Автор: Как использовать Python для поиска данных в Интернете.
Как скрапить данные акций с помощью Python?
Финансовые специалисты, желающие повысить свою квалификацию, могут сделать это, научившись скрапить данные акций с помощью Python — высокоуровневого интерпретируемого языка программирования общего назначения. Python является самым популярным инструментом для скрапинга данных о фондовых биржах. Он также используется для добычи данных, кибербезопасности, цифровой криминалистики и тестирования на проникновение.
Преимуществом Python также является наличие сообщества разработчиков, которые добровольно участвуют в регулярном совершенствовании среды разработчика. Это дает языку программирования преимущество в том, чтобы быть в курсе последних событий в мире программного обеспечения. Язык Python широко используется в мире скраппинга данных благодаря своей эффективности и надежности при выполнении задач.
Преимущества использования Python для скраппинга данных
1. Простота и надежность
Использование Python для скраппинга биржевых данных становится все более популярным по целому ряду причин. Во-первых, его синтаксис прост и надежен при выполнении задач и обмене скриптами с другими пользователями.
2. Встроенные библиотеки
Во-вторых, Python поставляется с большим количеством встроенных библиотек, которые помогают сэкономить время разработчикам, которые в противном случае создавали бы свои проекты с нуля. Разработчики избавляются от рутинных и общих задач, внедряя библиотеки в свои проекты.
3. Программное обеспечение с открытым исходным кодом
В-третьих, Python является открытым исходным кодом и свободно доступен для использования, в то время как другие языки запатентованы и относительно дороги. Наконец, Python совместим со многими приложениями для работы с данными, что делает его подходящим для скраппинга биржевых данных.
Скрапинг для сбора данных о запасах
Скрапинг данных — это процедура, выполняемая скраперами для получения необходимых данных из различных мест в Интернете. Таким образом, скраперы данных — это скрипты или алгоритмы, созданные для извлечения определенных типов информации из Интернета для использования в анализе данных.
Процедура, которой следуют скраперы данных, включает загрузку информации с объекта, извлечение и хранение данных, и наконец, анализ данных. Процедура скраппинга данных о запасах аналогична процедуре скраппинга других типов данных в Интернете.
Первым шагом при скраппинге данных о запасах является загрузка целевого контента из базы данных, где хранятся данные. Во-вторых, используйте скрапер для извлечения данных из неструктурированной формы в структурированный формат.
На третьем этапе структурированные данные сохраняются в предпочтительном формате, например, в формате CSV или в электронной таблице Excel. Последний шаг — анализ полученных данных для получения важной информации о фондовом рынке или конкретных акциях.
Шаги по поиску данных с помощью Python
Первым шагом при скрапинге данных о запасах является указание URL-адреса(ов), по которому скрапер будет получать данные из кода выполнения. Затем URL возвращает запрошенную информацию, отображая страницу HTML или XML с данными, запрошенными скрапером.
После получения информации скрапер просматривает данные, отображаемые в целевом URL, определяет данные, необходимые для извлечения, а затем запускает код на выполнение. После того как данные будут соскрапены, извлеченные данные преобразуются и сохраняются в нужном формате.
Библиотеки для скрапирования данных
Python — это разнообразный язык программирования, имеющий множество применений в пространстве программирования. Каждый вид деятельности, выполняемый с помощью Python, включает в себя различные библиотеки, связанные с ним. Для скрапирования данных с помощью Python используется множество библиотек, включая Selenium, Beautiful Soup и Pandas.
Библиотека Selenium является лучшим вариантом для веб-тестирования и широко используется для автоматизации действий браузера. Библиотека Beautiful Soup состоит из пакета, который разбирает HTML и XML документы. Пакет работает путем создания деревьев разбора, которые помогают в извлечении данных из объекта. С другой стороны, библиотека Pandas помогает извлекать, анализировать, манипулировать и сохранять данные в нужном формате.
Практический пример
Ниже приведен пример поиска данных по акциям Google на сайте Yahoo! Finance.
Процедура начинается с посещения сайта Yahoo Finance и ввода торгового символа акций Google «GOOG» в поле поиска. В ответ на это URL-адрес изменяется и включает поисковый запрос, т.е. символ «GOOG». В результатах поиска отображается страница акции, на которой показана конкретная информация о ней, например, цена акции, цена открытия, индекс цены за доход и торговый диапазон за год.
Затем просмотрите данные об акциях, щелкнув правой кнопкой мыши на странице и выбрав «Просмотреть источник страницы» или «Просмотреть элемент», в зависимости от вашего браузера. Вы также можете воспользоваться ярлыком, представленным на странице акций GOOG, выделив нужные вам данные, например, текущую цену акций.
Затем щелкните правой кнопкой мыши на выделенной области и выберите «Проинспектировать элемент» из предложенных вариантов. В результате вы получите цену акции и все другие важные данные об акции GOOG.
Дополнительные ресурсы:
Чтобы продолжать учиться и развивать свою базу знаний, изучите дополнительные ресурсы Finansistem, представленные ниже:
- Создание приборной панели в Excel
- Финтех (финансовые технологии)
- Переход от Excel к Python
- Основы Python (Машинное обучение для финансов)
