爬取前戏

我们要知道利用selenium是非常无敌的，自我认为什么反爬不反爬都不在话下，但是今天我们为什么要用request+bs4爬取所有股票信息呢？因为他比较原始，因此今天的数据，爬取起来也是比较繁琐的！接下来让我们emmmm。。。。你懂得

爬取步骤

第一步：获取股票代码

1）我们通过这个链接去网易看一下具体的股票信息，下面这个网页是乐视网的股票信息http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_300104.html#01b07

2）上海证券交易所的官方网站上直接告诉你了所有股票的代码，请点击市场数据---股票列表---下载---整理为csv文件（这样你就拿到了3000多个股票代码）

第二步：处理一些乱糟糟的数据，这些数据要在网页上面找。将数据下载下来，存储为csv文件。

[注意]：为什么要异常处理？

​ 因为有些股票代码里面没有数据，也可能是空的，总之在下载的时候，由于股票代码，就会出现一系列的问题，所以对他异常处理

'''处理不规整数据'''
# http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_300104.html#01b07    #30010就是一个公司的股票代码
import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

log = open("error.log", mode="w", encoding="utf-8")  #这是一个错误日志，打开它，把错误的记录填进去
df = pd.read_csv("code.csv")
for code in df['code']:  #遍历code
    try:
        
        # 000539
        # 000001  1
        code = format(code, "06")  # 进行格式化处理. 处理成6位的字符串  000001
        url = f"http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_{code}.html#01b07"
        # 发送请求
        resp = requests.get(url)  # 发送请求. 获取到数据
        main_page = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")  # 解析这个网页, 告诉它这个网页是html
        main_page.find()  # 找一个
        main_page.find_all()  # 找一堆
        trs = main_page.find("form", attrs={"name": "tradeData"}).find_all("table")[1].find_all("tr") # <form name="tradeData">  #打开网页，找到网页的一个唯一属性
        #这些就是网页的信息，我们对他进行处理就好
        start = trs[0].find_all("input")[2].get("value").replace("-", "")  #开始上市时间
        end = trs[1].find_all("input")[2].get("value").replace("-", "")   #今日
        href = main_page.find("ul", attrs={"class": 'main_menu'}).find_all("li")[0].find("a").get('href')
        # print(href) # /0600000.html#01a01
        code_num = href.split(".")[0].strip("/")  #对上面的字符串进行切片处理

        download_url = f"http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code={code_num}&start={start}&end={end}&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP"
        #获取到整个完整的访问股票代码的网址。

        resp = requests.get(download_url)
        resp.encoding = "GBK"   #编码问题

        file_name = main_page.find("h1", attrs={"class":"title_01"}).text.replace(" ", "")
        with open(f"股票交易记录/{file_name}.csv", mode="w", encoding="UTF-8") as f:
            f.write(resp.text)
        print("下载了一个")
    except Exception as e:
        log.write(f"下载{code}股票的时候. 出现了错误. url是:{url} download:{download_url} \n ")

上面这样，我们的每个股票的详细信息就会下载到文件中。

第三步：将数据进行可视化操作，将收盘价，开盘价等数据，用一定的图片显示出来。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_finance as mpl
from matplotlib.pylab import date2num


def main():
    main_df = pd.read_csv('目录.csv', dtype=object)  # 如果不写后面的dtype, 你读取的code就是数值 int, 此时默认是字符串
    while 1:
        code = input("请输入一个你想看到的股票代码(6位):")  # 00001
        if len(code) != 6:
            print("代码不对. 请重新输入!")
        else:
            data_df = main_df[main_df['code']==code]
            # 600006,东风汽车(600006)历史交易数据.csv
            if data_df.empty:
                print("没有这支股票")
            else:
                print("有这支股票")
                file_name = data_df.iloc[0]['file']
                show(file_name, code)


def show(file_name, code): # 显示这个股票的历史记录
    data_df = pd.read_csv(f"股票所有记录/{file_name}", parse_dates=["日期"]).iloc[:100, :]
    data_df = data_df[data_df['开盘价' != 0.0]]
    k_data = data_df[["日期", "开盘价", "最高价", "最低价", "收盘价"]]
    k_data['日期'] = date2num(k_data['日期'])
    # time, open, high, low, close
    #  [(time, open, high, low, close), (time, open, high, low, close), (time, open, high, low, close), ()]
    # gen = [tuple(value) for value in k_data.values]  # 1
    gen = (tuple(value) for value in k_data.values)  # 2

    fig, [ax1, ax2] = plt.subplots(2, 1, sharex=True)

    ax2.bar(date2num(data_df['日期']), data_df['成交金额'])
    ax1.xaxis_date()  #x轴
    ax2.xaxis_date()

    mpl.candlestick_ohlc(ax1, gen)
    plt.savefig("abc.jpg", dpi=1000)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    main()

有没有发现这张图好丑，好吧！没关系的，基本实现了哈哈。