selenium爬取股票数据
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python从雪球爬取股票信息爬虫,获取A股总市值、总资产、总利润、市净率、净资产收益率
Python从雪球爬取股票信息,获取A股大盘的ROE、PE、PB等数据,获取A股总市值、总资产、总利润、市净率、净资产收益率
基于selenium和Python的东方财富网股票数据分析与爬取设计源码
该项目为基于selenium和Python开发的东方财富网股票数据分析与爬取源码,总计包含40个文件,涵盖14个Python源代码文件、13个Python编译文件、4个XML配置文件、3个JSON数据文件以及其他格式文件,旨在实现东方财富网股票数据的自动化抓取与分析。
python-爬虫案例
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一个用 Python 编写的股票数据爬虫源码,用于获取 A 股市场的股票数据,包括股票代码、名称、当前价格、涨跌幅等
应用场景:金融数据分析、投资决策支持。通过爬取股票数据,可以分析市场趋势、挖掘投资机会,为投资者提供数据支持。
python网络爬虫基础教学.rar
python 爬虫 基础教学,很经典哦~~
小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础 小白学 Python 爬虫(6):前置准备(五)爬虫框架的安装 小白学 Python 爬虫(7):HTTP 基础 小白学 Python 爬虫(8):网页基础 小白学 Python 爬虫(9):爬虫基础 小白学 Python 爬虫(10):Session
Python爬虫的编写技巧、建议及注意项
学习爬虫技术是一个阶梯式进步的过程,需要不断实践和解决实际问题。随着技术水平的提高,也要不断关注新的技术和方法,以适应爬虫领域的快速发展。通过遵循文档的学习规划和建议,你可以逐步提升爬虫技能,并且在开发过程中遵守相应的伦理和法律规范。
轻量型A股爬虫项目.zip
爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
kospiece:“Kospiece”是一个创建“可视化KOSPI 200家公司(地图)的股票社区网站”的项目。
可视化 KOSPI 200 公司的股票社区网站(地图) 基准测试站点: : 主题和目的 1.将KOSPI 200可视化为地图,让投资者快速了解韩国股市,快速React 2. 建立一个投资者可以分享他们的意见并进行模拟投资的社区 开发环境 硬件:台式机,64 位 Windows 8.1 平台,处理器-Intel Core 开发语言:JSP(2.3)、Servlet(3.1)、JAVA(1.8.0_241)、Python(3.8.1) 开发工具:eclipse(版本2019-03,4.11.0)、PyCharm(版本2019-03-04) 数据库管理系统:MySQL MariaDB (10.3.22) DBMS 连接工具:mySQL Workbench、HeidiSQL 网络服务器(WAS):tomcat 8.5 浏览器:chrome 80.0 网页程序技术:HTML、CSS
【数据结构与算法】链表数据结构实现示例3
存储中的应用,为后续学习更复杂的链表题型(如双指针、环检测)打下基础;③ 用于算法刷题前的基础训练或课程内容概要:实验参考。;本文 阅读建议:建议详细介绍了单向链表结合代码逐行调试,动手实现每个这一基础数据结构的Python实现,涵盖节点方法以加深理解,定义、链表的基本操作如插入、删除重点关注插入删除时、查找和反转的边界条件处理以及反转链表的指等功能。代码实现了针变换逻辑。包括头插、尾插、按索引插入与删除、按值删除、元素查找以及原地反转等常用方法,并通过__len__、__iter__和__repr__等魔术方法提升使用体验。整个实现注重时间复杂度控制和边界条件处理,同时利用__slots__优化内存占用,结构清晰,便于理解和学习。; 适合人群:具备基本Python编程能力,正在学习数据结构与算法的初学者或计算机相关专业学生;也适合准备技术面试的求职者巩固基础知识。; 使用场景及目标:①帮助读者深入理解链表的底层工作原理及指针操作;②为后续学习更复杂的链式结构(如双向链表、循环链表)打下坚实基础;③应用于算法题训练中对链表操作的快速实现与调试。; 阅读建议:建议读者结合代码逐行理解每个方法的逻辑流程,尤其是指针的移动顺序与边界判断条件,并动手实践调用示例,进一步调试和扩展功能以加深掌握。
永磁直驱风机+蓄电池+超级电容平抑改善风电输出功率波动(混合储能微电网分频功率控制)【仿真+相关参考文献】
内容概要:本文围绕一种由永磁直驱风机、蓄电池与超级电容构成的混合储能微电网系统,提出基于分频功率控制策略的风电功率波动平抑方法。利用Simulink仿真平台构建三相四桥拓扑结构下的系统模型,重点实现能量协调控制与动态功率分配机制,充分发挥蓄电池(高能量密度)与超级电容(高功率密度)的互补特性,有效抑制风电输出的随机性和波动性,提升并网电能质量与系统稳定性。研究涵盖关键控制算法设计、储能单元动态响应分析及频率响应阈值设定,并配套提供仿真模型与参考文献,支撑科研复现与工程验证。; 适合人群:从事新能源发电、微电网控制、储能系统集成等相关领域的科研人员及电气工程、自动化专业的研究生;具备电力电子变换技术、自动控制原理与MATLAB/Simulink仿真基础的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合储能系统在可再生能源并网中的应用研究;②掌握分频控制策略的设计与实现方法;③完成高水平学术论文的仿真实验或科研课题开发;④深入理解多类型储能与永磁直驱风电机组的协同控制机理。; 阅读建议:建议结合所提供的Simulink仿真模型与参考文献系统学习,重点关注控制策略的频率划分逻辑、PI参数整定及储能单元的充放电管理策略,宜按照文档结构循序渐进地进行模型搭建与仿真调试,以建立完整的系统级认知与实践能力。
无人机固定翼无人机简化燃油燃烧仿真的模拟模型(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种针对固定翼无人机的简化燃油燃烧仿真模拟模型,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型通过简化的数学方法模拟无人机在不同飞行工况下的燃油消耗与燃烧过程,聚焦于燃油动态的核心机制,忽略复杂的化学反应细节,从而在保证工程应用精度的前提下显著提升计算效率。模型可广泛应用于无人机能耗预测、续航能力评估及能源管理系统优化,具备良好的集成性,适用于飞行任务规划与系统级仿真平台开发。; 适合人群:具备Matlab编程基础,从事无人机系统仿真、飞行器能源管理或航空动力系统研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研发人员。; 使用场景及目标:①用于固定翼无人机飞行任务中的能耗预测与续航能力评估;②支撑无人机能源管理系统的设计与优化;③作为教学工具帮助学生理解无人机燃油动力系统的建模方法。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与飞行器动力学基础知识进行学习,重点关注燃油消耗率与飞行状态参数(如速度、高度、推力)之间的映射关系,可通过调整模型参数进行仿真验证,进一步深化对无人机能量管理机制的理解。
YOLO26算法商场自动扶梯扶手栏杆目标检测+训练好的模型+125张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[扶手栏杆(grabingRail)] · 训练集:109 张 · 验证集:11 张 · 测试集:5 张 · 总计:125 张 该数据集聚焦于商业综合体内部自动扶梯场景中乘客与扶手栏杆的交互行为,旨在为公共场所安全监控提供高精度的视觉识别支持。数据采集自多角度、多时段的室内商场环境,真实还原了人流密集区域中乘客抓握扶手栏杆的典型动作特征,具有明确的公共安全监测应用价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 38 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7448** mAP50-95 | 0.2788 Precision | 0.7045 Recall | 0.7949 train/box_loss | 1.5726 train/cls_loss | 1.2592 val/box_loss | 2.3425 val/cls_loss | 1.8854 【训练过程分析】 在训练的前30轮,曲线显示模型表现得相当积极,mAP50从初始值迅速提升至0.72,随后在30到35轮之间逐渐趋于平缓,收敛性有所减弱。从第35轮起,mAP50保持在0.74附近小幅波动。在最后5轮中,mAP50没有明显变化,而mAP50-95则徘徊在0.27附近,这表明模型在高召回率的同时,低精度问题依旧没有得到改善。整体而言,训练过程虽然顺利,但后期的收... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
mongodb-linux-x86_64-rhel93-8.0.13.tgz
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mongodb-linux-aarch64-amazon2023-8.0.13.tgz
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高速通信速率下发射机接收机均衡及通道建模技术研究
内容概要:本文档由相较前代标准的变化及其工程实现要点。
MATLAB代码:Hampel→剪切波弹性成像中的多普勒速度场两级滤波和AHI粘弹性重建(RIMNI 2026).zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
风光储交直流微电网一体化协调控制Simulink仿真
内容概要:本文系统阐述了风光储交直流微电网一体化协调控制的Simulink仿真研究,全面整合风能、光伏、储能系统及PEM电解制氢等新型能源转换模块,构建交直流混合微电网的完整仿真平台。研究涵盖并网、孤岛及离并网无缝切换等多种运行模式,重点实现了虚拟同步发电机(VSG)控制、下垂控制、构网型变流器控制、功率协调分配、预同步切换技术及中点电位平衡等核心控制策略的建模与仿真验证。通过引入SCI论文复现案例与详细建模报告,强化了控制算法在实际系统中的适用性与可靠性,提升了高比例可再生能源接入场景下的系统稳定性与综合能源利用效率。; 适合人群:具备电力系统、新能源发电或自动控制等相关专业知识背景,从事微电网、智能电网、可再生能源系统研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①支撑高校科研项目中微电网系统建模与先进控制策略的设计与验证;②用于SCI级学术论文的复现、算法改进与创新方法实证;③服务于风光储一体化工程项目的仿真分析、方案优化与控制系统开发,提升系统动态响应与运行稳定性。; 阅读建议:建议结合文中提供的参考文献、建模报告及仿真资源,循序渐进地搭建模型,重点关注VSG、下垂控制等算法的实现逻辑与参数整定过程,并通过对比仿真结果进行性能评估与二次开发。
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