Hogyan lehet kaparni a részvényadatokat a Python segítségével? - Áttekintés, lépések, példa

Pénzügyi szakemberek, akik fejleszteni akarják képességeiket, megtehetik ezt azzal, hogy megtanulják, hogyan kell lekészíteni a részvényadatokat a Python, egy magas szintű, értelmezett és általános célú programozási nyelv segítségével. A Python a legnépszerűbb adatgyűjtő eszköz a részvényadatokhoz. Adatbányászatban, kiberbiztonságban, digitális kriminalisztikai alkalmazásokban és penetrációs tesztekben is használják.

Készletadatok selejtezése a Python segítségével

A Python a közreműködők közösségének előnyét is kínálja, akik önként jelentkeznek a fejlesztői környezet rendszeres fejlesztésében. Ez előnyt jelent a programozási nyelvnek abban, hogy naprakész legyen a szoftvervilág legújabb fejleményeivel kapcsolatban. A Python nyelvet a feladatok végrehajtásának hatékonysága és megbízhatósága miatt széles körben használják az adatkaparó világban.

A Python alkalmazásának előnyei az adatgyűjtéshez

1. Egyszerű és megbízható

A Python használata a részvényadatok lekaparására különféle okok miatt válik hangsúlyossá. Először is, a szintaxisa #REF Excel hibák #REF Excel hibák nagy problémákat okoznak a táblázatokban. Ismerje meg, hogyan találhatja meg és javíthatja ki a #REF hibákat az Excelben ebben a gyors oktatóanyagban, példákkal és képernyőképekkel. A #REF! hiba (a "ref" a hivatkozást jelenti) az az üzenet, amelyet az Excel akkor jelenít meg, amikor egy képlet egy már nem létező cellára hivatkozik, amelyet a feladatok végrehajtásában egyszerű és megbízható cellák törlése, valamint a szkriptek más felhasználókkal történő megosztása okoz.

2. Beépített könyvtárak

Másodszor, a Python számos beépített könyvtárral rendelkezik, amelyek időt takarítanak meg azoknak a fejlesztőknek, akik egyébként a semmiből építenék fel projektjeiket. A fejlesztők a könyvtárak projektjeikbe történő beépítésével megtakarítják a rutinszerű és általános feladatokat.

3. Nyílt forráskódú szoftver

Harmadszor, a Python nyílt forráskódú, és ezért szabadon használható, míg más nyelvek szabadalmaztatottak és viszonylag drágák. Végül a Python sok adatalkalmazással kompatibilis, ezáltal megfelelővé teszi a készletadatok lekaparására.

Készletadatok lehúzói

Az adatkaparás az az eljárás, amelyet a kaparók végeznek a szükséges adatok megszerzésére az internet több helyéről. Az adatkaparók tehát szkriptek vagy algoritmusok. Az algoritmusok (Algos) az algoritmusok (Algos) egy utasításkészlet, amelyet egy feladat végrehajtására vezetnek be. Algoritmusokat vezetnek be a kereskedelem automatizálására, hogy nyereséget generáljanak olyan gyakorisággal, amelyet lehetetlen kivonni az emberi kereskedő számára. az internetről származó konkrét információk az adatok elemzéséhez.

Az adatkaparók által követett eljárás magában foglalja az információk letöltését a célponttól, az adatok kinyerését és tárolását, végül az adatok elemzését. A készletadatok lekapcsolt eljárása hasonló a más típusú adatok online lekaparásakor követett eljáráshoz.

A készletadatok kaparásakor az első lépés a céltartalom letöltése az adatbázisból, ahol az adatokat tárolják. Másodszor, használja az adatkaparót, hogy strukturálatlan formájából kinyerje az adatokat strukturált formátumba.

A harmadik lépés magában foglalja a strukturált adatok tárolását az előnyben részesített formátumban, például CSV formátumban vagy egy Excel táblázatban. Az utolsó lépés a kapott adatok elemzése a tőzsdéről vagy a konkrét részvényekről szóló fontos információk előállításához.

Az adatok lekaparása a Python segítségével

A készletadatok kaparásakor az első lépés az URL (ek) megadása, ahol a lehúzó adatokat fog kapni a végrehajtási kódból. Ezután az URL visszaadja a kért információkat a HTML vagy XML oldal megjelenítésével, amely a kaparó által kért adatokat mutatja.

Az információ megszerzése után a lehúzó megvizsgálja a cél URL-ben megjelenített adatokat, azonosítja a kinyeréshez szükséges adatokat, majd futtatja a kódot a végrehajtáshoz. Miután az adatokat lekaparták, a kinyert adatokat átalakítják és a kívánt formátumban tárolják.

Adatgyűjtő könyvtárak

A Python egy változatos programozási nyelv, számos alkalmazással a programozási térben. A Python használatával végrehajtott tevékenységek mindegyike különböző könyvtárakat tartalmaz. A Python segítségével történő adatgyűjtés sok könyvtárat használ, beleértve a Szelént, a Szép levest és a Pandákat.

A szelén könyvtár a legjobb lehetőség az internetes tesztelésre, és széles körben használják a böngésző tevékenységeinek automatizálásában. A Gyönyörű leves könyvtár HTML és XML dokumentumokat elemző csomagból áll. A csomag elemző fák létrehozásával működik, amelyek elősegítik az adatok kinyerését a célból. A Pandas könyvtár viszont fontos szerepet játszik az adatok kinyerésében, elemzésében, kezelésében és tárolásában a szükséges formátumban.

Gyakorlati példa

Az alábbiakban bemutatjuk a Yahoo! Pénzügyi webhely.

Az eljárás azzal kezdődik, hogy felkeresi a Yahoo Finance webhelyét, és a keresőmezőbe írja be a Google részvény kereskedési szimbólumát: „GOOG”. Válaszként az URL megváltozik, és tartalmazza a keresési kifejezést, azaz a „GOOG” szimbólumot. A keresési eredmények megjelenítik a részvény oldalt, amely konkrét információkat mutat a részvényről, például a részvény árfolyamáról, nyitó áráról, a nyereségenkénti ár indexéről és az év kereskedési tartományáról.

Ezután ellenőrizze a részvényadatokat úgy, hogy jobb gombbal kattint az oldalra, és a böngészőtől függően kiválasztja az „Oldal forrásának megtekintése” vagy az „Elem ellenőrzése” lehetőséget. Használhatja a GOOG részvényoldalon található parancsikont is, ha kiemeli a szükséges adatokat, például az aktuális részvényárat.

Ezután kattintson a jobb gombbal a kijelölt területre, és válassza a „Opció ellenőrzése” lehetőséget a megadott lehetőségek közül. A kimenet megadja a részvény árfolyamát és a GOOG részvény minden egyéb releváns részletét.

További források

A Finance a Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ tanúsítást kínálja törlesztések és még sok más. tanúsító program azok számára, akik karrierjüket egy újabb szintre akarják vinni. A tanulás és a tudásbázis fejlesztése érdekében kérjük, tanulmányozza az alábbi releváns pénzügyi forrásokat:

  • Irányítópult létrehozása az Excelben Irányítópult létrehozása az Excelben Ez az útmutató az irányítópult létrehozására az Excelben megtanulja, hogyan készítsen egy gyönyörű műszerfalat az Excelben a szakemberek adatmegjelenítési technikáinak felhasználásával. Ban ben
  • Excel összeomlási tanfolyam
  • Fintech (pénzügyi technológia) Fintech (pénzügyi technológia) A fintech kifejezés a pénzügy és a technológia közötti szinergiára utal, amelyet az üzleti tevékenység és a pénzügyi szolgáltatások nyújtásának fokozására használnak.
  • Átállás az Excel-ből a Python-ba Átállás az Excel-ből a Python-ba Most sok vállalat átáll az Excel-ről a Pythonra, egy magas szintű, általános célú programozási nyelvre, amelyet Guido van Rossum holland programozó készített

Legutóbbi hozzászólások