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数据获取#xff1a;使用requests库发送HTTP请求获取目标网页的数据#xff1b;数据解析#xff1a;使用BeautifulSoup库对HTML代码进行解析提取所需数据#xff1b;数…本篇文章将介绍如何利用Python爬虫获取数据并进行可视化展示包括以下主要内容
数据获取使用requests库发送HTTP请求获取目标网页的数据数据解析使用BeautifulSoup库对HTML代码进行解析提取所需数据数据存储使用pandas库将数据保存至本地文件数据可视化使用matplotlib和seaborn库对数据进行可视化展示。
代码示例中我们选取了新浪财经网站进行爬取获取了股票的实时数据并进行了可视化展示。
1. 数据获取
在使用Python进行数据获取之前需要安装requests库我们可以使用pip命令进行安装。
pip install requests
下面是获取股票实时数据的代码示例
import requestsurl http://hq.sinajs.cn/listsh000001
response requests.get(url)
data response.text
print(data)
首先我们定义了目标网页的URL地址然后使用requests库发送HTTP请求获取网页数据。得到的response对象中包含了HTTP响应的状态码、响应头和响应体等信息我们使用response.text获取响应体中的文本数据即股票实时数据。
2. 数据解析
得到股票实时数据后下一步是对数据进行解析提取所需的信息。在Python中我们可以使用BeautifulSoup库对HTML代码进行解析它提供了一种非常方便的方式来获取网页中的数据。
我们先来看看新浪财经网站上股票实时数据的HTML代码 var hq_str_sh000001上证指数,3283.92,20.27,0.62,675021,8887585;
我们可以看到股票实时数据以var hq_str_sh000001开头以分号结尾中间是以逗号分隔的各个字段。我们可以使用字符串的split()函数将其分割成一个列表。
from bs4 import BeautifulSoupsoup BeautifulSoup(data, html.parser)
items soup.text.split(,)
name items[0].split()[1]
price items[1]
change items[2]
pchange items[3]
volume items[4]
amount items[5][:-1] # 去掉最后一个分号
print(name, price, change, pchange, volume, amount)
使用BeautifulSoup库解析HTML代码我们可以方便地获取各个字段的值。在这里我们使用split()函数将text文本分割成一个列表然后通过列表的下标获取所需的数据。注意最后一个字段amount中包含有分号我们使用切片[:-1]去掉最后一个分号。
3. 数据存储
我们将股票实时数据保存至本地文件以便后续的数据可视化展示。在Python中我们可以使用pandas库将数据保存为CSV文件。
import pandas as pddata [[name, price, change, pchange, volume, amount]]
df pd.DataFrame(data, columns[name, price, change, pchange, volume, amount])
df.to_csv(data.csv, indexFalse)
使用pandas库创建DataFrame对象然后将数据保存为CSV文件。注意在保存CSV文件时需要将索引index设置为False否则会将索引也保存到文件中。
4. 数据可视化
将数据保存至本地文件后我们可以使用matplotlib和seaborn库对数据进行可视化展示。下面是代码示例
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsdf pd.read_csv(data.csv)
fig, ax plt.subplots(figsize(10, 6))
sns.barplot(xname, ypchange, datadf, axax)
ax.set_xlabel(股票名称)
ax.set_ylabel(涨跌幅)
ax.set_title(股票实时涨跌幅)plt.show()
使用pandas库读取CSV文件中的数据然后使用seaborn库绘制条形图。在这里我们将股票名称作为x轴涨跌幅作为y轴。通过设置图形大小、坐标轴标签和标题等属性我们可以使图形更加美观。
总结
生成结果后我们可以看到使用Python爬虫获取数据后进行可视化展示非常方便通过数据图形化展示可以更直观地观察数据的趋势和变化从而更好地进行数据分析和决策。
