个股行情爬取 股价爬虫？

个股行情爬取 股价爬虫

1. 动态网页爬取

我们通过点击该网站的下一页发现,网页内容有变化,但是网站的 URL 却不变,也就是说这里使用了 Ajax 技术,动态从服务器拉取数据,这种情况下，常规的静态网页爬取方法就无法获取到需要的数据。在这种情况下，我们需要使用动态网页爬取技术。

2. 使用Scrapy框架进行爬取

Scrapy 是一个强大的 Python 爬虫框架，它基于 Twisted 异步网络库开发，可以高效地爬取网页数据。下面是使用 Scrapy 框架进行个股行情爬虫的步骤：

1) 创建Scrapy项目：在命令行中使用命令"scrapy startproject 项目名"创建Scrapy项目。

2) 创建爬虫：在项目目录下使用命令"scrapy genspider 爬虫名字 允许爬取的域名"创建爬虫。

3) 定义item容器：在爬虫的目录下创建一个items.py文件，定义需要爬取的数据字段。

4) 编写爬虫代码：在爬虫文件中编写爬取网页数据的逻辑。

5) 运行爬虫：在命令行中使用命令"scrapy crawl 爬虫名字"运行爬虫。

以下是使用Scrapy框架进行个股行情爬虫的示例代码：

class SharesSpider(scrapy.Spider):

name = "shares"

allowed_domains = ["网站URL"]

def start_requests(self):

url = "http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board"

yield scrapy.Request(url, self.parse)

def parse(self, response):

# 解析网页数据

pass

3. 数据分析与回归分析

基于所爬取的数据，结合股票的市场表现，可以进行回归分析来研究股评舆情与股票市场表现的关系。例如，可以使用股评标题评分作为自变量，而股票成交量、换手率、成交笔数等作为因变量，进行回归分析，找出它们之间的相关性。

4. 爬取股票行情数据

爬取股票行情数据可以通过访问一些财经网站的个股页面来获取，例如东方财富网行情中心的个股页面。在爬取股票行情数据时，需要注意反爬虫措施，常见的反爬虫措施包括限制频次、验证码识别等。

5. 使用JavaScript逆向爬取数据

有些网站可能使用JavaScript传输数据，如果直接在网页爬取，得到的是空的数据。这时就需要采用逆向工程的方法，找到传输数据的那个JavaScript文件，分析其中的数据传输方式，然后进行相应的处理来获取数据。

6. 反反爬虫策略之随机header

在爬取股票数据时，需要注意反爬虫的工作。一个常见的反爬虫措施是通过检查请求中的header信息来识别爬虫。为了规避反爬虫机制，可以通过设置随机header的方式来降低被识别为爬虫的概率。

以上是关于个股行情爬取和股价爬虫的相关内容和方法介绍。通过使用Scrapy框架进行爬虫、进行数据分析和回归分析、爬取股票行情数据、使用JavaScript逆向爬取数据、以及设置随机header等方法，可以实现有效地获取个股行情和股价数据。