Python采集股票数据并制作可视化柱状图

目录

• 前言
• 模块使用
• 开发环境
• 代码实现步骤
• 代码
• 数据可视化

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!\')

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