0基础学Python爬虫2个月怎么赚钱？了解一下前言零基础Python学习资源介绍资料领取好文推荐

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我是靠谱客的博主健康墨镜，最近开发中收集的这篇文章主要介绍0基础学Python爬虫2个月怎么赚钱？了解一下前言零基础Python学习资源介绍资料领取好文推荐，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

在这里插入图片描述

2022年，Python更是超越Java一跃成为编程语言的No.1。

Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！
所以小编准备了全套Python学习教程，无私分享，文末领取！

Python是一门编程语言，一门技术，一个生产力工具。只要你能掌握生产工具，就能赚钱，也许能像那位知乎大神一样躺赚200万，即便不能，至少赚个外快是没有问题的！

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Python爬虫爬取基金股票并处理

在Python中常用的爬虫工具有BeautifulSoup、lxml和pyquery，仅需要几句简单的代码即可获得需要爬取的内容。

BeautifulSoup
从HTML或XML文件中提取数据的Python库；

lxml
采用XPath语法，XPath是一种专门对xml文档进行操作的语言；

pyquery
是python仿jquery的实现，与jquery的语法基本一致。

Python设置http代理

高强度、高效率地爬取网页信息常常会给网站服务器带来巨大压力，所以同一个IP反复爬取同一个网页，就很可能被封。(如何设置代理，详见置顶)

用代理IP不仅可以隐藏自身IP，还可以防止自身IP被封锁。极光HTTP代理拥有海量IP，不仅使用方便快捷，更安全可靠。

在这里插入图片描述

代码实现

def core():
global go_on
while go_on == 0:
print " ---"
keyID = str(raw_input(unicode('>输入股票代码 >>>> ','utf-8').encode('gbk')))
main(keyID)
exit()
else:
pass
def spider(base_path,keyID):
data_years = []
try:
url1 = 'http://basic.10jqka.com.cn/api/stock/export.php?export=main&type=year&code={}'.format(keyID)
url2 = 'http://basic.10jqka.com.cn/api/stock/export.php?export=debt&type=year&code={}'.format(keyID)
url3 = 'http://basic.10jqka.com.cn/api/stock/export.php?export=cash&type=year&code={}'.format(keyID)
url4 = 'http://www.dashiyetouzi.com/tools/get_financial_report_data_v2.php'
request_data = {
'stock_id':keyID,
'report_form':'netease_lrb_info',
'report_year':'5',
'report_type':'Annual'
}
url5 = 'http://quotes.money.163.com/service/zycwzb_{}.html?type=year&part=ylnl'.format(keyID)
url6 = 'http://quotes.money.163.com/service/zycwzb_{}.html?type=year&part=cznl'.format(keyID)
url7 = 'http://quotes.money.163.com/service/zycwzb_{}.html?type=year&part=yynl'.format(keyID)
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.117 Safari/537.36'
}
response1 = requests.get(url1, headers=headers).content
file(base_path+'main.xls',response1)
response2 = requests.get(url2, headers=headers).content
file(base_path+'debt.xls',response2)
response3 = requests.get(url3, headers=headers).content
file(base_path+'cash.xls',response3)
response4 = requests.post(url4, headers=headers ,data=request_data).content
result4 = json.loads(response4,encoding = 'utf-8')
response5 = requests.get(url5, headers=headers).content#修改三项费用率计算方式，直接加总，不直接获取
file(base_path+'ylnl.csv',response5)
response6 = requests.get(url6, headers=headers).content
file(base_path+'cznl.csv',response6)
response7 = requests.get(url7, headers=headers).content
file(base_path+'yynl.csv',response7)
readbook1 = xlrd.open_workbook(base_path+'main.xls',formatting_info=True)
readsheet1 = readbook1.sheet_by_index(0)
readbook2 = xlrd.open_workbook(base_path+'debt.xls',formatting_info=True)
readsheet2 = readbook2.sheet_by_index(0)
readbook3 = xlrd.open_workbook(base_path+'cash.xls',formatting_info=True)
readsheet3 = readbook3.sheet_by_index(0)
for year_index in range(1,6):
data1 = readsheet1.col_values(year_index)
data2 = readsheet2.col_values(year_index)
data3 = readsheet3.col_values(year_index)
data4 = result4['percent'][year_index-1]
#data5 = csv_read(base_path+'ylnl.csv',16,year_index)
#data6 = csv_read(base_path+'cznl.csv',5,year_index)
#data7 = csv_read(base_path+'yynl.csv',15,year_index)
data5 = csv_read2(base_path+'ylnl.csv',16,year_index)
data6 = csv_read2(base_path+'cznl.csv',5,year_index)
data7 = csv_read2(base_path+'yynl.csv',15,year_index)
try:
jisuan0=float(data4[22])+float(data4[23])+float(data4[24])
except:
jisuan0='n/a'
try:
jisuan1=data2[23]/data2[51]
except:
jisuan1='n/a'
try:
jisuan2=data2[5]/data1[7]
except:
jisuan2='n/a'
try:
jisuan3=(data2[27]+data2[28])/data2[43]
except:
jisuan3='n/a'
try:
jisuan4=data2[16]/data2[23]
except:
jisuan4='n/a'
try:
jisuan5=data2[9]/data1[7]
except:
jisuan5='n/a'
try:
jisuan6=data3[8]/data1[5]
except:
jisuan6='n/a'
try:
jisuan7=data3[8]-data3[11]
except:
jisuan7='n/a'
data_final =[
data1[1],
round(data1[7]/100000000,2),#1
data1[8],#2
data1[16],#3
data5[13],#4
data4[22],#5
data4[23],#6
data4[24],#7
round(data1[5]/100000000,2),#8
data1[6],#9
data1[10],#10
data1[18],#11
data7[5],#12
round(jisuan1,2),
round(data2[23]/100000000,2),#14
data6[4],#15
round(data2[51]/100000000,2),#16
data6[3],#17
data1[12],#18
round(data2[5]/100000000,2),#19
round(jisuan2,2),
round(data2[27]/100000000,2),#21
round(data2[28]/100000000,2),#22
round(data2[43]/100000000,2),#23
round(jisuan3,2),
round(data2[16]/100000000,2),#25
round(jisuan4,2),
round(data2[9]/100000000,2),#27
round(jisuan5,2),
round(data3[11]/100000000,2),#29
round(data3[8]/100000000,2),#30
round(jisuan6,2),
round(jisuan7/100000000,2)
]
print ' '+str(data1[1])+' -> done'
data_years.append(data_final)
save_items_to_xls(base_path,data_years,33,keyID)
print '--- finished! now you can check the folder ---'
except Exception,e:
print 'traceback.print_exc():'; traceback.print_exc()
print ' wrong...'
print
def save_items_to_xls(path,items,num,keyID):
global sheetCol
sheetCol = 1
style1 = xlwt.XFStyle()
alignment = xlwt.Alignment()
alignment.horz = xlwt.Alignment.HORZ_RIGHT
style1.alignment = alignment
itembook = xlwt.Workbook(encoding = 'utf8')
itemsheet = itembook.add_sheet('items',cell_overwrite_ok=True)
itemsheet.col(0).width = 256*20
titles = [keyID,u'营业收入',u'营收增幅',u'毛利率',u'三项费用率',u'销售费用率',u'管理费用率',u'财务费用率',u'扣非净利润',u'扣非净利润增幅',u'ROE',u'净利润率',u'总周转率',u'财务杠杆',u'总资产',u'总资产增长率',u'净资产',u'净资产增长率',u'资产负债率',u'应收账款',u'应收账款占营业收入',u'应付账款',u'预收账款',u'总负债',u'无息负债占比总负债',u'固定资产',u'固定资产占比总资产',u'存货',u'存货占比营业收入',u'购置固定资产现金支出',u'经营性现金流净额',u'经营性现金流净额/扣非净利润',u'自由现金流']
for i in xrange(33):
itemsheet.write(i, 0, titles[i])
for y in xrange(0,len(items)):
itemsheet.col(sheetCol).width = 256*20
for x in range(0,num):
itemsheet.write(x, sheetCol,items[y][x],style1)
sheetCol = sheetCol+1
itembook.save(path+str(keyID)+'-financeData.xls')
time.sleep(2)

有了爬虫利器后我们再也不用写复杂的正则表达式了。对于静态网页的爬取，没有什么技术上的难点，每位读者都可以去尝试获取自己想要的数据。

读者福利：知道你对Python感兴趣，便为你准备了这套python学习资料，

对于0基础小白入门：