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Python爬虫如何抓取股票行情数据_Python爬虫获取金融网站股票信息的教程

看不見的法師

看不見的法師

发布时间:2025-11-19 22:21:08

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来源于php中文网

原创

首先推荐使用AKShare等开源库获取股票数据,以避免反爬问题;文中介绍了通过requests和BeautifulSoup抓取新浪财经网页数据的方法,但指出其易受网页结构变化影响;相比之下,AKShare提供稳定接口,支持A股实时行情和历史数据获取,建议控制请求频率并遵守网站协议,优先选择合规方式。

python爬虫如何抓取股票行情数据_python爬虫获取金融网站股票信息的教程

抓取股票行情数据是Python爬虫常见的应用场景之一。很多金融网站如新浪财经、东方财富网、Yahoo Finance等提供实时或延时的股票数据,通过编写爬虫程序可以自动化获取这些信息,用于分析、监控或可视化展示。下面介绍如何使用Python从公开金融网站获取股票数据。

选择合适的数据源

在开始前,先确定你要抓取的网站。国内常用的数据源包括:

  • 新浪财经(https://finance.sina.com.cn):提供A股、港股、美股实时行情
  • 东方财富网(https://www.eastmoney.com):数据全面,更新及时
  • Tushare、AKShare 等开源库:非网页爬虫,但可直接获取结构化数据,推荐优先考虑

注意:部分网站有反爬机制,频繁请求可能被封IP,建议控制请求频率,并查看网站的robots.txt和用户协议是否允许爬取。

使用requests和BeautifulSoup抓取网页数据

以新浪财经的个股页面为例,比如获取贵州茅台(600519)的实时行情:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

示例代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

url = "https://www.php.cn/link/985638dc60b4effd06b091e80f0b42eb" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0 Safari/537.36' }

response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

查找价格元素(需根据实际网页结构调整)

price_tag = soup.find('div', class_='price up') or soup.find('div', class_='price down')
if price_tag:
    print("当前股价:", price_tag.get_text(strip=True))
else:
    print("未找到价格数据")

else: print("请求失败,状态码:", response.status_code)

说明:这种方法依赖HTML结构,一旦网页改版就可能失效,适合学习,但不推荐用于长期运行。

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下载

调用公开API获取结构化数据(推荐方式)

相比解析网页,更稳定高效的方式是使用金融数据接口。例如:

  • AKShare:专为中文金融数据设计的开源库,支持股票、基金、期货等
  • Tushare:需要注册获取token,但数据质量高
使用AKShare获取A股实时行情示例:

import akshare as ak

获取沪深A股实时行情

stock_zh_a_spot = ak.stock_zh_a_spot() print(stock_zh_a_spot[['symbol', 'name', 'price', 'change_percent']])

获取单只股票历史数据

stock_hist = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600519") print(stock_hist.tail())

AKShare底层仍可能是爬虫,但它封装了逻辑,处理了反爬和格式转换,极大简化开发工作。

注意事项与合规提醒

编写爬虫时务必注意:

  • 不要高频请求,建议间隔至少1-2秒
  • 添加headers模拟浏览器访问
  • 避免抓取受版权保护的深度数据(如F10、研报)
  • 商业用途需获得授权
  • 优先使用官方API或合规数据平台

基本上就这些。对于初学者,建议从AKShare入手,既能快速获取数据,又避免陷入复杂的反爬斗争。

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