年关过后，手头有点紧？看我用Python冲一波股票...

前言

年关已过，红包发完，手头无存粮

但是作为一个男人，身上怎么能够没有大把钞票呢？

于是我决定用Python来分析一波股票，赢了会所嫩*，输了下海干活！

好了，上面是我吹牛逼的~

不过确实有小伙伴看了爬股票数据教程进行分析过，

但是我还是不建议各位去碰这玩意，今天咱们就是纯纯的分享技术哈~

准备工作

既然要去赚马内，咱们首先要获取往期的数据来进行分析，

通过往期的规律来对当前进行预测，准不准我不知道，反正比人预测的准，

不准也不要喷我，咱们是来交流技术的，不是来炒股的。

第三方模块使用

requests: 爬虫数据请求模块

pyecharts:  数据分析 可视化模块

pandas:   数据分析 可视化模块里面的设置模块（图表样式）

第三方模块安装:

1. win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车

2. 在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

代码实现

我们想要实现通过采集获取到数据，正常情况下有几个步骤：

1. 发送请求

2. 获取数据

3. 解析数据

4. 保存数据

接下来我们来看代码

代码展示

导入需要使用的模块

发送请求

通过response模块来访问需要获取数据的地址

我们需要使用 cookie 来伪装一下，cookie代表着用户身份信息。

当然光cookie是不够的，咱们再加上当前网页的 user-agent

伪装加好之后，咱们就能得到一个相应结果，先打印出来看看。

import requests  # 第三方模块
import csv

# 伪装
headers = {
    # 用户身份信息
    'cookie': 's=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922',

    # 浏览器的基本信息
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'
}

url = 'https://stock.*****.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz'
    # 1. 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response)

运行后出现 求请求成功，出现404就是访问不到资源，一般是被反爬了。

所以这时候我们需要加一个 referer 防盗链参数进去

import requests  # 第三方模块
import csv

# 伪装
headers = {
    # 用户身份信息
    'cookie': 's=bq119wflib; device_id=90ec0683f24e4d1dd28a383d87fa03c5; xq_a_token=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xqat=df4b782b118f7f9cabab6989b39a24cb04685f95; xq_r_token=3ae1ada2a33de0f698daa53fb4e1b61edf335952; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOi0xLCJpc3MiOiJ1YyIsImV4cCI6MTY3MjE4Njc1MSwiY3RtIjoxNjcwNTAxMjA5MTEyLCJjaWQiOiJkOWQwbjRBWnVwIn0.iuLASkwB6LkAYhG8X8HE-M7AM0n0QUULimW1C4bmkko-wwnPv8YgdakTC1Ju6TPQLjGhMqHuSXqiWdOqVIjy_OMEj9L_HScDot-7kn63uc2lZbEdGnjyF3sDrqGBCpocuxTTwuSFuQoQ1lL7ZWLYOcvz2pRgCw64I0zLZ9LogQU8rNP-a_1Nc91V8moONFqPWD5Lt3JxqcuyJbmb86OpfJZRycnh1Gjnl0Aj1ltGa4sNGSMXoY2iNM8NB56LLIp9dztEwExiRSWlWZifpl9ERTIIpHFBq6L2lSTRKqXKb0V3McmgwQ1X0_MdNdLAZaLZjSIIcQgBU26T8Z4YBZ39dA; u=511670501221348; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1667994737,1670480781,1670501222; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1670501922',
    # 防盗链
    'referer: https://****.com/hq'
    # 浏览器的基本信息
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36'
}

url = 'https://stock.****.com/v5/stock/screener/quote/list.json?page={page}&size=30&order=desc&orderby=percent&order_by=percent&market=CN&type=sh_sz'
    # 1. 发送请求
response = requests.get(url=url, headers=headers)

print(response.json())

2、获取数据

除了 .json 还可以通过 .text 和 .content 来拿到数据，它们获取到的数据是一样。

.text 获取到的是字符串，文本内容。

.content 取到的是二进制数据，一般是图片/音频/视频内容。

json_data = response.json()

3、解析数据

data_list = json_data['data']['list']
# data_list[0]
# data_list[1]
for i in range(0, len(data_list)):
    symbol = data_list[i]['symbol']
    name = data_list[i]['name']
    current = data_list[i]['current']
    chg = data_list[i]['chg']
    percent = data_list[i]['percent']
    current_year_percent = data_list[i]['current_year_percent']
    volume = data_list[i]['volume']
    amount = data_list[i]['amount']
    turnover_rate = data_list[i]['turnover_rate']
    pe_ttm = data_list[i]['pe_ttm']
    dividend_yield = data_list[i]['dividend_yield']
    market_capital = data_list[i]['market_capital']
    print(symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital)

4、保存数据

csv_writer.writerow([symbol, name, current, chg, percent, current_year_percent, volume, amount, turnover_rate, pe_ttm, dividend_yield, market_capital])

数据可视化分析

导入需要使用的模块

import pandas as pd         # 做表格数据处理模块 
from pyecharts.charts import Bar    # 可视化模块 
from pyecharts import options as opts   # 可视化模块里面的设置模块(图表样式)

读取数据

df = pd.read_csv('股票.csv')
x = list(df['股票名称'].values)
y = list(df['成交量'].values)
 
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x[:10])
    .add_yaxis("成交额", y[:10])
    .set_global_opts(
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题"),
    )
    .render("成交量图表.html")

尾语

好啦，本文章到这里就结束拉

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希望你在学习的路上不忘初心，坚持不懈，学有所成

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如果不知道自己擅长什么，就尽快找到它。