Python实现全股票数据库爬取 (python爬取所有股票数据库)
股票数据是投资者必须掌握的重要信息之一，而获取这些数据可以通过访问各种网站和平台来实现。但是手动采集这些数据是非常繁琐的，因此使用Python编写程序来实现全股票数据库爬取，是一种快捷高效的方法。
本文将介绍如何使用Python来实现全股票数据库爬取，其中将包括需要使用的库，如何获取数据和如何将数据存储在数据库中。本文所使用的Python版本是3.7，由于安装这个库非常简单，因此本文将不会介绍Python的安装。
准备工作
设置环境变量
我们将使用的最主要的库是Pandas，因此需要先将其安装。在命令行中输入以下命令，即可安装Pandas。
pip install pandas
安装完成后，我们将使用一个非常流行的Python开发环境，称为Jupyter Notebook。在Windows中，需要使用以下命令来安装Jupyter Notebook。
pip install jupyter
这种工具使得我们可以用Python编写代码块，并将其直接嵌入到一个笔记本中。因此，我们可以轻松地实验、分析和可视化数据。
获取数据
在将数据加载到Python中之前，需要了解我们将要抓取哪些数据。在本文中，我们将使用的是网站Investing.com，它提供了包括股票在内的各种金融数据。
在Investing.com网站上，我们将能够找到股票代码、公司名称、当前价格、市盈率、股息、每股收益和市值等信息。这些信息非常有用，因为它们能够帮助我们对股票做出更好的决策。
我们可以使用Python的requests库来从Investing.com网站中获取数据，并使用BeautifulSoup库来更轻松地解析HTML。接下来，大致步骤如下：
1.从Investing.com网站获取HTML代码。
2.使用BeautifulSoup库解析HTML代码。
3.找到包含我们要获取信息的HTML元素。
4.将数据抽取为Pandas的DataFrame格式。
在代码中，以下是如何获取和解析Investing.com网站中的页面：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Define the URL to request the HTML from
url = ‘https://www.investing.com/equities/’
# Request the HTML from the URL
req = requests.get(url)
# Parse the HTML with BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(req.content, ‘html.parser’)
如果想要获取更详细的信息，需要找到每个股票代码的详细页面。在Investing.com网站上，我们可以找到每个股票代码的详细页面，其中包含了许多有用的信息，如市盈率、每股收益和市值等。我们可以使用相同的技术，从详细页面中获取这些信息。
一旦数据被抓取并解析为Pandas的DataFrame格式后，我们可以使用任何一种数据库来存储数据。
存储记录
数据库是一种非常有用的工具，能够轻松地将大量数据存储和管理。Python中的Pandas和SQLite库的结合体，是一个功能强大的工具来实现全股票数据库爬取的存储。
SQLite是一种流行的嵌入式关系型数据库管理系统。它不需要一个单独的服务器进程，它可以直接连接到正在使用它的进程中。SQLite是一种非常轻量级的数据库，易于安装和使用。
我们可以在Python中使用SQLite进行数据库操作。在SQLite中，每个数据库都是一个文件，因此我们可以轻松地将其保存在本地文件系统中。Python中的sqlite3库是与SQLite进行交互的库。
以下是将数据存储在SQLite数据库中的简要过程：
1.创建一个新数据库文件。
2.使用Python中的sqlite3库将Pandas的DataFrame格式插入数据库。
在代码中，以下是如何将数据存储在SQLite数据库中的过程：
import sqlite3
# Create a new SQLite database
conn = sqlite3.connect(‘stocks.db’)
# Use the Pandas to_sql() function to insert the DataFrame in the SQLite database
df.to_sql(name=’stocks’, con=conn)
在本文中，我们介绍了如何使用Python来实现全股票数据库爬取。我们讨论了需要使用的库，如何获取数据以及如何将数据存储在SQLite数据库中。
Python是一种强大的编程语言，能够轻松地完成各种自动化任务。使用Python编写程序，是一种轻松高效的方法来获取、转换和存储数据。将这些技术应用于股票数据，可以帮助您更好地了解市场，并做出更好的投资决策。
