议；
- 选用pyecharts来绘制图线，相较于Matplotlib更加美观，交互性更好；
4.2 不足
- 受制于pyecharts只能打开网页，无法嵌入在GUI界面中；
5. 收获与心得
- 第一次用python做一个项目，对python各方面有了全新的认识，对python语言的基础有所巩固；
- 利用爬虫获取网页信息，从中学习到了网络爬虫的相关知识与实现；
- 利用正则表达式提取信息，从中学习到了正则表达式的相关语法与知识；
- 利用to_sql将数据存储到数据库，学习了将IDE环境与数据库相结合的方法；
- 利用pandas进行表格展示，学习了pandas对DataFrame的相关知识与操作方法；
- 利用pyecharts绘制图表，学习了python数据的图表展示方法；
- 利用sklearn对股票走向进行机器学习并给出预测，学了机器学习的相关知识；
- 利用wxPython进行GUI界面设计，学习了python如何设计GUI界面。