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Python爬虫作业：雪球选股

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简介：
本项目利用Python编写爬虫程序，从雪球网站抓取股票数据，分析筛选出具有投资价值的股票，旨在为投资者提供决策支持。 作业一：使用BeautifulSoup爬取任意一个网页，我选择了网易新闻的游戏专区。 作业二：从包含特定主题的网页中抓取数据，并计算页面内容与该主题的相关度。在用词汇集合描述主题时，如何有效评估页面内容与此主题的相关性？例如，在学校网站上抓取与校长相关的新闻列表并编写程序实现这一功能。 作业三：深网信息采集 - 从雪球选股获取相关数据。

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  • Python爬虫作业：雪球选股
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    本项目利用Python编写爬虫程序，从雪球网站抓取股票数据，分析筛选出具有投资价值的股票，旨在为投资者提供决策支持。 作业一：使用BeautifulSoup爬取任意一个网页，我选择了网易新闻的游戏专区。 作业二：从包含特定主题的网页中抓取数据，并计算页面内容与该主题的相关度。在用词汇集合描述主题时，如何有效评估页面内容与此主题的相关性？例如，在学校网站上抓取与校长相关的新闻列表并编写程序实现这一功能。 作业三：深网信息采集 - 从雪球选股获取相关数据。
     
  • Python爬虫课程大作业.zip
    优质
    本项目为《Python爬虫课程》期末大作业，内含多个基于Python编写的网络数据抓取程序及分析脚本，涵盖网站信息提取、数据分析处理等关键技术。 项目工程资源在经过严格测试并确认可以直接运行且功能正常后才上传分享。这些资源可以轻松复制复刻，并提供完整的资料包以便于快速重现相同项目。本人拥有丰富的系统开发经验（全栈开发），如有任何使用问题，欢迎随时联系寻求帮助和支持。 【资源内容】：具体项目的详细信息可以在页面下方查看“资源详情”，其中包括完整源码、工程文件及必要的说明文档等。 【适用范围】：此优质项目适用于各类场景中的复刻和扩展开发，包括但不限于项目设计与开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛参赛作品以及初期的项目立项等方面。此外，这些资料也非常适合用来进行学习和技术实践。 附带帮助服务还包括提供相关开发工具及学习材料等支持，鼓励大家在技术上不断进步和发展。请注意本资源仅供非商业用途的技术交流和开源学习使用；对于涉及版权或内容侵权的问题，请自行负责并及时通知处理。收取的费用仅用于补偿整理与收集资料所花费的时间成本。
     
  • Python爬虫获取股票评论
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动收集和分析网络上的股票评论数据，为投资者提供全面、及时的信息参考。 股民是网络用户的重要组成部分，他们的网络情绪在一定程度上反映了股票的情况以及整个股市市场的波动情况。作为一名时间充裕的研究人员，我计划利用课余时间编写一个小程序来获取股民的评论数据，并分析这些评论中反映出的情绪变化趋势。
     
  • 爬虫作业1
    优质
    《爬虫作业1》是一份介绍和实践网络爬虫技术的基础教程或项目作品，适合初学者了解如何从网站抓取数据并进行初步的数据分析。 2.1 爬取数据 32.2 清洗数据 32.3 处理数据 32.4 分析数据 33.1 软件开发环境 33.2 总体结构 34.2 数据处理 序号有所调整，内容保持不变。
     
  • Python和JS的逆向爬虫作业
    优质
    本作业聚焦于利用Python与JavaScript实现网页数据抓取技术，特别关注逆向工程方法，旨在深化学生对动态网站解析及自动化处理的理解。 在“Python JS逆向爬虫作业”中，我们将会涉及以下几个关键知识点： 1. **Python 爬虫**：作为网络抓取的首选语言之一，Python提供了丰富的库支持，如`requests`用于发送HTTP请求、`BeautifulSoup`或`lxml`用来解析HTML文档以及构建大型项目的工具如 `Scrapy`。掌握这些库的基本使用方法是进行数据抓取的基础。 2. **JavaScript 逆向工程**：现代网站中广泛采用的动态加载内容技术使得传统的静态爬虫无法获取完整信息，这时就需要通过模拟浏览器行为的方式执行JavaScript代码来提取所需的数据。可以利用 `Selenium` 或者在Node.js环境下使用 `Puppeteer` 来完成这一任务。 3. **Ajax 请求分析**：许多网站采用异步加载数据的方式来优化用户体验，在这种情况下爬虫需要能够识别并模仿这些请求，通过浏览器的开发者工具查看和复制相应的Ajax请求，并利用Python中的`requests`库发送同样的HTTP请求来获取所需的数据。 4. **数据解析与提取**：JavaScript可能将数据以JSON或其他格式存储起来，我们需要使用适当的手段（如 Python 的 `json` 库或正则表达式）从HTML字符串中抽取这些信息进行进一步处理和分析。 5. **反爬虫策略应对**：为了防止未经授权的数据抓取行为，一些网站会采用验证码、IP限制等措施。了解并采取相应的对策来绕过这些障碍是成功实现数据获取的关键步骤之一。 6. **文件操作与存储**：在Python中保存从网络上获取的信息通常涉及创建和管理本地文件的操作，这可以通过使用 `os` 和 `csv` 库或者更高级的工具如 `pandas` 来完成。 7. **Web Scraping框架的应用**：例如强大的分布式爬虫框架PySpider能够处理复杂的任务调度与数据解析需求。掌握如何在这样的环境中定义和运行爬虫脚本是提高工作效率的有效途径之一。 8. **JavaScript 与Python的交互方式**：有时需要直接从Python中执行或调用Node.js中的JS代码，这可以通过使用如 `slimit` 解析器或者通过外部命令行接口（比如利用 Python 的 `subprocess` 模块）来实现。 9. **异常处理和日志记录的重要性**：为了使爬虫更加健壮且易于维护，在开发过程中应该注重错误的捕获与处理，并使用Python标准库中的 `logging` 来跟踪运行状态以方便调试过程中的问题定位。 10. **道德规范及法律法规遵守情况**：在进行网络数据抓取时，必须尊重目标网站的相关规定（例如Robots协议）以及版权法律条款；同时注意避免给服务器带来过大的负担或负面影响。
     
  • Python大作业-网易云音乐爬虫
    优质
    本项目为Python课程的大作业，实现了一个简单的网易云音乐爬虫程序，用于抓取歌曲评论数据并进行分析。 这是我的Python大作业，主要内容是对网易云音乐的爬虫项目。该项目基本符合老师的要求，包含了所有必要的元素，并且代码难度适中。
     
  • Python爬虫获取历史股价数据
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    本项目介绍如何使用Python编写爬虫程序来自动抓取并分析股票的历史价格数据，帮助投资者进行市场研究和决策。 使用 Python 的 Requests 库和 BeautifulSoup 库爬取数据并生成表格。
     
  • PySnowball：基于Python的雪球股票数据接口
    优质
    PySnowball是一款专为Python用户设计的开源库，提供便捷访问雪球网站上的股票、基金等金融数据的功能。它简化了获取实时及历史市场信息的过程，帮助投资者和开发者进行高效的分析与研究工作。 使用雪球的Python API（需要自取令牌）快速指引： 安装pip install pysnowball 示例： ```python import pysnowball as ball ball.set_token(xq_a_token=651af***************031c96a315c) ``` 调用API前需手动获取雪球网站的令牌，使用set_token设置令牌后才能访问雪球的API。 示例： ```python import pysnowball as ball ball.quotec(SZ002027) ``` 结果展示： { data: [ { symbol: SZ002027, current: 1.341, } ```
     
  • Python爬虫中的CSS选择器
    优质
    本篇文章主要介绍在使用Python进行网页数据抓取时，如何利用CSS选择器简化代码并提高效率。通过实例讲解其语法和应用场景。 Python爬虫使用CSS选择器提取网页内容的方法对于新手来说非常友好且容易上手。通过简单的步骤就可以轻松掌握如何利用CSS来抓取所需的信息。这种方法能够让初学者快速理解并应用到实际项目中去，提高学习效率。
     
  • Python爬虫工作原理
    优质
    《Python爬虫工作原理》是一篇介绍如何使用Python编写网络爬虫的文章，详细解释了爬虫的工作机制、抓取网页数据的方法以及解析和存储信息的技术。 爬虫是一种自动化程序，用于请求网站并提取数据。其中，请求、提取以及自动化是其核心要素。接下来我们分析一下爬虫的基本流程。 1. 发起请求：通过HTTP库向目标站点发送一个Request（包含额外的header等信息），然后等待服务器响应。 2. 获取响应内容：如果服务器正常响应，则会收到一个Response，其中包含了所需获取的数据页面的内容。这些内容可以是HTML、Json字符串或二进制数据（如图片或者视频）等形式。 3. 解析内容：根据不同的文件类型采取相应的解析方法。对于HTML格式的文档，可使用正则表达式或是网页解析库进行处理；如果是JSON，则可以直接转换为Json对象并加以分析；而面对二进制数据时，则可以将其保存或进一步处理。 以上就是爬虫的基本操作流程概述。