Finanzfachleute, die ihre Fähigkeiten verbessern möchten, können dies tun, indem sie lernen, wie Bestandsdaten mit Python, einer hochrangigen, interpretierten und universellen Programmiersprache, abgekratzt werden. Python ist das beliebteste Daten-Scraping-Tool für Bestandsdaten. Es wird auch in Data Mining, Cybersicherheit, digitalen forensischen Anwendungen und Penetrationstests verwendet.
Python bietet auch den Vorteil einer Community von Mitwirkenden, die sich freiwillig für die regelmäßige Verbesserung der Entwicklerumgebung einsetzen. Dies gibt der Programmiersprache die Oberhand, um über die neuesten Entwicklungen in der Software-Welt auf dem Laufenden zu bleiben. Die Python-Sprache wird in der Welt des Daten-Scrapings aufgrund ihrer Effizienz und Zuverlässigkeit bei der Ausführung von Aufgaben häufig verwendet.
Vorteile der Verwendung von Python für das Daten-Scraping
1. Einfach und zuverlässig
Die Verwendung von Python zum Scraping von Bestandsdaten wird aus verschiedenen Gründen immer wichtiger. Erstens verursacht die Syntax #REF Excel-Fehler #REF Excel-Fehler große Probleme in Tabellenkalkulationen. In diesem kurzen Tutorial mit Beispielen und Screenshots erfahren Sie, wie Sie # REF-Fehler in Excel finden und beheben. Ein #REF! Fehler (der "ref" steht für Referenz) ist die Meldung, die Excel anzeigt, wenn eine Formel auf eine nicht mehr vorhandene Zelle verweist. Dies wird durch das Löschen von Zellen verursacht, die bei der Ausführung von Aufgaben und der Freigabe von Skripten für andere Benutzer einfach und zuverlässig sind.
2. Eingebaute Bibliotheken
Zweitens enthält Python viele integrierte Bibliotheken, die Entwicklern Zeit sparen, die ihre Projekte sonst von Grund auf neu erstellen würden. Entwickler sparen Routine- und allgemeine Aufgaben, indem sie die Bibliotheken in ihre Projekte integrieren.
3. Open-Source-Software
Drittens ist Python Open Source und daher frei verfügbar, während andere Sprachen patentiert und relativ teuer sind. Schließlich ist Python mit vielen Datenanwendungen kompatibel und eignet sich daher für das Scraping von Bestandsdaten.
Stock Data Scraper
Daten-Scraping ist das Verfahren, das von Scrapern durchgeführt wird, um die erforderlichen Daten von mehreren Stellen im Internet zu erhalten. Datenschaber sind daher Skripte oder Algorithmen. Algorithmen (Algos) Algorithmen (Algos) sind eine Reihe von Anweisungen, die zur Ausführung einer Aufgabe eingeführt werden. Algorithmen werden eingeführt, um den Handel zu automatisieren und Gewinne mit einer Frequenz zu generieren, die ein menschlicher Händler nicht extrahieren kann bestimmte Arten von Informationen aus dem Internet zur Verwendung bei der Datenanalyse.
Das Verfahren, das von Datenschabern befolgt wird, umfasst das Herunterladen von Informationen vom Ziel, das Extrahieren und Speichern der Daten und schließlich das Analysieren der Daten. Das Verfahren zum Scraping von Bestandsdaten ähnelt dem Verfahren zum Scraping anderer Datentypen online.
Der erste Schritt beim Scraping von Bestandsdaten besteht darin, den Zielinhalt aus der Datenbank herunterzuladen, in der die Daten gespeichert sind. Verwenden Sie zweitens den Datenschaber, um Daten aus seiner unstrukturierten Form in ein strukturiertes Format zu extrahieren.
Im dritten Schritt werden die strukturierten Daten im bevorzugten Format gespeichert, z. B. im CSV-Format oder in einer Excel-Tabelle. Der letzte Schritt ist die Analyse der erhaltenen Daten, um wichtige Informationen über den Aktienmarkt oder bestimmte Aktien zu generieren.
Schritte zum Scraping von Daten mit Python
Der erste Schritt beim Scraping von Bestandsdaten besteht darin, die URL (s) anzugeben, unter denen der Scraper Daten aus dem Ausführungscode erhält. Die URL gibt dann die angeforderten Informationen zurück, indem sie die HTML- oder XML-Seite mit den vom Scraper angeforderten Daten anzeigt.
Sobald die Informationen vorliegen, überprüft der Scraper die in der Ziel-URL angezeigten Daten, identifiziert die für die Extraktion erforderlichen Daten und führt dann den Code zur Ausführung aus. Sobald die Daten abgekratzt sind, werden die extrahierten Daten konvertiert und im gewünschten Format gespeichert.
Daten-Scraping-Bibliotheken
Python ist eine vielfältige Programmiersprache mit vielen Anwendungen im Programmierbereich. Jede der Aktivitäten, die mit Python ausgeführt werden, enthält verschiedene Bibliotheken, die ihnen zugeordnet sind. Beim Daten-Scraping mit Python werden viele Bibliotheken verwendet, darunter Selen, Beautiful Soup und Pandas.
Die Selenium-Bibliothek ist die beste Option für Webtests und wird häufig zur Automatisierung von Browser-Aktivitäten verwendet. Die Beautiful Soup-Bibliothek besteht aus einem Paket, das HTML- und XML-Dokumente analysiert. Das Paket erstellt Analysebäume, die beim Extrahieren von Daten aus dem Ziel helfen. Die Pandas-Bibliothek hingegen ist maßgeblich an der Extraktion, Analyse, Bearbeitung und Speicherung von Daten im erforderlichen Format beteiligt.
Praktisches Beispiel
Unten finden Sie ein Beispiel für das Scraping von Daten für Google-Aktien auf Yahoo! Finanzwebsite.
Der Vorgang beginnt mit dem Besuch der Yahoo Finance-Website und der Eingabe des Handelssymbols für die Google-Aktie "toget" in das Suchfeld. Als Antwort ändert sich die URL und enthält den Suchbegriff, dh das Symbol "toget". In den Suchergebnissen wird die Aktienseite angezeigt, auf der spezifische Informationen zur Aktie angezeigt werden, z. B. Aktienkurs, Eröffnungskurs, Index für den Preis pro Gewinn und die Handelsspanne des Jahres.
Überprüfen Sie anschließend die Bestandsdaten, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Seite klicken und je nach Browser "Seitenquelle anzeigen" oder "Element überprüfen" auswählen. Sie können auch die Verknüpfung auf der Aktienseite verwenden, indem Sie die benötigten Daten wie den aktuellen Aktienkurs markieren.
Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf den markierten Bereich und wählen Sie "Element überprüfen" aus den bereitgestellten Optionen. Die Ausgabe gibt Ihnen den Aktienkurs und alle anderen relevanten Details der toget-Aktie.
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