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利用Python爬取股票数据并实现数据接口：1. 定时抓取与解析；2. 存储至MongoDB；3. 缓存于Redis

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简介：
本项目使用Python开发，包含定时从网络抓取和解析股票信息，并将结果存储在MongoDB数据库中及缓存在Redis服务器上。 这篇文章主要介绍如何使用 Python 爬取股票数据并实现数据接口。具体内容包括：1. 定时抓取和解析数据；2. 将数据存储到 MongoDB 中；3. 缓存数据至 Redis；4. 配置 Nginx 和数据接口。

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  • 利用Python爬取股票数据并实现数据接口：1. 定时抓取与解析；2. 存储至MongoDB；3. 缓存于Redis
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    本项目使用Python开发，包含定时从网络抓取和解析股票信息，并将结果存储在MongoDB数据库中及缓存在Redis服务器上。 这篇文章主要介绍如何使用 Python 爬取股票数据并实现数据接口。具体内容包括：1. 定时抓取和解析数据；2. 将数据存储到 MongoDB 中；3. 缓存数据至 Redis；4. 配置 Nginx 和数据接口。
     
  • 使用Python抓取数据并存储到MongoDB中
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    本教程介绍如何利用Python语言进行网络数据抓取，并将获取的数据有效地存入MongoDB数据库中。 最近我和朋友一起开发一个APP，需要大量数据。我们借鉴了“互联网”与“共享”融合发展的理念，充分利用资源的可重用性来提升工作效率和个人满意度。 接下来言归正传，谈谈BeautifulSoup4。虽然我主要做JavaWeb开发，但还是习惯了一些Java的格式和规范。然而，在众多爬虫工具中，Python的BeautifulSoup4表现得最为出色。 BeautifulSoup4是一个用于解析HTML/XML文档的强大库，使用简单且易于理解；它支持人性化的API设计，并兼容lxml XML解析器以及Python标准库中的HTML解析器；在整个DOM树结构中，可以快速定位到所需的节点并获取相应的内容。
     
  • Python实现从MySQL定时提取数据并存储到Redis中
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    本项目介绍如何使用Python编写脚本，定期从MySQL数据库中抽取特定的数据，并高效地将这些数据同步至Redis中进行快速访问和处理。 本段落将深入探讨如何使用Python实现一个定时任务：从MySQL数据库提取数据并将其存储到Redis缓存中。这涉及到两个主要组件——`FromSql` 类用于获取MySQL中的数据，而 `RedisQueue` 类则负责处理与Redis队列相关的操作。 在初始化时，`FromSql` 需要提供连接至MySQL数据库的参数信息。该类定义了一个名为 `acquire` 的方法来执行SQL查询以提取最近一天的数据；通过使用 MySQL 中的 `TO_DAYS` 函数计算当前日期和记录中日期之间的差值，确保仅获取到最新数据。结果会被存储在变量 `rs` 里，并且每条记录都会被遍历并打印出来。最后返回这些查询结果的一个副本以供进一步处理。 另一方面，`RedisQueue` 类封装了与 Redis 队列相关的操作：它负责建立连接、添加（put）和获取（get）队列中的项目等任务。在初始化时需要提供诸如队列名称、命名空间以及可选的主机名、端口及数据库编号这样的参数。 主函数中首先创建了一个MySQL 数据库的链接，然后定义了名为 `job_for_redis` 的函数来执行数据抽取和缓存操作。此过程中先通过实例化一个 `FromSql` 对象获取所需的数据，并随后使用这个对象从 MySQL 中获得记录；之后再利用新生成的 Redis 队列将这些信息逐条放入队列中。 为了实现定时任务，可以借助 Python 的 `schedule` 模块来完成。尽管示例代码未展示具体设置步骤，通常会通过类似 `schedule.every().day.at(00:00)` 这样的命令安排每日零点执行一次特定函数（如上述的 `job_for_redis` 函数）。然后使用循环结合 `schedule.run_pending()` 和 `time.sleep()` 方法来运行计划的任务。 鉴于 Redis 作为一个内存数据库，它特别适合用于消息队列和缓存场景，并提供了高效的读写速度。因此，在本示例中将 MySQL 数据存储至 Redis 可以作为实时数据处理或快速访问的策略使用，尤其是在高并发且需要迅速响应的应用程序环境中尤其有用。 综上所述，本段落展示了一种利用 Python 的 `schedule` 模块来定时执行任务的方法，并结合了 `MySQLdb` 和 `redis` 库的功能将 MySQL 中的数据定期抽取并存储到 Redis 队列中。这种方法有助于提高数据处理效率，在需要快速响应的系统里尤为适用；Redis 可作为中间缓存层，减少直接访问数据库的次数从而降低系统的负载压力。
     
  • Python爬虫数据存储至MongoDB
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    本教程详细介绍了如何使用Python编写爬虫，并将获取的数据存储到MongoDB数据库中，适用于初学者快速入门。 本段落分享了使用Python将爬虫获取的数据存储到MongoDB数据库中的实例代码，有需要的读者可以参考。
     
  • Python爬虫数据存储至MongoDB
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    本教程介绍如何使用Python编写网络爬虫并将获取的数据存储到MongoDB数据库中，适用于需要处理大量网页信息的技术爱好者和开发者。 在前面的文章里已经介绍了 Python 爬虫和 MongoDB 的使用方法。接下来我将演示如何把爬取的数据存储到 MongoDB 中去，并介绍一个我们即将要爬取的网站——readfree，这个网站非常好，用户只需每天签到就可以免费下载三本书籍，是一个很不错的平台。 根据之前文章中提到的方法，在网页源代码里可以轻松找到书籍名称和作者信息。接下来复制 XPath 并进行提取即可。以下是示例源代码： ```python # coding=utf-8 import re import requests from lxml import etree im ``` 注意，这里省略了部分未使用的导入语句，并且假设`requests`、`lxml.etree`的使用是读者已经熟悉的内容。
     
  • 使用Python抓取股票新闻并存储到MySQL数据库中
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    本项目利用Python编写代码，自动从网络上抓取最新的股票相关新闻，并将这些信息有效地整理和保存至MySQL数据库中，便于用户查询与分析。 使用Python爬取股票新闻并将其存入MySQL数据库是一个可行的方法。可以利用Selenium获取到的股票新闻数据，并将这些数据存储在MySQL数据库中。详细的注释可以帮助你更快地解决问题和上手操作。
     
  • 利用Python爬虫抓取豆瓣电影Top250数据并存储至Excel与数据库.zip
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    本项目使用Python编写爬虫程序，自动采集豆瓣电影Top250的数据，并将获取的信息保存到Excel文件及数据库中，便于进一步分析和处理。 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： - URL 收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归地发现新的URL，并构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图等方式获取。 - 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现。 - 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 - 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 此外，在进行网络抓取时需要遵守规则和应对反爬机制： - 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为。 - 反爬虫应对： 由于一些网站采取了验证码、IP封锁等反爬措施，爬虫工程师需设计策略来应对这些挑战。 在实际应用中，爬虫被广泛用于搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测及新闻聚合等领域。然而，在使用时必须遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对服务器负责。
     
  • Python爬虫高级技巧：利用多线程抓取数据并存储至数据库
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    本教程深入讲解了使用Python进行高效数据抓取的方法，重点介绍如何通过多线程技术加速爬虫运行，并指导读者将获取的数据有效地存储到数据库中。适合希望提高爬虫效率的中级开发者学习。 今天刚看完崔大佬的《Python3网络爬虫开发实战》，觉得自己进步了不少，打算用Appium登录QQ来爬取好友列表中的信息。然而，在实际操作中遇到了一系列的问题：前期配置出错、安装后连接错误等。解决了这些问题之后，又在寻找APP activity值上浪费了很多时间，并且授权权限时也遇到困难。 就在准备放弃的时候，我发现了Charles工具可以直接抓包App的数据。尽管在这个过程中依然充满了挑战（如之前的坑），但当我打算用它来爬取抖音视频评论却看到一堆乱码时，决定还是为读者们再来做一个简单的爬虫展示。整个程序中我会采用多线程的方式以充分利用CPU的空闲时间，并对部分代码进行优化和重构。
     
  • Python爬虫（抓取视频并存储到数据库）
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    本项目利用Python编写网络爬虫程序，实现对特定网站视频资源的有效抓取，并将其结构化数据存储至数据库中，便于后续分析与管理。 Python爬虫（爬网站视频带数据库）页面操作核心类：根据规则生成需要爬取的链接。
     
  • 使用Python爬虫抓取并保存股票信息至文件
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    本项目利用Python编写爬虫程序，自动抓取网络上的实时股票数据，并将获取的信息存储到本地文件中，便于后续的数据分析与处理。 这是我完成的一个课程设计项目，包括源代码和实验报告。该项目能够爬取网站上的股票信息，并将其整理成一张表格形式，可以保存为txt文件或Excel表。虽然感觉还有些初级，因为我还在学习阶段，但我已经尽心尽力地完成了它，希望得到大家的好评！