如何用 Python 和 Selenium 构建一个股票分析器
正文
在金融市场中,股票价格是一个重要的指标,它反映了公司的经营状况、市场需求和供应、投资者的预期和情绪等因素。股票价格的变化会影响投资者的决策和收益,因此,实时分析股票价格是一项有价值的技能。在本文中,我们将介绍如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格,并展示一个简单的示例代码。
概述
- 雅虎财经是一个提供全球金融信息和新闻的网站,它包含了各种股票、指数、基金、期货、期权、外汇等市场数据。
- Python 是一种通用的高级编程语言,它具有简洁、优雅、易读、易写、易学等特点,适合进行数据分析和可视化等任务。
- Selenium 是一个用于自动化 Web 浏览器操作的工具,它可以模拟真实用户的行为,如点击、输入、滚动等,并获取网页上的元素和内容。
- 我们需要先安装 Python 和 Selenium 库,然后导入 selenium.webdriver 模块。
- 我们可以使用 selenium.webdriver.Chrome() 方法来创建一个 Chrome 浏览器对象,并使用 get() 方法来打开一个网页。
- 我们可以使用 find_element_by_id() 方法来根据元素的 id 属性来定位一个网页元素,并使用 send_keys() 方法来输入一个股票代码。
- 我们可以使用 find_element_by_xpath() 方法来根据元素的 XPath 表达式来定位一个网页元素,并使用 text 属性来获取元素的文本内容。
- 我们可以使用 time.sleep() 函数来暂停程序的执行,以便等待网页加载完成。
- 我们可以使用 while 循环来不断地获取和打印股票价格,并使用 datetime.datetime.now() 函数来获取当前时间。
亮点
- 使用 Python 语言和 Selenium 库可以方便地实时分析雅虎财经中的股票价格。
- 使用 Selenium 库可以模拟真实浏览器获取信息,避免被网站识别为爬虫。
案例
下面是一个简单的示例代码,用于实时分析雅虎财经中苹果公司(AAPL)的股票价格,并存入Excel文件:
# 导入 selenium.webdriver 模块
from selenium import webdriver
# 导入 time 和 datetime 模块
import time
import datetime
# 导入 pandas 模块
import pandas as pd
# 亿牛云 爬虫代理加强版 设置代理服务器信息
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "31111"
# 设置代理验证信息
proxyUser = "16YUN"
proxyPass = "16IP"
# 构造代理字典
proxies = {
"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
"https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}
# 创建一个 Chrome 浏览器对象,并设置代理选项
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument(f"--proxy-server={proxies['http']}")
browser = webdriver.Chrome(options=options)
# 打开雅虎财经网页
browser.get("https://finance.yahoo.com/")
# 定位搜索框元素,并输入苹果公司的股票代码 AAPL
search_box = browser.find_element_by_id("yfin-usr-qry")
search_box.send_keys("AAPL")
# 暂停 3 秒,等待网页加载完成
time.sleep(3)
# 定位股票价格元素,并获取其文本内容
price_element = browser.find_element_by_xpath("//span[@class='Trsdu(0\.5s) Fw(b) Fz(36px) Mb(-4px) D(ib)']")
price_text = price_element.text
# 获取当前时间,并打印股票价格和时间
current_time = datetime.datetime.now()
print(f"AAPL price: {price_text}, time: {current_time}")
# 创建一个空的 DataFrame 对象,用来存储股票价格和时间
df = pd.DataFrame(columns=['Price', 'Time'])
# 创建一个 ExcelWriter 对象,用来写入 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('AAPL.xlsx', engine='xlsxwriter')
# 使用 while 循环,每隔 10 秒获取并打印一次股票价格和时间,并写入 Excel 文件
while True:
# 暂停 10 秒,等待网页更新
time.sleep(10)
# 定位股票价格元素,并获取其文本内容
price_element = browser.find_element_by_xpath("//span[@class='Trsdu(0\.5s) Fw(b) Fz(36px) Mb(-4px) D(ib)']")
price_text = price_element.text
# 获取当前时间,并打印股票价格和时间
current_time = datetime.datetime.now()
print(f"AAPL price: {price_text}, time: {current_time}")
# 将股票价格和时间追加到 DataFrame 对象中
df = df.append({'Price': price_text, 'Time': current_time}, ignore_index=True)
# 将 DataFrame 对象写入 Excel 文件中的 Sheet1 工作表,并设置列名和索引名
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', header=True, index=True, index_label='Index')
# 保存 Excel 文件的更改
writer.save()
结语
通过本文,我们学习了如何使用 Python 语言和 Selenium 库来实时分析雅虎财经中的股票价格,并使用了一个简单的示例代码来演示。我们还了解了如何使用代理服务器来提高爬虫的效率和安全性。希望本文对你有所帮助,如果你有任何问题或建议,欢迎留言。