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  • python 实现用ISBN豆瓣获取图书信息

    千次阅读 2016-03-12 18:41:04
    今天写了一个豆瓣获取图书信息并返回json数据,记录一下。 豆瓣API有一个地址https://api.douban.com/v2/book/isbn/9787115404831 可以通过更换最后的ISBN号码来获取图书信息,返回的使json格式的字符串。下面...

    今天写了一个从豆瓣获取图书信息并返回json数据的小程序,记录一下。
    豆瓣API有一个地址https://api.douban.com/v2/book/isbn/9787115404831 可以通过更换最后的ISBN号码来获取图书信息,返回的是json格式的字符串。下面用python来实现。

    import urllib
    import urllib.request
    import json
    def __getInfoFromDouban(isbn):
        try:
            #将isbn作为变量传递到url中,得到对应的地址
            url = 'https://api.douban.com/v2/book/isbn/'+isbn
            #使用urllib模块打开url
            response = urllib.request.urlopen(url)
            #读取url的网页内容,并用utf8编码
            result = response.read().decode('utf8')
            #将返回的字符串转成json格式
            result_json = json.loads(result)
            #信息获取失败,抛出一个异常
        except urllib.error.HTTPError as e:
            raise e
        return result_json

    豆瓣很贴心,返回的就是json格式的字符串,经过简单的处理就可以提取各个内容的信息了。

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  • 无论是做机器学习还是做数据分析,都离不开获取数据后的第一步-数据清洗工作。据统计,数据清洗工作占据整个工作时间百分之50左右,有的甚至能达到百分之70。下面我将介绍我进行数据清洗得思路流程。 数据清洗整体...
  • 我的Python心路历程 第十二期 (12.1 基金实战可视化之指数数据获取和存储) 以指数数据获取和存储为例,天天基金网爬数据的代码如下 # 基金数据获取并存储为js文件的打样 def get2js(): # 通过人工访问浏览器进入...

    我的Python心路历程 第十二期 (12.1 基金实战可视化之指数数据获取和存储,从天天基金网爬数据)

    前面针对股票做了一些实践练习,今天开始操练一下基金方面。
    下面以指数数据获取和存储为例展开练习,从天天基金网爬数据的代码如下:

    # 基金数据获取并存储为js文件的打样
    def get2js():
        # 通过人工访问浏览器进入开发者模式查看该地址
        url = "http://fund.eastmoney.com/pingzhongdata/519671.js?v=20210124223803"
        content = requests.get(url)
    
        # 获取绝对路径,data为当前文件夹
        curpath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'funddata')
        fileName = '519671content.js'
        file_object_path = os.path.join(curpath, fileName)
    
        f = open(file_object_path, 'w', encoding='utf-8')
        f.write(content.text)
        f.close()
    
        return
    

    js文件内容效果截图:
    在这里插入图片描述

    需要重点关注的是查找对应基金代码对应数据内容的js文件链接地址。

    以天天基金网为例,通过浏览器的开发者功能来获取。
    1、进入天天基金网,输入指定代码,如“519671”。
    2、进入开发者模式,各浏览器略有差异,此处以谷歌为例。
    在这里插入图片描述
    获取url地址的方法截图如下:
    在这里插入图片描述

    3、数据量大的话会比较慢,等待一会会有很多name,找到类似于“519671.js?v=20210124223803”的名字,会根据日期变化(参数v)。
    4、拼链接:“http://fund.eastmoney.com/pingzhongdata/”+上面获取的name一起。如“url = “http://fund.eastmoney.com/pingzhongdata/519671.js?v=20210124223803””
    5、参考如上代码获取数据并保存为js文件,供后续离线分析之用。

    注:
    1)后续就可以直接读取该文件来进行数据分析,避免每次都获取重复数据。
    2)其它扩展功能可以见参考。
    3)后续遇到其它差异化问题的解决方案再做另行介绍。

    参考:
    1、Python构建投资模型(1)——从天天基金网爬数

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  • 接上一篇获取完股票代码信息后,我们打开东方财富网,一通瞎点,进到某股票的K线板块 打开调试界面,XHR中并没有我们想要的数据网页...该JSON数据获取地址的url为:http://56.push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/

    接上一篇获取完股票代码信息后,我们打开东方财富网,一通瞎点,进到某股票的K线板块
    打开调试界面,XHR中并没有我们想要的数据,从网页数据加载来看应该不是实时资源的肯定有个传输的地方,我们先清空完所有Network的资源
    清空资源
    然后把鼠标放到K线上可以从后台再次获取传输数据,数据获取
    获取到数据立刻按按钮暂停获取,不然数据增多影响我们排查数据获取的Url,很快我们就可以查到JSON数据的url
    数据源
    该JSON数据获取地址的url为:http://56.push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?cb=jQuery1124035595705046364756_1592285193048&secid=1.600037&ut=fa5fd1943c7b386f172d6893dbfba10b&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&klt=101&fqt=0&end=20500101&lmt=120&_=1592285193152

    首先我们能确认是个get请求方式,我们可以采用python代码进行提交参数的拆解,也可以肉眼拆解,

    观察界面
    可以发现地址栏的jQuery与网页输出的部分数据相对应股票代码为secid,但secid多了1. (此部分我们拿不同证券试验可以知道 深股为0. 上证为1. 开头 )。
    我们去掉jQuery看能否获取数据,
    去jQuery
    可以看到可以获取到相关的数据,而且变得干净了不少,后续我们一个个拆解看有哪些没用的提交参数。
    观察完页面和数据,我们来着手代码部分,首先从上一篇获取股票代码的文章我们已经拿到所有股票代码,需要进行股票代码输出

    def get_stock_code():
        #stock=['0.002415','0.000063']#深的股票为0. 上证为1.开头 加上对应股票代码
        stock=[]
        with open (file_stock,'r') as f:
            for i in f.readlines():
                if i !=None:
                     stock.append(i.strip("\n"))  
        #print(stock)
        if stock:   
            return stock #返回股票代码
        else:
            return stock
    

    接着进行网页数据获取

    def get_json(url):  # 获取JSON
        try:
            r=requests.get(url)  # 抓取网页返回json信息
            r.raise_for_status()
            r.encoding = 'utf-8'
            #print(r.json())
            #with open(r"C:\Users\xxp\.spyder-py3\testcode\tmp.txt", "w") as fp:
                #fp.write(json.dumps(r.json(),indent=4,ensure_ascii=False)) # txt测试是否成功获取网页
            return r.json()
        except:
            return 'false'
    

    进而可以写出获取股票代码对应的JSON数据文件的代码:

    def main():
        stock=get_stock_code()
        start= time.time()
        #print(num)
        for code in stock:  # 获取每个股票的数据
            url = 'http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58%2Cf61&klt=101&fqt=1&secid='+str(code)+'&beg=0&end=20500000&_=1591683995756'# 1591683995 为时间戳 
            #此部分url删减了部分不需要的内容
            stock_info=get_json(url)#获取json数据
            get_stock_info(stock_info)#对数据进行处理
            time.sleep(3)# 暂停3秒,防止被服务器拉黑
        print('总耗时:' ,time.time()-start)    
        
    

    最后进行获取数据的整合,填充股票名称和股票代码,放入一个EXCEL中方便分析,总体代码如下:

    import requests
    import pandas as pd
    import time
    import json
    import os	
    import csv
    import numpy as np
    
    
    file_stock=r'C:\Users\xxp\.spyder-py3\testcode\test\stock.txt' #股票代码txt
    filename=r'C:\Users\xxp\.spyder-py3\testcode\test'#生成文件夹路径
    file=r'C:\Users\xxp\.spyder-py3\testcode\test\stock.csv'#生成文件路径
    
    class ClassName: # 构建类似static函数 python没有静态 只能自己构建
        COUNT=0
        def __init__(self, static):
            self.static = static
            ClassName.COUNT+=1 
        
    def get_json(url):  # 获取JSON
        try:
            r=requests.get(url)  # 抓取网页返回json信息
            r.raise_for_status()
            r.encoding = 'utf-8'
            #print(r.json())
            #with open(r"C:\Users\xxp\.spyder-py3\testcode\tmp.txt", "w") as fp:
                #fp.write(json.dumps(r.json(),indent=4,ensure_ascii=False)) # txt测试是否成功获取网页
            return r.json()
        except:
            return 'false'
        
    def get_stock_code():
        #stock=['0.002415','0.000063']#深的股票为0. 上证为1.开头 加上对应股票代码
        stock=[]
        with open (file_stock,'r') as f:
            for i in f.readlines():
                if i !=None:
                     stock.append(i.strip("\n"))  
        #print(stock)
        if stock:   
            return stock #返回股票代码
        else:
            return stock
        
    
    
    def data_write_csv(file, datas):#file为写入CSV文件的路径,datas为要写入数据列表
        with open(file,'a+',encoding='utf-8-sig',newline='') as f:
            writer  = csv.writer(f)
            for data in datas:
                #print(data)#
                #data_str=','.join(data) #列表拆分成str
                #data_str=data_str.strip()
                #print(data_str)
                writer.writerow(data)
        print("保存文件成功,处理结束")
            
    
    
    def get_stock_info(result):  # 获取某个股票的信息
        try:
            a_str = result.get("data").get("klines")# json数据对应值获取 报错时候跳过空值
            s_name= result.get("data").get("name")
            s_code= result.get("data").get("code")
            array_str = np.array(a_str) #数组存储
            #csv_str ="code,name,time,开盘,收盘,最高,最低,成交量,成交额,振幅,换手\n"
            items_all=[]
            for i in range(len(array_str)-31,len(array_str)-1): #数组长度限定30交易日内数据
                item = array_str[i] #获取数据
                items = item.split(",")#拆分后变成List函数
                items.insert(0,s_name)
                items.insert(0,'#'+s_code)#拼接数据
                items_all.extend([items]) #数组整合
            #print(items_all)
            if os.path.exists(filename):#文件路径检测
                #print("path exists")
                if os.path.exists(file): #文件检测 
                    data_write_csv(file,items_all)# 进行excel多个股票写入
                    
                    ClassName(1)#调用自己构建的静态函数
                    print('股票数',ClassName.COUNT) #输出调用次数
                    
                else: #文件不存在就创建
                    df=pd.DataFrame(data=items_all,columns=['code','name','time','开盘','收盘','最高','最低',
                                                  '成交量','成交额','振幅','换手'])
                    df.to_csv(file,index=False,encoding='utf_8_sig')
                    print ('文件创建成功')
                    
                    ClassName(1)#调用自己构建的静态函数
                    print('股票数',ClassName.COUNT) #输出调用次数
            else:
                os.makedirs(filename)
                print('create path success')
            return ''
        except Exception as e :
            return e
       
       
    def main():
        stock=get_stock_code()
        start= time.time()
        #print(num)
        for code in stock:  # 获取每个股票的数据
            url = 'http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58%2Cf61&klt=101&fqt=1&secid='+str(code)+'&beg=0&end=20500000&_=1591683995756'# 1591683995 为时间戳 
            #此部分url删减了部分不需要的内容
            stock_info=get_json(url)#获取json数据
            get_stock_info(stock_info)#对数据进行处理
            time.sleep(3)# 暂停3秒,防止被服务器拉黑
        print('总耗时:' ,time.time()-start)    
        
        
    if __name__=='__main__': #在其他文件import这个py文件时,不会自动运行主函数
        main()
    

    关于股票代码的获取可以参考我上一篇文章:Python获取所有股票代码以及股票历史成交数据分析
    有什么不懂的或者代码可以优化的可以留言沟通,这个代码可以再加入一个获取状态判断400系列,从而进行400相关数据重新获取,以及多线程+多进程方式加快数据的获取。

    展开全文
  • Python数据处理pdf

    千次阅读 2018-02-07 12:17:00
    下载地址:网盘下载内容简介······本书采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python基础知识,如何CSV、Excel、XML、...

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    内容简介  · · · · · ·

    作者简介  · · · · · ·

    作者简介:

    Jacqueline Kazil

    数据科学家,资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目,是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。

    Katharine Jarmul

    资深Python开发者,PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix,期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。

    译者简介:

    张亮(hysic)

    毕业于北京大学物理学院,爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。

    吕家明

    2016年毕业于哈尔滨工业大学,现就职于腾讯,从事搜索、Query分析等相关工作,熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

    目录  · · · · · ·

    前言  xiii
    第1章 Python 简介  1
    1.1 为什么选择Python  4
    1.2 开始使用Python  4
    1.2.1 Python 版本选择  5
    1.2.2 安装Python  6
    1.2.3 测试Python  9
    1.2.4 安装pip  11
    1.2.5 安装代码编辑器  12
    1.2.6 安装IPython(可选)  13
    1.3 小结  13
    第2章 Python 基础  14
    2.1 基本数据类型  15
    2.1.1 字符串  15
    2.1.2 整数和浮点数  15
    2.2 数据容器  18
    2.2.1 变量  18
    2.2.2 列表  21
    2.2.3 字典  22
    2.3 各种数据类型的用途  23
    2.3.1 字符串方法:字符串能做什么  24
    2.3.2 数值方法:数字能做什么  25
    2.3.3 列表方法:列表能做什么  26
    2.3.4 字典方法:字典能做什么  27
    2.4 有用的工具:type、dir 和help  28
    2.4.1 type  28
    2.4.2 dir  28
    2.4.3 help  30
    2.5 综合运用  31
    2.6 代码的含义  32
    2.7 小结  33
    第3章 供机器读取的数据  34
    3.1 CSV 数据  35
    3.1.1 如何导入CSV 数据  36
    3.1.2 将代码保存到文件中并在命令行中运行  39
    3.2 JSON 数据  41
    3.3 XML 数据  44
    3.4 小结  56
    第4章 处理Excel 文件  58
    4.1 安装Python 包  58
    4.2 解析Excel 文件  59
    4.3 开始解析  60
    4.4 小结  71
    第5章 处理PDF 文件,以及用Python 解决问题  73
    5.1 尽量不要用PDF  73
    5.2 解析PDF 的编程方法  74
    5.2.1 利用slate 库打开并读取PDF  75
    5.2.2 将PDF 转换成文本  77
    5.3 利用pdfminer 解析PDF  78
    5.4 学习解决问题的方法  92
    5.4.1 练习:使用表格提取,换用另一个库  94
    5.4.2 练习:手动清洗数据  98
    5.4.3 练习:试用另一种工具  98
    5.5 不常见的文件类型  101
    5.6 小结  101
    第6章 数据获取与存储  103
    6.1 并非所有数据生而平等  103
    6.2 真实性核查  104
    6.3 数据可读性、数据清洁度和数据寿命  105
    6.4 寻找数据  105
    6.4.1 打电话  105
    6.4.2 美国政府数据  106
    6.4.3 全球政府和城市开放数据  107
    6.4.4 组织数据和非政府组织数据  109
    6.4.5 教育数据和大学数据  109
    6.4.6 医学数据和科学数据  109
    6.4.7 众包数据和API  110
    6.5 案例研究:数据调查实例  111
    6.5.1 埃博拉病毒危机  111
    6.5.2 列车安全  111
    6.5.3 足球运动员的薪水  112
    6.5.4 童工  112
    6.6 数据存储  113
    6.7 数据库简介  113
    6.7.1 关系型数据库:MySQL 和PostgreSQL  114
    6.7.2 非关系型数据库:NoSQL  116
    6.7.3 用Python 创建本地数据库  117
    6.8 使用简单文件  118
    6.8.1 云存储和Python  118
    6.8.2 本地存储和Python  119
    6.9 其他数据存储方式  119
    6.10 小结  119
    第7章 数据清洗:研究、匹配与格式化  121
    7.1 为什么要清洗数据  121
    7.2 数据清洗基础知识  122
    7.2.1 找出需要清洗的数据  123
    7.2.2 数据格式化  131
    7.2.3 找出离群值和不良数据  135
    7.2.4 找出重复值  140
    7.2.5 模糊匹配  143
    7.2.6 正则表达式匹配  146
    7.2.7 如何处理重复记录  150
    7.3 小结  151
    第8章 数据清洗:标准化和脚本化  153
    8.1 数据归一化和标准化  153
    8.2 数据存储  154
    8.3 找到适合项目的数据清洗方法  156
    8.4 数据清洗脚本化  157
    8.5 用新数据测试  170
    8.6 小结  172
    第9章 数据探索和分析  173
    9.1 探索数据  173
    9.1.1 导入数据  174
    9.1.2 探索表函数  179
    9.1.3 联结多个数据集  182
    9.1.4 识别相关性  186
    9.1.5 找出离群值  187
    9.1.6 创建分组  189
    9.1.7 深入探索  192
    9.2 分析数据  193
    9.2.1 分离和聚焦数据  194
    9.2.2 你的数据在讲什么  196
    9.2.3 描述结论  196
    9.2.4 将结论写成文档  197
    9.3 小结  197
    第10章 展示数据  199
    10.1 避免讲故事陷阱  199
    10.1.1 怎样讲故事  200
    10.1.2 了解听众  200
    10.2 可视化数据  201
    10.2.1 图表  201
    10.2.2 时间相关数据  207
    10.2.3 地图  208
    10.2.4 交互式元素  211
    10.2.5 文字  212
    10.2.6 图片、视频和插画  212
    10.3 展示工具  213
    10.4 发布数据  213
    10.4.1 使用可用站点  213
    10.4.2 开源平台:创建一个新网站  215
    10.4.3 Jupyter(曾名IPython notebook)  216
    10.5 小结  219
    第11章 网页抓取:获取并存储网络数据  221
    11.1 抓取什么和如何抓取  221
    11.2 分析网页  223
    11.2.1 检视:标记结构  224
    11.2.2 网络/ 时间线:页面是如何加载的  230
    11.2.3 控制台:同JavaScript 交互  232
    11.2.4 页面的深入分析  236
    11.3 得到页面:如何通过互联网发出请求  237
    11.4 使用Beautiful Soup 读取网页  238
    11.5 使用lxml 读取网页  241
    11.6 小结  249
    第12章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫  251
    12.1 基于浏览器的解析  251
    12.1.1 使用Selenium 进行屏幕读取  252
    12.1.2 使用Ghost.py 进行屏幕读取  260
    12.2 爬取网页  266
    12.2.1 使用Scrapy 创建一个爬虫  266
    12.2.2 使用Scrapy 爬取整个网站  273
    12.3 网络:互联网的工作原理,以及为什么它会让脚本崩溃  281
    12.4 变化的互联网(或脚本为什么崩溃)  283
    12.5 几句忠告  284
    12.6 小结  284
    第13章 应用编程接口  286
    13.1 API 特性  287
    13.1.1 REST API 与流式API  287
    13.1.2 频率限制  287
    13.1.3 分级数据卷  288
    13.1.4 API key 和token  289
    13.2 一次简单的Twitter REST API 数据拉取  290
    13.3 使用Twitter REST API 进行高级数据收集  292
    13.4 使用Twitter 流式API 进行高级数据收集  295
    13.5 小结  297
    第14章 自动化和规模化  298
    14.1 为什么要自动化  298
    14.2 自动化步骤  299
    14.3 什么会出错  301
    14.4 在哪里自动化  302
    14.5 自动化的特殊工具  303
    14.5.1 使用本地文件、参数及配置文件  303
    14.5.2 在数据处理中使用云  308
    14.5.3 使用并行处理  310
    14.5.4 使用分布式处理  312
    14.6 简单的自动化  313
    14.6.1 CronJobs  314
    14.6.2 Web 接口  316
    14.6.3 Jupyter notebook  316
    14.7 大规模自动化  317
    14.7.1 Celery:基于队列的自动化  317
    14.7.2 Ansible:操作自动化  318
    14.8 监控自动化程序  319
    14.8.1 Python 日志  320
    14.8.2 添加自动化信息  322
    14.8.3 上传和其他报告  326
    14.8.4 日志和监控服务  327
    14.9 没有万无一失的系统  328
    14.10 小结  328
    第15章 结论  330
    15.1 数据处理者的职责  330
    15.2 数据处理之上  331
    15.2.1 成为一名更优秀的数据分析师  331
    15.2.2 成为一名更优秀的开发者  331
    15.2.3 成为一名更优秀的视觉化讲故事者  332
    15.2.4 成为一名更优秀的系统架构师  332
    15.3 下一步做什么  332
    附录A 编程语言对比  334
    附录B 初学者的Python 学习资源  336
    附录C 学习命令行  338
    附录D 高级Python 设置  349
    附录E Python 陷阱  361
    附录F IPython 指南  370
    附录G 使用亚马逊网络服务  374
    关于作者  378
    关于封面  378

     

     

     

     

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