如何用knime爬取比亚迪股票历史数据？(语言-python)

Question

在东方财富网中采集比亚迪2020年1月2日至6月19日股票历史数据 包含日期，开盘价，最高价，最低价 收盘价 成交量，成交额 振幅，涨跌幅，涨额幅和换手率这11个指标

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要使用Knime结合Python脚本爬取特定网站的数据，尤其是像东方财富网这样的金融信息网站，可以采用以下步骤。首先，确保你已经安装了必要的Python库，如requests和pandas，以及用于解析HTML的beautifulsoup4。

步骤 1: 准备Python环境

在Knime中，你需要创建一个Python Script节点，并确保你有正确的Python环境配置。如果尚未配置，可以通过Knime的Settings进行设置，选择合适的Python版本。

步骤 2: 编写Python脚本

接下来，编写一个Python脚本来抓取所需的数据。以下是一个示例脚本，用于从东方财富网抓取比亚迪股票的历史数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 定义起始日期和结束日期
start_date = '2020-01-02'
end_date = '2020-06-19'

# 将日期转换为datetime对象
start_date = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')

# 创建空的DataFrame
columns = ['日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', '成交量', '成交额', '振幅', '涨跌幅', '涨跌额', '换手率']
data = []

# 循环遍历日期范围
current_date = start_date
while current_date <= end_date:
    date_str = current_date.strftime('%Y%m%d')
    url = f"http://quotes.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board" # 需要找到具体的数据URL，此处可能需要调整
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    
    # 发送请求并获取网页内容
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 解析网页并提取数据（此处需要根据网页结构进行调整）
    # 假设数据位于表格中的某行
    row_data = [date_str, '开', '高', '低', '收', '量', '额', '幅', '幅%', '额', '率%']
    data.append(row_data)
    
    # 更新日期
    current_date += timedelta(days=1)

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 输出结果
print(df)

注意事项：

1. URL和解析: 上述代码中的URL (http://quotes.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board) 是一个示例，实际的URL可能不同。你需要访问东方财富网，找到包含比亚迪股票数据的具体页面URL。
2. 数据解析: 网页的结构可能会变化，因此需要检查网页源代码，确定数据的确切位置，然后相应地调整BeautifulSoup的解析代码。

步骤 3: 在Knime中运行脚本

将上述脚本放入Knime的Python Script节点中，连接适当的输入（如果有的话），并运行流程。确保脚本正确执行且没有错误。

步骤 4: 数据处理与输出

在脚本中，可以使用Pandas处理数据，例如清洗、转换格式等。最后，使用Knime的Table Creator节点将DataFrame转换为Knime表，以便进一步分析或导出。

请根据实际情况调整URL和数据解析部分的代码，以确保其适用于东方财富网的实际页面结构。如果遇到问题，可以使用开发者工具检查网络请求，了解实际返回的数据格式和结构。