金融互联网公司爬虫

Ⅰ 如何用python 爬虫抓取金融数据

获取数据是数据分析中必不可少的一部分，而网络爬虫是是获取数据的一个重要渠道之一。鉴于此，我拾起了Python这把利器，开启了网络爬虫之路。

本篇使用的版本为python3.5，意在抓取证券之星上当天所有A股数据。程序主要分为三个部分：网页源码的获取、所需内容的提取、所得结果的整理。

一、网页源码的获取

很多人喜欢用python爬虫的原因之一就是它容易上手。只需以下几行代码既可抓取大部分网页的源码。

为了减少干扰，我先用正则表达式从整个页面源码中匹配出以上的主体部分，然后从主体部分中匹配出每只股票的信息。代码如下。

pattern=re.compile('<tbody[sS]*</tbody>')
body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配<tbody和</tbody>之间的所有代码pattern=re.compile('>(.*?)<')
stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配>和<之间的所有信息

其中compile方法为编译匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正则表达式的语法还挺多的，下面我只罗列所用到符号的含义。

语法 说明

. 匹配任意除换行符“ ”外的字符

* 匹配前一个字符0次或无限次

？ 匹配前一个字符0次或一次

s 空白字符：[<空格> fv]

S 非空白字符：[^s]

[...] 字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起来的表达式将作为分组，里面一般为我们所需提取的内容

正则表达式的语法挺多的，也许有大牛只要一句正则表达式就可提取我想提取的内容。在提取股票主体部分代码时发现有人用xpath表达式提取显得更简洁一些，看来页面解析也有很长的一段路要走。

三、所得结果的整理

通过非贪婪模式(.*?)匹配>和<之间的所有数据，会匹配出一些空白字符出来，所以我们采用如下代码把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票数据for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票数据
if data=='':
stock_last.remove('')

最后，我们可以打印几列数据看下效果，代码如下

print('代码',' ','简称',' ',' ','最新价',' ','涨跌幅',' ','涨跌额',' ','5分钟涨幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #网页总共有13列数据
print(stock_last[i],' ',stock_last[i+1],' ',' ',stock_last[i+2],' ',' ',stock_last[i+3],' ',' ',stock_last[i+4],' ',' ',stock_last[i+5])

Ⅱ 公司最近在做金融行业的舆情监控，有没有推荐的平台想用慧科讯业

互联网监测主要有这么几个渠道吧：
1. 比如网络指数、通联数据的舆情部分；
2.慧科讯业等平台的舆情功能；
3.自己写Python爬虫在网络上进行实时爬取新闻、提取关键字并监控。
如果自己没有实力写，直接找慧科讯业 可以，简单省事

Ⅲ 互联网金融概念股龙头有哪些

互联网金融平台概念股：用友软件(600588)、内蒙君正(601519)、上海钢联(300229)、生意宝(002095)、焦点科技(002315)、东方财富(300059)、同花顺(300033)、赢时胜(300377)、欧浦钢网(002711)、汇金股份(300368)、小商品城(600415)、三六五网(300295)等

Ⅳ 互联网金融的信息处理

一是社交网络生成和传播信息，特别是对个人和机构没有义务披露的信息，使得人们的“诚信”程度提高，大大降低了金融交易的成本，对金融交易有基础作用。（社交网络具有的信息揭示作用可以表现为：个人和机构在社会中有大量利益相关者。这些利益相关者都掌握部分信息，比如财产状况、经营情况、消费习惯、信誉行为等。
单个利益相关者的信息可能有限，但如果这些利益相关者都在社交网络上发布各自掌握的信息，汇在一起就能得到信用资质和盈利前景方面的完整信息。比如，“淘宝网”类似社交网络，商户之间的交易形成的海量信息，特别是货物和资金交换的信息，显示了商户的信用资质，如果淘宝网设立小额贷款公司，利用这些信息给一些商户发放小额贷款，效果会很好。）
二是搜索引擎对信息的组织、排序和检索，能缓解信息超载问题，有针对性地满足信息需求。搜索引擎与社交网络融合是一个趋势，本质是利用社交网络蕴含的关系数据进行信息筛选，可以提高“诚信”程度。比如，抓取网页的“爬虫”算法和网页排序的链接分析方法（以Google的PageRank算法为代表）都利用了网页间的链接关系，属于关系数据。
三是云计算保障海量信息高速处理能力。在云计算的保障下，资金供需双方信息通过社交网络揭示和传播，被搜索引擎组织和标准化，最终形成时间连续、动态变化的信息序列。可以给出任何资金需求者（机构）的风险定价或动态违约概率，而且成本极低。这样，金融交易的信息基础（充分条件）就满足了。2011年2月已经出现了针对计算能力的现货交易市场，预计期货市场也将出现。金融业是计算能力的使用大户，云计算会对金融业产生重大影响。

Ⅳ 金融需要学python爬虫还是数据分析

答案是都要学

需要使用python爬虫抓取数据再进行数据分析
一般培训数据分析都会教授爬虫的运用的
希望可以帮到你

Ⅵ 互联网金融爬虫怎么写

Previous on 系列教程：

互联网金融爬虫怎么写－第一课 p2p网贷爬虫（XPath入门）

互联网金融爬虫怎么写－第二课 雪球网股票爬虫（正则表达式入门）
互联网金融爬虫怎么写－第三课 雪球网股票爬虫（ajax分析）

哈哈，一小时不见，我又来了，话说出教程就是这么任性，咱们乘热打铁，把上节课分析完成但是没写的代码给完成了！

工具要求：教程中主要使用到了 1、神箭手云爬虫 框架 这个是爬虫的基础，2、Chrome浏览器和Chrome的插件XpathHelper 这个用来测试Xpath写的是否正确 3、Advanced REST Client用来模拟提交请求
基础知识：本教程中主要用到了一些基础的js和xpath语法，如果对这两种语言不熟悉，可以提前先学习下，都很简单。
还记得我们在遥远的电商系列爬虫教程的第一课里提到具体写爬虫的几个步骤吗？我们沿着路径再来走一遍：

第一步：确定入口URL
暂且使用这个第一页的ajax的url链接：

[html] view plain
http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page=1&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12

第二步：区分内容页和中间页

这次大家有点犯难了，虽然说每一个股票都有一个单独的页面，但是列表页的信息已经蛮多的了，光爬取列表页信息就已经够了，那怎么区分内容页和中间页呢？其实我们只需要将内容页和中间页的正则设置成一样的既可。如下：

[html] view plain
http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12
在提醒大家一下，这里之所以转义符用了两个是因为在神箭手中，设置正则时，是字符串设置，需要对转义符再做一次转义。

第三步：内容页抽取规则
由于ajax返回的是json，而神箭手是支持jsonpath的提取方式的，因此提取规则就很简单了。不过这里要特殊注意的是，由于我们是在列表页抽取数据，因此数据最顶层相当于是一个列表，我们需要在顶层的field上设置一个列表数据的值。具体抽取规则如下：

[javascript] view plain
fields: [
{
name: "stocks",
selector: "$.stocks",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
repeated: true,
children:[
{
name:"code",
alias:"代码",
selector:"$.code",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"name",
alias:"名称",
selector:"$.name",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"current",
alias:"当前价格",
selector:"$.current",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"high",
alias:"最高价格",
selector:"$.high",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"low",
alias:"最低价格",
selector:"$.low",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
}

]
}
]

我简单抽取了一些信息，其他信息都类似。

好了，主要的代码基本已经写好了，剩下的还需要解决两个问题
1.爬取前需要先访问一下首页获取cookie
2.虽然可以直接加入下一页，但是一共有多少页并不知道。
首先对于第一点，我们只需要在beforeCrawl回调中访问一下首页即可，神箭手会自动对cookie进行处理和保存，具体代码如下：

[javascript] view plain
configs.beforeCrawl = function(site){
site.requestUrl("http://xueqiu.com");
};
好了，除了下一页基本已经没什么问题了，我们先测试一下看看效果：

数据已经出来了，没问题，第一页的数据都有了，那下一页怎么处理呢？我们有两个方案：
第一个方案：
我们可以看到json的返回值中有一个count字段，这个字段目测应该是总数据量的值，那没我们根据这个值，再加上单页数据条数，我们就可以判断总共有多少页了。
第二个方案：
我们先访问一下，假设页数很大，看看会雪球会返回什么，我们尝试访问第500页，可以看到返回值中的stocks是0个，那么我们可以根据是否有数据来判断需不需要加下一页。
两个方案各有利弊，我们这里选择用第一个方案来处理，具体代码如下：

[javascript] view plain
configs.onProcessHelperPage = function(page, content, site){
if(page.url.indexOf("page=1&size=30") !== -1){
//如果是第一页
var result = JSON.parse(page.raw);
var count = result.count.count;
var page_num = Math.ceil(count/30);
if(page_num > 1){
for(var i = 2;i<=page_num;i++){
site.addUrl("http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page="+i+"&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12");
}
}
}
};
好了，通过三课的艰苦奋战，终于完成了雪球沪深一览的征服。先看下跑出来的效果。

完整代码如下：

[javascript] view plain
var configs = {
domains: ["xueqiu.com"],
scanUrls: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page=1&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
contentUrlRegexes: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
helperUrlRegexes: ["http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist\\.json\\?page=\\d+&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12"],
fields: [
{

name: "stocks",
selector: "$.stocks",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
repeated: true,
children:[
{
name:"code",
alias:"代码",
selector:"$.code",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"name",
alias:"名称",
selector:"$.name",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"current",
alias:"当前价格",
selector:"$.current",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"high",
alias:"最高价格",
selector:"$.high",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
},
{
name:"low",
alias:"最低价格",
selector:"$.low",
selectorType:SelectorType.JsonPath,
}

]
}

]
};

configs.onProcessHelperPage = function(page, content, site){
if(page.url.indexOf("page=1&size=30") !== -1){
//如果是第一页
var result = JSON.parse(page.raw);
var count = result.count.count;
var page_num = Math.ceil(count/30);
if(page_num > 1){
for(var i = 2;i<=page_num;i++){
site.addUrl("http://xueqiu.com/stock/cata/stocklist.json?page="+i+"&size=30&order=desc&orderby=percent&type=11%2C12");
}
}
}
};
configs.beforeCrawl = function(site){
site.requestUrl("http://xueqiu.com");
};

var crawler = new Crawler(configs);
crawler.start();

Ⅶ 什么是网络爬虫

什么是网络爬虫呢?网络爬虫又叫网络蜘蛛(Web Spider)，这是一个很形象的名字，把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。严格上讲网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

众所周知，传统意义上网络爬虫是搜索引擎上游的一个重要功能模块，是负责搜索引擎内容索引核心功能的第一关。

然而，随着大数据时代的来临，信息爆炸了，互联网的数据呈现倍增的趋势，如何高效地获取互联网中感兴趣的内容并为所用是目前数据挖掘领域增值的一个重要方向。网络爬虫正是出于这个目的，迎来了新一波的振兴浪潮，成为近几年迅速发展的热门技术。

目前网络爬虫大概分为四个发展阶段：

第一个阶段是早期爬虫，那时互联网基本都是完全开放的，人类流量是主流。

第二个阶段是分布式爬虫，互联网数据量越来越大，爬虫出现了调度问题。

第三阶段是暗网爬虫，这时的互联网出现了新的业务，这些业务的数据之间的链接很少，例如淘宝的评价。

第四阶段是智能爬虫，主要是社交网络数据的抓取，解决账号，网络封闭，反爬手段、封杀手法千差万别等问题。

目前，网络爬虫目前主要的应用领域如：搜索引擎，数据分析，信息聚合，金融投资分析等等。

巧妇难为无米之炊，在这些应用领域中，如果没有网络爬虫为他们抓取数据，再好的算法和模型也得不到结果。而且没有数据进行机器学习建模，也形成不了能解决实际问题的模型。因此在目前炙手可热的人工智能领域，网络爬虫越来越起到数据生产者的关键作用，没有网络爬虫，数据挖掘、人工智能就成了无源之水和无本之木。

具体而言，现在爬虫的热门应用领域的案例是比价网站的应用。目前各大电商平台为了吸引用户，都开展各种优惠折扣活动。同样的一个商品可能在不同网购平台上价格不一样，这就催生了比价网站或App，例如返利网，折多多等。这些比价网站一个网络爬虫来实时监控各大电商的价格浮动。就是采集商品的价格，型号，配置等，再做处理，分析，反馈。这样可以在秒级的时间内获得一件商品在某电商网站上是否有优惠的信息。

关于网络爬虫的问题可以看下这个页面的视频教程，Python爬虫+语音库，看完后会对网络爬虫有个清晰的了解。

Ⅷ 公司最近在做金融行业的舆情监控，有没有推荐的平台

之前也做过舆情因子的分析。主要有这么几个渠道吧：
1. 一些互联网平台或者数据提供商：比如网络指数、通联数据的舆情部分；
2.万得、choice等数据终端的舆情功能；
3.自己写Python爬虫在网络上进行实时爬取新闻、提取关键字并监控。

专业性来讲1-3由简到难

Ⅸ 借钱难吗看互联网金融如何通过大数据超越银行

伴随着互联网的快速发展，互联网金融已经从一个新生事物变成了人人都已经习惯的生活必需品，互联网金融伴随着手机等移动智能终端走进了千家万户。但是，互联网金融离马云说的：“银行不去改变，我们就去改变银行”还有着相当大的距离，在相当长的一个历史阶段里面，互联网金融依然会扮演着银行有益补充的角色，而获客难题也成为了一直以来互联网金融发展的一个障碍，今天我们就来讨论一下，金融科技如何破解互联网金融的获客难题，如何真正实现大数据金融？

大数据在互联网金融领域的应用十分广泛，除了我们上面论述的反羊毛、风险控制、反欺诈等领域之外，在互联网金融的失联修复、账款催收、身份识别等等领域,大数据同样发挥着不可替代的作用。

在大数据时代，困扰互联网金融的问题正在被大数据一点点解决掉，如何用好大数据的武器将会成为互联网金融发展的重要核心，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好地方向发展。

经济视角观天下 微信公众号【江瀚视野观察】ID：jianghanview

Ⅹ 网络爬虫抓取数据 有什么好的应用

一般抓数据的话可以学习Python，但是这个需要代码的知识。
如果是没有代码知识的小白可以试试用成熟的采集器。
目前市面比较成熟的有八爪鱼，后羿等等，但是我个人习惯八爪鱼的界面，用起来也好上手，主要是他家的教程容易看懂。可以试试。