Hur skrapar jag lagerdata med Python?

Finansiella yrkesverksamma som vill uppgradera sina färdigheter kan göra det genom att lära sig att skrapa aktiedata med Python, ett högt, tolkat och allmänt programmeringsspråk. Python är det mest populära dataskrapningsverktyget för lagerdata. Det används också vid datautvinning, cybersäkerhet, digitala kriminaltekniska applikationer och penetrationstestning.

Skrotlagerdata med Python

Python erbjuder också fördelen med en grupp av bidragsgivare som frivilligt arbetar med regelbunden förbättring av utvecklarmiljön. Detta ger programmeringsspråket en övertag i att vara uppdaterad om den senaste utvecklingen i mjukvaruvärlden. Pythonspråk används ofta i dataskrapningsvärlden på grund av dess effektivitet och tillförlitlighet vid utförande av uppgifter.

Fördelar med att använda Python för dataskrapning

1. Enkelt och pålitligt

Användningen av Python för att skrapa lagerdata blir framträdande av olika skäl. För det första, dess syntax #REF Excel-fel #REF Excel-fel orsakar stora problem i kalkylark. Lär dig hur du hittar och fixar #REF-fel i Excel i den här snabbhandledningen med exempel och skärmdumpar. EN #REF! fel ("ref" står för referens) är meddelandet Excel visar när en formel refererar till en cell som inte längre finns, orsakad av att ta bort celler som är enkla och tillförlitliga i utförandet av uppgifter och delning av skript med andra användare.

2. Inbyggda bibliotek

För det andra kommer Python med många inbyggda bibliotek som hjälper till att spara tid för utvecklare som annars skulle bygga sina projekt från grunden. Utvecklare sparar rutinmässiga och vanliga uppgifter genom att integrera biblioteken i sina projekt.

3. Programvara med öppen källkod

För det tredje är Python öppen källkod och därmed fritt tillgängligt för användning, medan andra språk är patenterade och relativt dyra. Slutligen är Python kompatibel med många dataprogram, vilket gör det lämpligt för skrapning av lagerdata.

Lagerdataskrapor

Dataskrapning är det förfarande som utförs av skrapor för att få erforderlig data från flera platser på internet. Dataskrapor är därför skript eller algoritmer Algoritmer (Algos) Algoritmer (Algos) är en uppsättning instruktioner som introduceras för att utföra en uppgift. Algoritmer introduceras för att automatisera handel för att generera vinster med en frekvens omöjlig för en mänsklig näringsidkare som ska extrahera specifika typer av information från internet för användning vid dataanalys.

Proceduren som följs av dataskrapor inkluderar nedladdning av information från målet, extrahering och lagring av data och slutligen analys av data. Förfarandet för skrapning av lagerdata liknar det förfarande som följts när man skrapar andra typer av data online.

Det första steget vid skrapning av lagerdata är att ladda ner målinnehållet från databasen där data lagras. För det andra, använd dataskrapan för att extrahera data från sin ostrukturerade form till ett strukturerat format.

Det tredje steget innebär att de strukturerade uppgifterna lagras i önskat format, till exempel CSV-format eller ett Excel-kalkylblad. Det sista steget är att analysera data som erhållits för att generera viktig information om aktiemarknaden eller specifika aktier.

Steg för att skrapa data med Python

Det första steget vid skrapning av lagerdata är att ange webbadress (er) där skrapan hämtar data från körningskoden. URL: en returnerar sedan den begärda informationen genom att visa HTML- eller XML-sidan som visar de data som skrapan begär.

När informationen erhållits kommer skrapan att inspektera data som visas i mål-URL: n, identifiera de data som krävs för utvinning och sedan köra koden för körning. När data har skrapats omvandlas de extraherade data och lagras i önskat format.

Dataskrapningsbibliotek

Python är ett mångsidigt programmeringsspråk med många applikationer i programmeringsutrymmet. Var och en av aktiviteterna som utförs med Python innehåller olika bibliotek som är associerade med dem. Dataskrapning med Python använder många bibliotek, inklusive Selen, Beautiful Soup och Pandas.

Selenbiblioteket är det bästa alternativet för webbtestning och används ofta i automatiseringen av webbläsaraktiviteter. The Beautiful Soup-biblioteket består av ett paket som analyserar HTML- och XML-dokument. Paketet fungerar genom att skapa parse-träd som hjälper till att extrahera data från målet. Pandas-biblioteket är däremot avgörande för utvinning, analys, manipulation och lagring av data i önskat format.

Praktiskt exempel

Nedan följer ett exempel på dataskrapning för Google-aktier på Yahoo! Finanswebbplats.

Förfarandet börjar med att besöka webbplatsen Yahoo Finance och ange handelssymbolen för Google-aktien "GOOG" i sökrutan. Som svar ändras webbadressen för att inkludera söktermen, dvs. symbolen "GOOG." Sökresultaten visar aktiesidan, som visar specifik information om aktien, såsom aktiekurs, öppningskurs, index för pris per vinst och årets handelsintervall.

Därefter inspekterar du lagerdata genom att högerklicka på sidan och välja "Visa sidkälla" eller "Inspektera element", beroende på din webbläsare. Du kan också använda genvägen på GOOG-aktiesidan genom att markera de uppgifter du behöver, till exempel det aktuella aktiekursen.

Högerklicka sedan på det markerade området och välj "Inspektera element" bland alternativen. Resultatet ger dig aktiekursen och alla andra relevanta detaljer för GOOG-aktien.

Fler resurser

Finance erbjuder Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ ackreditering är en global standard för kreditanalytiker som täcker ekonomi, redovisning, kreditanalys, kassaflödesanalys, covenant modellering, lån återbetalningar och mer. certifieringsprogram för dem som vill ta sin karriär till nästa nivå. För att fortsätta lära dig och utveckla din kunskapsbas, vänligen utforska de ytterligare relevanta finansresurserna nedan:

  • Dashboard Creation i Excel Dashboard Creation i Excel Den här guiden för att skapa dashboard i Excel lär dig hur man bygger en vacker instrumentpanel i Excel med hjälp av datavisualiseringstekniker från proffsen. I
  • Excel-kraschkurs
  • Fintech (Financial Technology) Fintech (Financial Technology) Termen fintech avser synergin mellan ekonomi och teknik, som används för att förbättra affärsverksamheten och leverera finansiella tjänster
  • Övergång från Excel till Python Övergång från Excel till Python Många företag övergår nu från Excel till Python, ett högnivå-allmänt programmeringsspråk som skapats av den holländska programmeraren Guido van Rossum

Rekommenderas

Stängdes Crackstreams ner?
2022
Är MC ledningscentral säker?
2022
Lämnar Taliesin en kritisk roll?
2022