一、选题课程背景

在当今信息化时代，数据已成为驱动各行各业发展的重要力量。股市作为经济的晴雨表，其数据更是备受关注。东方财富网作为国内知名的财经网站，拥有海量的股市数据。随着大数据技术的不断发展，数据在各行各业的应用越来越广泛。股市作为经济的核心，其数据的价值不言而喻。然而，获取股市数据并非易事，尤其是对于普通投资者而言。

二、选题意义

股市数据分析对于金融领域的研究具有重要意义。东方财富网作为中国的主要财经网站，其数据具有很高的研究价值。通过爬取和分析这些数据，可以深入了解中国股市的运行规律、投资者行为和市场趋势，为金融学、经济学和其他相关学科的研究提供实证支持。对于投资者而言，股市数据的实时性和准确性至关重要。通过Python爬虫技术，投资者可以快速、准确地获取东方财富网上的股市数据，为投资决策提供实时依据。这有助于提高投资者的盈利能力，推动资本市场的健康发展。

三、数据集简介

此数据集爬取的是东方财富网中的石头科技("https://data.eastmoney.com/zjlx/688169.html")这些数据可以帮助我们对股票数据的分析，投资者可以了解市场趋势，发现潜在的投资机会，并制定相应的投资策略。这有助于提高投资决策的科学性和准确性。 通过爬取和分析股票数据，投资者可以建立有效的数据模型，预测未来的市场走势。这对于制定长期投资策略和风险管理至关重要。

日期：该支股票的某段时间数据

收盘价：某种证券在证券交易所每个交易日里的最后一笔买卖成交价格

涨跌幅：当前交易日最新成交价与前一交易日收盘价相比较所产生的数值

主力净流入 净额：主力资金流入和主力资金流出的差额

主力净流入 净占比：主力资金净流入占当日成交额的比例

超大单净流入 净额：超大单资金流入和超大单资金流出的差额

超大单净流入 净占比：超大单交易量在总交易量中的占比

大单净流入 净额：大单资金流入和流出之间的差额

大单净流入 净占比：大单净流入净额占总成交额的比重

中单净流入 净额：中单资金流入和流出之间的差额

中单净流入 净占比：中单净流入净额占总成交额的比重

小单净流入 净额：小单资金流入和流出之间的差额

小单净流入 净占比：小单净流入净额占总成交额的比重

数据截图：

四、大数据分析

第三方库：

import re
import json
import xlwt
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import numpy as np
from matplotlib import ticker

获取石头科技该支股票的历史资金流向抓取

url = 'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/daykline/get?cb=jQuery112309385401632211825_1687151973274&lmt=0&klt=101&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf7&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58%2Cf59%2Cf60%2Cf61%2Cf62%2Cf63%2Cf64%2Cf65&ut=b2884a393a59ad64002292a3e90d46a5&secid=1.688169&_=1687151973275'
headers = {
    'Cookie': 'qgqp_b_id=2d4ae291b926e17cb89d32735d112a92; HAList=ty-1-688169-%u77F3%u5934%u79D1%u6280%2Cty-1-000001-%u4E0A%u8BC1%u6307%u6570; qquestionnairebox=1; st_si=52215254809151; st_pvi=33017602277084; st_sp=2023-06-05%2020%3A23%3A59; st_inirUrl=https%3A%2F%2Fcn.bing.com%2F; st_sn=1; st_psi=20230619131918296-113300300815-0420864737; st_asi=delete',
    'Host': 'push2his.eastmoney.com',
        'Referer': 'https://data.eastmoney.com/zjlx/688169.html',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.44'
}


resp = requests.get(url, headers=headers)
response = resp.text

new_res_list = re.findall(r'data":{.*?}', response)
new_res = new_res_list[0]

q = re.findall(r'{.*?}', new_res)
new_r_1 = str(new_res).replace('data":', '')
new_r = new_r_1.strip()
# print(qq)
a = json.loads(new_r)
# print(a)

count = 0

con = ['日期', '收盘价', '涨跌幅', '主力净流入 净额', '主力净流入 净占比', '超大单净流入 净额', '超大单净流入 净占比', '大单净流入 净额', '大单净流入 净占比', '中单净流入 净额', '中单净流入 净占比', '小单净流入 净额', '小单净流入 净占比']
book = xlwt.Workbook()  
# 新建工作簿
table = book.add_sheet('Over', cell_overwrite_ok=True)
# 如果对同一单元格重复操作会发生overwrite Exception，cell_overwrite_ok为可覆盖

for k in range(0, len(con)):
    table.write(0, k, con[k]) 
    # 行，列，属性值 (1,1)为B2元素，从0开始计数

将抓取提取到的数据值写入表中

for data in a['klines']:
    data_p_1 = str(data)
    data_p = data_p_1.split(',')
    print(data_p)
    count += 1
    # print(count)
    # sleep(0.5)
    for k in range(0, len(con)):
        table.write(count, k, data_p[k])

    style = xlwt.XFStyle()  # 新建样式
    font = xlwt.Font()  # 新建字体
    font.name = 'Times New Roman'
    font.bold = True
    style.font = font  # 将style的字体设置为font
    book.save(filename_or_stream='东方财富网.xls')  

 数据可视化

收盘价

提取数据库中的两列数据，一个是名为'收盘价'的股价数据，另一个是名为'日期'的时间数据函数绘制折线图，横轴为日期，纵轴为收盘价，颜色为蓝色，添加了标签'股价'。绘制出折线图

def get_data():
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['收盘价']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='股价')
    # 绘制时间和收盘价的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("收盘价折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

半年主力净流入净额

提取和计算半年内某股票主力净流入净额的最大和最小日期，并打印相应的结果

# 计算半年涨跌幅最大和最小的日期
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    q1 = df['日期'] >= '2023/1/18'
    df_1 = df.loc[q1]
    q2 = df_1['主力净流入 净额']
    q2_list = list(q2)
    vmax = max(q2_list)
    q3 = df_1['主力净流入 净额']
    q3_list = list(q3)
    vmin = min(q3_list)
    df_2 = df_1.loc[df_1['主力净流入 净额'] == vmax].reset_index()
    df_3 = df_1.loc[df_1['主力净流入 净额'] == vmin].reset_index()
    df_2 = pd.DataFrame(df_2, columns=['日期', '主力净流入 净额'])
    df_2 = df_2.values.tolist()[0]
    df_3 = pd.DataFrame(df_3, columns=['日期', '主力净流入 净额'])
    df_3 = df_3.values.tolist()[0]
    print(df_2)
    print('=' * 60)
    print('主力净流入 净额最高的日期是{}，主力净流入 净额是{}'.format(df_2[0], df_2[1]))
    print('主力净流入 净额最低的日期是{}，主力净流入 净额是{}\n'.format(df_3[0], df_3[1]))

每月收盘价进行均值

提取库中的日期和收盘价两列使用resample按月对数据进行重采样，计算每月收盘价的均值，最后重新设置索引为默认值，打印出图形

 # 计算每月收盘价的均值，并绘制柱状图
    data = pd.DataFrame(df, columns=['日期', '收盘价'])
    data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
    data = data.set_index('日期')
    # print(data.resample('w').sum())
    # print(data.resample('m').mean())
    # print(data.resample('Q').sum())
    # print(data.resample('AS').sum())
    data = data.resample('m').mean().reset_index()
    print('=' * 60)
    print('每月收盘价的均值是:')
    print(data)

    plt.bar(list(data['日期']), list(data['收盘价']), width=12, color=
    'red', label='收盘价')
    plt.legend()
    plt.savefig("月均值柱状图.png", dpi=660)
    plt.show()
    # 绘制主力净流入 净额折线图
    plt.plot(list(df['日期']), list(df['主力净流入 净额']), color='b', label='主力净流入 净额')
    # 绘制时间和主力净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("主力净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    # print(df)

主力净流入净额

绘制主力净流入净额的折线图，横轴为日期，纵轴为主力净流入净额，颜色为蓝色，添加了标签'主力净流入净额。设置横轴主刻度为每120天一个刻度。通过绘制折线图，展示主力净流入净额随时间的变化趋势

   # 绘制主力净流入 净额折线图
    plt.plot(list(df['日期']), list(df['主力净流入 净额']), color='b', label='主力净流入 净额')
    # 绘制时间和主力净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("主力净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    # print(df)

涨跌幅

读取数据表中的涨跌幅，对涨跌幅的数据绘制出折线图

# 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['涨跌幅']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='r', label='涨跌幅')
    # 绘制时间和涨跌幅的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("涨跌幅折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

超大单净流入净额和净占比

将数据表中获取的日期和超大单净流入净额和经进行绘制折线图

# 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['超大单净流入 净额']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='超大单净流入 净额')
    # 绘制时间和超大单净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("超大单净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)
    
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['超大单净流入 净占比']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='超大单净流入 净占比')
    # 绘制时间和超大单净流入 净占比的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("超大单净流入 净占比折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

总结

在实际项目中，我成功地编写了爬虫代码，从东方财富网等数据源中爬取了所需的股票信息。我深刻理解了反爬虫策略的重要性，并学会了如何处理异常情况和绕过限制。 爬取到的原始数据常常存在一些问题，如缺失值、异常值等。通过之前第一次上课实践学习使的用pandas进行数据清洗和整理，我成功地将原始数据转化为可用于分析的格式，提高了数据的质量。
虽然这次做的很烂，有少许部分借鉴，但是受益匪浅，通过自己的实践一步步进步，一步步的运行出自己想要的代码后非常兴奋。一分耕耘一分收获，喜欢自己能保持初心保持对这个行业充满热情的状态！！！

完整代码如下

import re
import json
import xlwt
import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
import numpy as np
from matplotlib import ticker

warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (14, 7.5)
# 全局设置输出图片大小 1400 x 750 像素
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


con = ['日期', '收盘价', '涨跌幅', '主力净流入 净额', '主力净流入 净占比', '超大单净流入 净额', '超大单净流入 净占比', '大单净流入 净额', '大单净流入 净占比', '中单净流入 净额', '中单净流入 净占比', '小单净流入 净额', '小单净流入 净占比']
book = xlwt.Workbook()
    # 新建工作簿
table = book.add_sheet('Over', cell_overwrite_ok=True)
# 如果对同一单元格重复操作会发生overwrite Exception，cell_overwrite_ok为可覆盖


for k in range(0, len(con)):
    table.write(0, k, con[k])
    # 行，列，属性值 (1,1)为B2元素，从0开始计数

style = xlwt.XFStyle() 
# 新建样式
font = xlwt.Font() 
# 新建字体
font.name = 'Times New Roman'
font.bold = True
style.font = font  
# 将style的字体设置为font
# table.write(0, 0, 'Test', style)
book.save(filename_or_stream='东方财富网.xls') 
# 一定要保存

url = 'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/daykline/get?cb=jQuery112309385401632211825_1687151973274&lmt=0&klt=101&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf7&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58%2Cf59%2Cf60%2Cf61%2Cf62%2Cf63%2Cf64%2Cf65&ut=b2884a393a59ad64002292a3e90d46a5&secid=1.688169&_=1687151973275'
headers = {
    'Cookie': 'qgqp_b_id=2d4ae291b926e17cb89d32735d112a92; HAList=ty-1-688169-%u77F3%u5934%u79D1%u6280%2Cty-1-000001-%u4E0A%u8BC1%u6307%u6570; qquestionnairebox=1; st_si=52215254809151; st_pvi=33017602277084; st_sp=2023-06-05%2020%3A23%3A59; st_inirUrl=https%3A%2F%2Fcn.bing.com%2F; st_sn=1; st_psi=20230619131918296-113300300815-0420864737; st_asi=delete',
    'Host': 'push2his.eastmoney.com',
        'Referer': 'https://data.eastmoney.com/zjlx/688169.html',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.44'
}



resp = requests.get(url, headers=headers)
response = resp.text

new_res_list = re.findall(r'data":{.*?}', response)
new_res = new_res_list[0]

q = re.findall(r'{.*?}', new_res)
new_r_1 = str(new_res).replace('data":', '')
new_r = new_r_1.strip()
# print(qq)
a = json.loads(new_r)
# print(a)

count = 0

for data in a['klines']:
    data_p_1 = str(data)
    data_p = data_p_1.split(',')
    print(data_p)
    count += 1
    # print(count)
    # sleep(0.5)
    for k in range(0, len(con)):
        table.write(count, k, data_p[k])

    style = xlwt.XFStyle()  
    # 新建样式
    font = xlwt.Font() 
    # 新建字体
    font.name = 'Times New Roman'
    font.bold = True
    style.font = font  
    # 将style的字体设置为font
    book.save(filename_or_stream='东方财富网.xls') 
    # 一定要保存



# matplotlib

def get_data():
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['收盘价']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='股价')
    # 绘制时间和收盘价的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("收盘价折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    
    # 计算半年涨跌幅最大和最小的日期
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    q1 = df['日期'] >= '2023/1/18'
    df_1 = df.loc[q1]
    q2 = df_1['主力净流入 净额']
    q2_list = list(q2)
    vmax = max(q2_list)
    q3 = df_1['主力净流入 净额']
    q3_list = list(q3)
    vmin = min(q3_list)
    df_2 = df_1.loc[df_1['主力净流入 净额'] == vmax].reset_index()
    df_3 = df_1.loc[df_1['主力净流入 净额'] == vmin].reset_index()
    df_2 = pd.DataFrame(df_2, columns=['日期', '主力净流入 净额'])
    df_2 = df_2.values.tolist()[0]
    df_3 = pd.DataFrame(df_3, columns=['日期', '主力净流入 净额'])
    df_3 = df_3.values.tolist()[0]
    print(df_2)
    print('=' * 60)
    print('主力净流入 净额最高的日期是{}，主力净流入 净额是{}'.format(df_2[0], df_2[1]))
    print('主力净流入 净额最低的日期是{}，主力净流入 净额是{}\n'.format(df_3[0], df_3[1]))


    # 计算每月收盘价的均值，并绘制柱状图
    data = pd.DataFrame(df, columns=['日期', '收盘价'])
    data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
    data = data.set_index('日期')
    # print(data.resample('w').sum())
    # print(data.resample('m').mean())
    # print(data.resample('Q').sum())
    # print(data.resample('AS').sum())
    data = data.resample('m').mean().reset_index()
    print('=' * 60)
    print('每月收盘价的均值是:')
    print(data)

    
    plt.bar(list(data['日期']), list(data['收盘价']), width=12, color=
    'red', label='收盘价')
    plt.legend()
    plt.savefig("月均值柱状图.png", dpi=660)
    plt.show()
    # 绘制主力净流入 净额折线图
    plt.plot(list(df['日期']), list(df['主力净流入 净额']), color='b', label='主力净流入 净额')
    # 绘制时间和主力净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("主力净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    # print(df)

    
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['涨跌幅']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='r', label='涨跌幅')
    # 绘制时间和涨跌幅的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("涨跌幅折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['主力净流入 净额']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='主力净流入 净额')
    # 绘制时间和主力净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("主力净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['超大单净流入 净额']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='超大单净流入 净额')
    # 绘制时间和超大单净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("超大单净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    
    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['超大单净流入 净占比']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='超大单净流入 净占比')
    # 绘制时间和超大单净流入 净占比的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("超大单净流入 净占比折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['大单净流入 净额']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['日期']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='大单净流入 净额')
    
    
    # 绘制时间和大单净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("大单净流入 净额折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    #柱状图
    plt.bar(list(df['日期']), list(df['涨跌幅']), width=12, color=
    'red', label='涨跌幅')
    plt.legend()
    plt.savefig("涨跌幅-时间柱状图.png", dpi=660)
    plt.show()

    

    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['收盘价']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['涨跌幅']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='r', label='涨跌幅')
    # 绘制时间和大单净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("收盘价-涨跌幅折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['收盘价']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['涨跌幅']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='涨跌幅')
    # 绘制时间和大单净流入 净额的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("收盘价-涨跌幅折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)

    # 绘制折线图
    df = pd.read_excel('东方财富网.xls')
    i_df = df['收盘价']
    spj_list = list(i_df)
    r_df = df['超大单净流入 净占比']
    rq_list = list(r_df)
    plt.plot(rq_list, spj_list, color='b', label='超大单净流入 净占比')
    # 绘制收盘价和超大单净流入 净占比的折线图
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(120))
    plt.legend()
    plt.savefig("收盘价-超大单净流入 净占比折线图.png", dpi=660, bbox_inches='tight')
    plt.show()
    print(df)


if __name__ == '__main__':
    get_data() 
    # 数据分析和数据可视化

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