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#导入需要使用到的模块
import urllib
import re
import pandas as pd
import pymysql
import os
#爬虫抓取网页函数
def getHtml(url):
html = urllib.request.urlopen(url).read()
html = html.decode('gbk')
return html
#抓取网页股票代码函数
def getStackCode(html):
s = r'<li><a target="_blank" href="http://quote.eastmoney.com/\S\S(.*?).html">'
pat = re.compile(s)
code = pat.findall(html)
return code
#########################开始干活############################
Url = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'#东方财富网股票数据连接地址
filepath = 'F:\\data\\'#定义数据文件保存路径
#实施抓取
code = getStackCode(getHtml(Url))
#获取所有股票代码（以6开头的，应该是沪市数据）集合
CodeList = []
for item in code:
if item[0]=='6':
CodeList.append(item)
#抓取数据并保存到本地csv文件
for code in CodeList:
print('正在获取股票%s数据'%code)
url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0'+code+\
'&end=20171228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP'
urllib.request.urlretrieve(url, filepath+code+'.csv')
##########################将股票数据存入数据库###########################
#数据库名称和密码
name = 'xxxx'
password = 'xxxx' #替换为自己的账户名和密码
#建立本地数据库连接(需要先开启数据库服务)
db = pymysql.connect('localhost', name, password, charset='utf8')
cursor = db.cursor()
#创建数据库stockDataBase
sqlSentence1 = "create database stockDataBase"
cursor.execute(sqlSentence1)#选择使用当前数据库
sqlSentence2 = "use stockDataBase;"
cursor.execute(sqlSentence2)
#获取本地文件列表
fileList = os.listdir(filepath)
#依次对每个数据文件进行存储
for fileName in fileList:
data = pd.read_csv(filepath+fileName, encoding="gbk")
#创建数据表，如果数据表已经存在，会跳过继续执行下面的步骤print('创建数据表stock_%s'% fileName[0:6])
sqlSentence3 = "create table stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期 date, 股票代码 VARCHAR(10), 名称 VARCHAR(10),\
收盘价 float, 最高价 float, 最低价 float, 开盘价 float, 前收盘 float, 涨跌额 float, \
涨跌幅 float, 换手率 float, 成交量 bigint, 成交金额 bigint, 总市值 bigint, 流通市值 bigint)"
cursor.execute(sqlSentence3)
except:
print('数据表已存在！')
#迭代读取表中每行数据，依次存储（整表存储还没尝试过）
print('正在存储stock_%s'% fileName[0:6])
length = len(data)
for i in range(0, length):
record = tuple(data.loc[i])
#插入数据语句
try:
sqlSentence4 = "insert into stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期, 股票代码, 名称, 收盘价, 最高价, 最低价, 开盘价, 前收盘, 涨跌额, 涨跌幅, 换手率, \
成交量, 成交金额, 总市值, 流通市值) values ('%s',%s','%s',%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" % record
#获取的表中数据很乱，包含缺失值、Nnone、none等，插入数据库需要处理成空值
sqlSentence4 = sqlSentence4.replace('nan','null').replace('None','null').replace('none','null')
cursor.execute(sqlSentence4)
except:
#如果以上插入过程出错，跳过这条数据记录，继续往下进行
break
#关闭游标，提交，关闭数据库连接
cursor.close()
db.commit()
db.close()
###########################查询刚才操作的成果##################################
#重新建立数据库连接
db = pymysql.connect('localhost', name, password, 'stockDataBase', charset='utf8)
cursor = db.cursor()
#查询数据库并打印内容
cursor.execute('select * from stock_600000')
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
#关闭
cursor.close()
db.commit()
db.close()
#导入需要使用到的模块
import urllib
import re
import pandas as pd
import pymysql
import os
#爬虫抓取网页函数
def getHtml(url):
html = urllib.request.urlopen(url).read()
html = html.decode('gbk')
return html
#抓取网页股票代码函数
def getStackCode(html):
s = r'<li><a target="_blank" href="http://quote.eastmoney.com/\S\S(.*?).html">'
pat = re.compile(s)
code = pat.findall(html)
return code
#########################开始干活############################
Url = 'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html'#东方财富网股票数据连接地址
filepath = 'F:\\data\\'#定义数据文件保存路径
#实施抓取
code = getStackCode(getHtml(Url))
#获取所有股票代码（以6开头的，应该是沪市数据）集合
CodeList = []
for item in code:
if item[0]=='6':
CodeList.append(item)
#抓取数据并保存到本地csv文件
for code in CodeList:
print('正在获取股票%s数据'%code)
url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0'+code+\
'&end=20171228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP'
urllib.request.urlretrieve(url, filepath+code+'.csv')
##########################将股票数据存入数据库###########################
#数据库名称和密码
name = 'xxxx'
password = 'xxxx' #替换为自己的账户名和密码
#建立本地数据库连接(需要先开启数据库服务)
db = pymysql.connect('localhost', name, password, charset='utf8')
cursor = db.cursor()
#创建数据库stockDataBase
sqlSentence1 = "create database stockDataBase"
cursor.execute(sqlSentence1)#选择使用当前数据库
sqlSentence2 = "use stockDataBase;"
cursor.execute(sqlSentence2)
#获取本地文件列表
fileList = os.listdir(filepath)
#依次对每个数据文件进行存储
for fileName in fileList:
try:
data = pd.read_csv(filepath+fileName, encoding="gbk")
#创建数据表，如果数据表已经存在，会跳过继续执行下面的步骤print('创建数据表stock_%s'% fileName[0:6])
sqlSentence3 = "create table stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期 date, 股票代码 VARCHAR(10), 名称 VARCHAR(10),\
收盘价 float, 最高价 float, 最低价 float, 开盘价 float, 前收盘 float, 涨跌额 float, \
涨跌幅 float, 换手率 float, 成交量 bigint, 成交金额 bigint, 总市值 bigint, 流通市值 bigint)"
cursor.execute(sqlSentence3)
except:
print('数据表已存在！')
#迭代读取表中每行数据，依次存储（整表存储还没尝试过）
print('正在存储stock_%s'% fileName[0:6])
length = len(data)
for i in range(0, length):
record = tuple(data.loc[i])
#插入数据语句
try:
sqlSentence4 = "insert into stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期, 股票代码, 名称, 收盘价, 最高价, 最低价, 开盘价, 前收盘, 涨跌额, 涨跌幅, 换手率, \
成交量, 成交金额, 总市值, 流通市值) values ('%s',%s','%s',%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" % record
#获取的表中数据很乱，包含缺失值、Nnone、none等，插入数据库需要处理成空值
sqlSentence4 = sqlSentence4.replace('nan','null').replace('None','null').replace('none','null')
cursor.execute(sqlSentence4)
except:
#如果以上插入过程出错，跳过这条数据记录，继续往下进行
break
#关闭游标，提交，关闭数据库连接
cursor.close()
db.commit()
db.close()
###########################查询刚才操作的成果##################################
#重新建立数据库连接
db = pymysql.connect('localhost', name, password, 'stockDataBase', charset='utf8')
cursor = db.cursor()
#查询数据库并打印内容
cursor.execute('select * from stock_600000')
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
#关闭
cursor.close()
db.commit()
db.close()
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狗仔卡
发表于 2022-7-20 21:42:50
置顶卡
千斤顶
显身卡
发表于 2022-7-20 21:45:17
楼主