前言

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模块使用

requests >>> pip install requests (数据请求第三方模块)
re # 正则表达式去匹配提取数据
json
pandas
pyecharts

开发环境

Python 3.8 解释器
Pycharm 2021.2 版本

代码实现步骤

发送请求访问网站获取数据解析数据(提取数据)保存数据做柱状图简单的可视化

代码

# 1. 发送请求 访问网站headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36'}url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list?page=1&size=30&order=desc&order_by=amount&exchange=CN&market=CN&type=sha&_=1641730868838'response = requests.get(url=url, headers=headers)# 2. 获取数据json_data = response.json() # 3. 数据解析(筛选数据)data_list = json_data['data']['list']for data in data_list:    data1 = data['symbol']    data2 = data['name']    data3 = data['current']    data4 = data['chg']    data5 = data['percent']    data6 = data['current_year_percent']    data7 = data['volume']    data8 = data['amount']    data9 = data['turnover_rate']    data10 = data['pe_ttm']    data11 = data['dividend_yield']    data12 = data['market_capital']    print(data1, data2, data3, data4, data5, data6, data7, data8, data9, data10, data11, data12)    data_dict = {        '股票代码': data1,        '股票名称': data2,        '当前价': data3,        '涨跌额': data4,        '涨跌幅': data5,        '年初至今': data6,        '成交量': data7,        '成交额': data8,        '换手率': data9,        '市盈率(TTM)': data10,        '股息率': data11,        '市值': data12,    }    csv_write.writerow(data_dict)4. 保存地址file = open('data2.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_write = csv.DictWriter(file, fieldnames=['股票代码','股票名称','当前价','涨跌额','涨跌幅','年初至今','成交量','成交额','换手率','市盈率(TTM)','股息率','市值'])csv_write.writeheader()

运行效果

数据可视化

data_df = pd.read_csv('data2.csv')df = data_df.dropna()df1 = df[['股票名称', '成交量']]df2 = df1.iloc[:20]print(df2['股票名称'].values)print(df2['成交量'].values)c = (    Bar()        .add_xaxis(df2['股票名称'].values.tolist())        .add_yaxis('股票成交量情况', df2['成交量'].values.tolist())        .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(title='成交量图表 - Volume chart'),        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(),    )    .render('data.html'))print('数据可视化结果完成,请在当前目录下查找打开 data.html 文件!')

尾语

好了，我的这篇文章写到这里就结束啦！

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