Specjaliści finansowi, którzy chcą podnieść swoje umiejętności, mogą to zrobić, ucząc się, jak zeskrobać dane giełdowe za pomocą Pythona, języka programowania wysokiego poziomu, zinterpretowanego i ogólnego przeznaczenia. Python to najpopularniejsze narzędzie do zbierania danych giełdowych. Jest również używany w eksploracji danych, cyberbezpieczeństwie, cyfrowych zastosowaniach kryminalistycznych i testach penetracyjnych.
Python oferuje również przewagę społeczności współpracowników, którzy dobrowolnie uczestniczą w regularnym ulepszaniu środowiska programistów. Daje to językowi programowania przewagę w byciu na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w świecie oprogramowania. Język Python jest szeroko stosowany w świecie skrobania danych ze względu na jego wydajność i niezawodność w wykonywaniu zadań.
Korzyści z używania Pythona do skrobania danych
1. Prosty i niezawodny
Użycie Pythona do pobierania danych giełdowych staje się popularne z wielu powodów. Po pierwsze, jego składnia #REF Błędy programu Excel #REF Błędy programu Excel powodują duże problemy w arkuszach kalkulacyjnych. Dowiedz się, jak znaleźć i naprawić błędy #REF w programie Excel w tym krótkim samouczku z przykładami i zrzutami ekranu. A #REF! błąd („ref” oznacza odniesienie) to komunikat wyświetlany w programie Excel, gdy formuła odwołuje się do komórki, która już nie istnieje, spowodowana usunięciem komórek, które są proste i niezawodne w wykonywaniu zadań oraz udostępnianiu skryptów innym użytkownikom.
2. Biblioteki wbudowane
Po drugie, Python zawiera wiele wbudowanych bibliotek, które pomagają zaoszczędzić czas programistom, którzy w innym przypadku budowaliby swoje projekty od podstaw. Deweloperzy oszczędzają rutynowe i typowe zadania, włączając biblioteki do swoich projektów.
3. Oprogramowanie open source
Po trzecie, Python jest open source, a zatem jest swobodnie dostępny do użytku, podczas gdy inne języki są opatentowane i stosunkowo drogie. Wreszcie, Python jest kompatybilny z wieloma aplikacjami do obsługi danych, dzięki czemu jest odpowiedni do pobierania danych giełdowych.
Skrobaki danych magazynowych
Skrobanie danych to procedura przeprowadzana przez skrobaki w celu uzyskania wymaganych danych z wielu lokalizacji w Internecie. Zgarniacze danych to zatem skrypty lub algorytmy Algorytmy (Algos) Algorytmy (Algos) to zestaw instrukcji wprowadzanych w celu wykonania zadania Algorytmy są wprowadzane w celu zautomatyzowania handlu w celu generowania zysków z częstotliwością niemożliwą do wydobycia określone rodzaje informacji z Internetu do wykorzystania w analizie danych.
Procedura stosowana przez skrobaki danych obejmuje pobieranie informacji od celu, wyodrębnianie i przechowywanie danych, a na koniec analizę danych. Procedura pobierania danych o zapasach jest podobna do procedury stosowanej podczas pobierania innych rodzajów danych w trybie online.
Pierwszym krokiem podczas pobierania danych giełdowych jest pobranie docelowej zawartości z bazy danych, w której są przechowywane. Po drugie, użyj skrobaka danych, aby wyodrębnić dane z ich nieustrukturyzowanej postaci do ustrukturyzowanego formatu.
Trzeci krok obejmuje przechowywanie ustrukturyzowanych danych w preferowanym formacie, takim jak format CSV lub arkusz kalkulacyjny Excel. Ostatnim krokiem jest analiza uzyskanych danych w celu wygenerowania ważnych informacji o giełdzie lub konkretnych akcjach.
Kroki w pozyskiwaniu danych w języku Python
Pierwszym krokiem podczas pobierania danych giełdowych jest określenie adresów URL, z których skrobak uzyska dane z kodu wykonania. Następnie adres URL zwraca żądane informacje, wyświetlając stronę HTML lub XML pokazującą dane żądane przez skrobak.
Po uzyskaniu informacji skrobak sprawdzi dane wyświetlane w docelowym adresie URL, zidentyfikuje dane wymagane do wyodrębnienia, a następnie uruchomi kod do wykonania. Po zeskrobaniu danych wyodrębnione dane są konwertowane i przechowywane w żądanym formacie.
Biblioteki do pobierania danych
Python to zróżnicowany język programowania z wieloma aplikacjami w przestrzeni programowania. Każda z czynności wykonywanych w Pythonie obejmuje różne powiązane z nimi biblioteki. Skrobanie danych w Pythonie wykorzystuje wiele bibliotek, w tym Selenium, Beautiful Soup i Pandas.
Biblioteka Selenium jest najlepszą opcją do testowania sieci i jest szeroko stosowana w automatyzacji działań przeglądarek. Biblioteka Beautiful Soup składa się z pakietu, który analizuje dokumenty HTML i XML. Pakiet działa poprzez tworzenie drzew parsowania, które pomagają w wyodrębnianiu danych z celu. Z drugiej strony biblioteka Pandas odgrywa zasadniczą rolę w pozyskiwaniu, analizie, manipulowaniu i przechowywaniu danych w wymaganym formacie.
Praktyczny przykład
Poniżej znajduje się przykładowe pobieranie danych dla akcji Google w Yahoo! Witryna finansowa.
Procedura rozpoczyna się od odwiedzenia witryny Yahoo Finance i wprowadzenia w polu wyszukiwania symbolu handlowego akcji Google, „GOOG”. W odpowiedzi adres URL zmienia się i zawiera wyszukiwane hasło, tj. Symbol „GOOG”. Wyniki wyszukiwania wyświetlają stronę giełdową, która pokazuje szczegółowe informacje na temat akcji, takie jak cena akcji, cena otwarcia, indeks ceny za zysk i roczny zakres handlowy.
Następnie sprawdź dane giełdowe, klikając prawym przyciskiem myszy stronę i wybierając „Wyświetl źródło strony” lub „Sprawdź element”, w zależności od przeglądarki. Możesz również skorzystać ze skrótu dostępnego na stronie giełdowej GOOG, podświetlając potrzebne dane, takie jak aktualna cena akcji.
Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy podświetlony obszar i wybierz „Sprawdź element” z dostępnych opcji. Dane wyjściowe przedstawiają cenę akcji i wszystkie inne istotne szczegóły akcji GOOG.
Więcej zasobów
Finance oferuje Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification Akredytacja Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ to globalny standard dla analityków kredytowych obejmujący finanse, rachunkowość, analizę kredytową, analizę przepływów pieniężnych, modelowanie zobowiązań, pożyczki spłaty i nie tylko. program certyfikacji dla tych, którzy chcą przenieść swoją karierę na wyższy poziom. Aby dalej uczyć się i rozwijać swoją bazę wiedzy, zapoznaj się z dodatkowymi odpowiednimi zasobami finansowymi poniżej:
- Tworzenie pulpitu nawigacyjnego w programie Excel Tworzenie pulpitu nawigacyjnego w programie Excel Ten przewodnik po tworzeniu pulpitów nawigacyjnych w programie Excel nauczy Cię, jak zbudować piękny pulpit nawigacyjny w programie Excel przy użyciu technik wizualizacji danych od profesjonalistów. W
- Błyskawiczny kurs Excel
- Fintech (technologia finansowa) Fintech (technologia finansowa) Termin fintech odnosi się do synergii między finansami i technologią, która służy do usprawnienia operacji biznesowych i świadczenia usług finansowych
- Przejście z Excela do Pythona Przejście z Excela do Pythona Wiele firm przechodzi obecnie z Excela na Python, język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia stworzony przez holenderskiego programistę Guido van Rossuma
