数据处理存储教程1.docx

在本教程中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术来获取证券接口中的股票数据，并将其存储到数据库中。我们要了解Python爬虫的基本原理和常用库。Python的requests库是用于发送HTTP请求的重要工具，而正则表达式库re则在处理和解析网页数据时非常有用。 1. 编写爬虫，下载数据： 在Python中，我们首先需要导入requests库。如果未安装，可以通过`pip install requests`命令进行安装。完成安装后，我们可以编写简单的爬虫代码来获取股票数据。例如，我们可以向证券接口发送GET请求，获取股票信息。如下所示： ```python import requests url = 'http://hq.sinajs.cn/list=sz000001,sh000001' response = requests.get(url) print(response.text) ``` 2. 处理数据： 通常，爬虫获取的数据是以字符串形式返回的，需要进一步处理才能得到结构化的数据。这里，数据被分隔成多个子串，我们可以使用字符串的split()函数按分隔符（如";"）来拆分。对于每个子串，我们还需要找到双引号之间的内容，并进一步按逗号分割。例如： ```python str_data = response.text data_array = str_data.split(";") # 对每个子串进行处理 for item in data_array[0:len(data_array)-1]: start_index = item.index("\"") end_index = item.rindex("\"") stock_data = item[start_index+1:end_index].split(",") # 打印或处理股票数据 print(stock_data) ``` 或者，你可以使用正则表达式库re来提取数据，如下： ```python import re pattern = re.compile(r'\"(.*)\"') stock_data_list = pattern.findall(data_array[0]) for data in stock_data_list: stock_data = data.split(",") # 处理股票数据 print(stock_data) ``` 3. Python连接数据库并存储数据： 数据处理完成后，我们可能需要将这些数据存储到数据库中。Python提供了多种数据库连接库，如mysql-connector-python和pymysql。本例中使用了pymysql。我们需要建立与MySQL服务器的连接，并创建一个游标对象，然后执行SQL查询，例如检查数据库版本： ```python import pymysql # 创建数据库连接 db = pymysql.connect("localhost", "root", "your_password", "your_database") cursor = db.cursor() # 执行查询 cursor.execute("SELECT VERSION()") data = cursor.fetchone() print("Database version: ", data) # 关闭连接 db.close() ``` 在将数据存入数据库之前，确保已创建了所需的数据库和表。然后，你可以使用游标对象的execute()方法执行插入数据的SQL语句。例如，如果有一个包含32列的表格，我们可以创建一个包含所有股票数据的列表，然后逐行插入： ```python # 假设stock_data_list包含了处理后的股票数据 stock_data_list = ... # 插入数据到表中 insert_query = "INSERT INTO stock_table VALUES (%s, %s, ..., %s)" for data in stock_data_list: cursor.execute(insert_query, tuple(data)) # 提交事务 db.commit() # 关闭连接 db.close() ``` 这个教程介绍了如何使用Python爬虫获取证券接口的股票数据，对数据进行处理，然后将处理后的数据存储到MySQL数据库中。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的异常处理、数据清洗以及更高效的批量插入等优化策略。同时，要确保遵循合法和道德的网络爬虫规则，尊重网站的robots.txt文件和数据使用政策。