导语

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对于大部分股票投资者来说，一年能拿住翻倍的股票就实属不易。一年10倍，甚至20倍的机

会，很多人一辈子也没有遇过。（买股要慎重，本文只是一个案例教程，小编不提倡哈）

——小故事（无中生有）

之前有个小伙伴6年前稀里糊涂买了“xxxx”的股票，到现在仍然亏损50%，解套遥遥无期。

遇到这种情况，怎么办？

为解决这个问题，需要有充足的知识。

我们必须意识到，自己无法百战百胜，常在河边走哪有不湿鞋，迟早会遇到亏损的股票。这是

基本的投资世界观。（慎重买股）

后面我就一直在考虑，怎么能安慰一下受伤的小伙伴，急中生智——会代码也是一种天赋。能

用代码解决的问题这不是很简单嘛？喔，“栗子”同学在“xxxx”股票上亏了50%多，其实不算最惨

的。更惨的大有人在！

今天给大家展示一段才艺，展示Python魅力的时候到啦——看我吧全部的股票资料数据爬取下

来做个可视化展示——看近年来那些股票是亏是盈利，涨停幅度如何？

正文

免责声明：本文任何观点和建议仅供阅读者参考，不构成对证券买卖的出价或询价。
在任何情况下，我们不对任何投资做出任何形式的担保。股市有风险，投资需谨慎。

一、运行环境

1）开发环境

解释器版本: python 3.8

代码编辑器: pycharm 2021.2


  
   
    
     
    
    
     
      requests: pip install requests 
     
    
   
    
     
    
    
     
      pandas: pip install pandas 
     
    
   
    
     
    
    
     
      pyecharts: pip install pyecharts

其他内置模块，安装好python环境就可以了。（win + R 输入cmd 输入安装命令 pip install

模块名 (如果你觉得安装速度比较慢, 你可以切换国内镜像源)）

第三方库的安装：

pip install + 模块名 或者 带镜像源 pip install -i pypi.douban.com/simple/ +模块名

2）采集地址

股票财经网  ：https://money.163.com/

数据来源：

http://quotes.money.163.com/hs/service/diyrank.php?host=http%3A%2F%2Fquotes.money.163.com%2Fhs%2Fservice%2Fdiyrank.php&page=0&query=STYPE%3AEQA&fields=NO%2CSYMBOL%2CNAME%2CPRICE%2CPERCENT%2CUPDOWN%2CFIVE_MINUTE%2COPEN%2CYESTCLOSE%2CHIGH%2CLOW%2CVOLUME%2CTURNOVER%2CHS%2CLB%2CWB%2CZF%2CPE%2CMCAP%2CTCAP%2CMFSUM%2CMFRATIO.MFRATIO2%2CMFRATIO.MFRATIO10%2CSNAME%2CCODE%2CANNOUNMT%2CUVSNEWS&sort=PERCENT&order=desc&count=24&type=query

二、主程序

附部分爬虫代码👇数据可视化可找我拿哦


  
   
    
     
    
    
     
      ""
      "
     
    
   
    
     
    
    
     
      import requests # 发送请求 第三方模块
     
    
   
    
     
    
    
     
      import csv
     
    
   
    
     
    
    
     
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      
     
    
   
    
     
    
    
     
      f = open('网易财经.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
     
    
   
    
     
    
    
     
      csv_writer = csv.writer(f)
     
    
   
    
     
    
    
     
      csv_writer.writerow(['代码','名称','价格','涨跌幅','涨跌额','5分钟涨跌额','今开','昨收','最高','最低','成交量','成交额','换手率','量比','委比','振幅','市盈率','流通市值','总市值','每股收益','净利润','主营收'])
     
    
   
    
     
    
    
     
      for page in range(0, 209):
     
    
   
    
     
    
    
     
       url = f'http://quotes.money.163.com/hs/service/diyrank.php?host=http%3A%2F%2Fquotes.money.163.com%2Fhs%2Fservice%2Fdiyrank.php&page={page}&query=STYPE%3AEQA&fields=NO%2CSYMBOL%2CNAME%2CPRICE%2CPERCENT%2CUPDOWN%2CFIVE_MINUTE%2COPEN%2CYESTCLOSE%2CHIGH%2CLOW%2CVOLUME%2CTURNOVER%2CHS%2CLB%2CWB%2CZF%2CPE%2CMCAP%2CTCAP%2CMFSUM%2CMFRATIO.MFRATIO2%2CMFRATIO.MFRATIO10%2CSNAME%2CCODE%2CANNOUNMT%2CUVSNEWS&sort=PERCENT&order=desc&count=24&type=query'
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 1. 发送请求
     
    
   
    
     
    
    
     
       response = requests.get(url)
     
    
   
    
     
    
    
     
       # <Response [200]>
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 2. 获取数据
     
    
   
    
     
    
    
     
       # .text: 获取文本内容
     
    
   
    
     
    
    
     
       # .content: 获取二进制内容 图片/音频/视频
     
    
   
    
     
    
    
     
       # .json(): 获取json数据 获取下来之后的话 会把json数据转换为字典
     
    
   
    
     
    
    
     
       # json: {"
      ":"
      ", "
      ":"
      ", "
      ":"
      ".....} 字符串
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 字典: {"拼音
      ":"字
      ", "A
      ":"啊
      ", "Z
      ":"在
      ".....}['Z']
     
    
   
    
     
    
    
     
       # Python里面的一种数据容器(专门用来存数据的)
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 通过:前面的取到:后面的内容
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 拼音取到字
     
    
   
    
     
    
    
     
       json_data = response.json()
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 3. 解析数据
     
    
   
    
     
    
    
     
       list = json_data['list'] # 所有的股票信息
     
    
   
    
     
    
    
     
       # {}: 字典
     
    
   
    
     
    
    
     
       # []: 列表 Python里面的数据容器 方式不一样
     
    
   
    
     
    
    
     
       # [{},{},{},{},{},{},{}...]
     
    
   
    
     
    
    
     
       for i in list:
     
    
   
    
     
    
    
     
       # i 代表的是每一个股票的 信息
     
    
   
    
     
    
    
     
       SYMBOL = i['SYMBOL']
     
    
   
    
     
    
    
     
       NAME = i['NAME']
     
    
   
    
     
    
    
     
       PRICE = i['PRICE']
     
    
   
    
     
    
    
     
       PERCENT = i['PERCENT']
     
    
   
    
     
    
    
     
       UPDOWN = i['UPDOWN']
     
    
   
    
     
    
    
     
       FIVE_MINUTE = i['FIVE_MINUTE']
     
    
   
    
     
    
    
     
       OPEN = i['OPEN']
     
    
   
    
     
    
    
     
       YESTCLOSE = i['YESTCLOSE']
     
    
   
    
     
    
    
     
       HIGH = i['HIGH']
     
    
   
    
     
    
    
     
       LOW = i['LOW']
     
    
   
    
     
    
    
     
       VOLUME = i['VOLUME']
     
    
   
    
     
    
    
     
       TURNOVER = i['TURNOVER']
     
    
   
    
     
    
    
     
       HS = i['HS']
     
    
   
    
     
    
    
     
       try:
     
    
   
    
     
    
    
     
       LB = i['LB']
     
    
   
    
     
    
    
     
       except:
     
    
   
    
     
    
    
     
       LB = "
      "
     
    
   
    
     
    
    
     
       WB = i['WB']
     
    
   
    
     
    
    
     
       ZF = i['ZF']
     
    
   
    
     
    
    
     
       try:
     
    
   
    
     
    
    
     
       PE = i['PE']
     
    
   
    
     
    
    
     
       except:
     
    
   
    
     
    
    
     
       PE = "
      "
     
    
   
    
     
    
    
     
       TCAP = i['TCAP']
     
    
   
    
     
    
    
     
       MFSUM = i['MFSUM']
     
    
   
    
     
    
    
     
       MFRATIO2 = i['MFRATIO']['MFRATIO2']
     
    
   
    
     
    
    
     
       MFRATIO10 = i['MFRATIO']['MFRATIO10']
     
    
   
    
     
    
    
     
       print(SYMBOL, NAME, PRICE, PERCENT, UPDOWN, FIVE_MINUTE, OPEN, YESTCLOSE, HIGH, LOW, VOLUME, TURNOVER, HS, LB, WB, ZF, PE, TCAP, MFSUM, MFRATIO2, MFRATIO10)
     
    
   
    
     
    
    
     
       # 4. 保存数据
     
    
   
    
     
    
    
     
       csv_writer.writerow([SYMBOL, NAME, PRICE, PERCENT, UPDOWN, FIVE_MINUTE, OPEN, YESTCLOSE, HIGH, LOW, VOLUME, TURNOVER, HS, LB, WB, ZF, PE, TCAP, MFSUM, MFRATIO2, MFRATIO10])