python爬取在线文档wps

### 使用Python爬取WPS在线文档的内容 对于想要通过 Python 来获取 WPS 在线文档中的内容而言,这并非是一个简单的任务因为涉及到的是特定应用内的资源访问而不是公开网页上的静态或动态内容。通常情况下,直接抓取这类受保护的应用程序内部页面会遇到诸多障碍,比如身份验证机制、反自动化措施以及可能存在的法律条款限制。 不过,在某些场景下如果 WPS 提供了官方 API 接口,则可以通过调用这些接口来合法合规地读取文档信息。遗憾的是目前并没有找到关于 WPS 对外开放此类功能的具体说明[^1]。 当面对没有提供API的情况时,可以考虑如下替代方案: #### 替代方法一:模拟登录与解析HTML 假设目标网站允许浏览器端操作并显示所需的数据,那么可以尝试使用 Selenium 或 Playwright 这样的工具库来进行浏览器自动化的实现。这种方式能够加载完整的Web应用程序环境从而绕过一些基本的身份验证流程。 ```python from selenium import webdriver import time driver = webdriver.Chrome() # 假设已经安装好了ChromeDriver并且配置路径 try: driver.get('https://example.com/wps-document') # 将此URL替换为实际的目标地址 time.sleep(5) # 给予足够的时间让页面完全渲染出来 content_element = driver.find_element_by_css_selector('.document-content') document_text = content_element.text finally: driver.quit() print(document_text) ``` 需要注意上述代码仅为示意用途,并未考虑到具体的元素定位方式以及其他异常情况处理逻辑;而且这种方法依赖于目标站点结构保持稳定不变的前提之下才能正常工作。 #### 替代方法二:转换导出再读入 另一种思路是从源头解决问题——即先将 WPS 文档另存为其他易于被编程语言处理的形式(如 PDF/DOCX),然后再借助专门用于解析该类文件格式的第三方包完成最终目的。 ```python from PyPDF2 import PdfReader reader = PdfReader(open("path_to_converted_pdf", "rb")) page = reader.pages[0] text = page.extract_text() print(text) ``` 以上例子展示了针对已转成PDF版本后的文字提取过程,而对于Word类型的文档则有 python-docx 库可供选择。 无论采取哪种策略都应当遵循服务提供商所制定的相关规定以免触犯法律法规风险。同时也要注意个人隐私安全问题防止敏感资料泄露事件发生。

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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Python3+Selenium+Chrome实现自动填写WPS表单

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引言   本文通过python3、第三方python库Selenium和谷歌浏览器Chrome,完成WPS表单的自动填写。 开发环境配置   python3的安装:略,网上都有教程。   Selenium的安装:在命令行输入pip3 install selenium并回车即可完成安装,如果不成功,查找网上教程。   Chrome的安装:略,网上都有教程。   因为Selenium需要ChromeDriver来驱动Chrome,所以还需要下载驱动ChromeDriver。下面重点介绍一下ChromeDriver的安装(如不太清楚,查找网上教程):   1.确定谷歌浏览器的版本号:首先打开谷歌浏览

Python爬取百度结果[代码]

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本文介绍了如何使用Python爬取百度搜索结果页的网页标题及其真实网址。首先需要安装requests和bs4库,然后通过解压提供的压缩包并按照教程装载Cookie来使用脚本。脚本运行前需登录百度账户并获取Cookie值,替换脚本中的相应字段。运行脚本后,结果将保存在BDlinks.csv文件中,可用WPS或Excel打开。若脚本运行失败,可能是Cookie未正确装载或高频访问被识别为爬虫,需重新获取Cookie。文章还提供了详细的源码和注释,适合Python爬虫初学者学习使用。

Python课程设计项目:基于python机器学习(ml)的天气预测和天气可视化+源代码+文档说明

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# 一、项目介绍 **项目名称:天气预测和天气可视化** 天气预测和天气可视化是一个基于python机器学习(ml)的长春地区的天气预报项目,它实现了天气数据的爬取,预测和可视化。 项目结构如下: ![img](image/wps26.jpg) * 天气数据的来源 GetData文件使用python爬虫技术,爬取长春和全国的天气信息数据 爬取网站:http://tianqi.2345.com/wea_history/54161.htm ProcessDate文件对爬取的天气数据进行了预处理 几个CSV文件保存的是爬取后并经过处理的数据 * 天气数据的预测 GetModel文件通过训练预测模型来预测长春近一周的天气,该文件利用Joblib将模型保存到本地 Main文件是项目主文件,通过运行该文件即可运行整个项目,该文件前部分获取保存到本地的预测模型来进行预测,并将预测结果打印到控制台 * 天气数据的可视化 Main文件后部分实现了天气数据的可视化 # 二、详细介绍 本项目分为三个部分,即爬取和处理数据,数据预测(包含评价方法)和数据可视化 ## 1. 爬取和处理数据 数据爬取代码: ````py resq = requests.get(url, headers=headers, params=params) data = resq.json()["data"] # data frame df = pd.read_html(data)[0] ```` 即使用python爬取网站的json数据 ### **数据预处理:** 获取到的天气信息包括最高温,最低温都不是int格式的数字,通过对数据截取,将部分指标的数据变换为int类型 并对缺失值进行了处理 ````py my_imputer = SimpleImputer() imputed_X_train = pd.DataFrame(my_imputer.fit_transform(X_train)) imputed_X_valid = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid)) ```` 通过SimpleImputer ,可以将现实数据中缺失的值通过同一列的均值、中值、或者众数补充起来,本项目使用了SimpleImputer的fit_transform对缺失值进行填充 ## 2. 数据预测和模型评价方法 预测数据采用了机器学习算法——线性回归 模型使用过程: ### A. 提取数据 ````py 获取测试集、训练集、验证集 [X_train, X_valid, y_train, y_valid, X_test] = ProcessData.ProcessData() ```` 其中ProcessData()函数里使用了如下语句: ````py X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0) ```` train_test_split()是sklearn包的model_selection模块中提供的随机划分训练集和验证集的函数;使用train_test_split函数将完整的数据集和验证集以同等的比例分成2组不同的数据集和验证集 ### B. 训练模型 选择了随机树森林模型(randomforest),然后用fit来训练模型 ````py # 随机树森林模型 model = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=1001) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) ```` ### C. 根据数据预测 ````py # 最终预测结果 preds = model.predict(r[1]) -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

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WPS Excel采集网页表格数据[项目代码]

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本文介绍了两种在WPS Excel中采集网页表格数据的方法:一是通过浏览器拖拽选中表格后复制粘贴到Excel;二是使用F12调试器快速定位table标签并复制粘贴。此外,文章提到微软Excel支持创建数据查询并链接网页地址捕捉表格,但WPS Excel目前尚未支持此功能。作者希望金山公司能推出类似功能,并提供了使用Python的BeautifulSoup库爬取网页表格数据的代码参考。

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内容概要:本文档是一套完整的“设备验收”管理系统的技术实现方案,涵盖前后端代码,主要用于对设备采购与改造项目的验收进度进行数字化管理。系统支持按年份、站点(Site)、产品类型、厂商等多维度查询设备的验收状态,包括总数、已验收、验证中、异常、待纸档、系统签核等多个环节的数量统计。后端基于Spring Boot、MyBatis Plus和MySQL构建,提供RESTful API接口,实现分页查询、数据增删改查、汇总统计、Excel导出等功能,并通过VO、DTO、Mapper、Service、Controller等标准分层结构保证代码可维护性。前端采用Vue + Element Plus + ECharts技术栈,实现动态表单、多条件筛选、图表可视化(柱状图、饼图)以及定时轮询刷新,提升用户体验。系统还设计了“进行中”和“异常”两类数据的预计算汇总机制,提升查询性能。; 适合人群:具备Java后端开发和Vue前端开发经验,熟悉Spring Boot、MyBatis Plus、Element Plus、ECharts等主流框架的研发人员,尤其适合参与企业内部管理系统开发的工程师。;

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一、资源特点 全新力作:今年精心打造,人工细细打磨,品质上乘。 权威精准:数据来源,准确靠谱,值得信赖。 品质无忧:绝无数据造假,品质有保障,放心使用。 二、适用人群 学生:在校专科生、本科生、研究生,助力学业各个环节。 教研人员:大学教师和学术科研工作者,为教学科研添力。 三、适用专业 社科经济:经济学、社会学专业适用。 规划管理:地理学、城市规划,以及商业、工商管理专业皆可使用。 [特别说明]相关资源数据已全部上传至网盘。 由于纯手工分享粘贴链接和提取码,不排除有极少提取码或者链接出现差错(或内容与标题对不上),若遇到这种情况,不要着急,请私信博主,将会第一时间更正补链接!

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内容概要:本文档是IEEE Std 802.3cz-2023,作为IEEE 802.3以太网标准的第7项修正案,定义了用于汽车环境的多千兆玻璃光纤以太网的物理层规范和管理参数。该标准新增了2.5 Gb/s、5 Gb/s、10 Gb/s、25 Gb/s和50 Gb/s五种速率的光学以太网(BASE-AU)物理层规范,采用分级玻璃光纤实现高带宽、低延迟的数据传输,特别适用于车载网络中的高性能应用场景,如高级驾驶辅助系统(ADAS)、车载信息娱乐系统和自动驾驶系统。文档详细规定了物理编码子层(PCS)、物理介质附件(PMA)、物理介质相关(PMD)子层的功能、帧结构、前向纠错(RS-FEC)、扰码机制、光信号调制与接收灵敏度等关键技术指标,并提供了测试模型和合规性验证方法。; 适合人群:从事汽车电子、车载通信系统设计、高速以太网协议开发的工程师和技术研究人员,以及熟悉物理层设计的通信专业人员。; 使用场景及目标:①为汽车级高速以太网系统提供标准化的物理层解决方案;②指导车载光通信模块的设计与测试;③支持多速率自适应通信链路的实现,满足未来智能汽车对高带宽和可靠性的需求。; 阅读建议:此标准技术性强,涉及大量物理层细节和数学模型,建议结合IEEE 802.3系列其他标准对照阅读,并配合实际硬件设计与仿真工具进行深入理解。

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 110KV单电源电网三段式电流保护+距离继电保护整定计算说明报告(23页+6000字)

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内容概要:本文为一份详尽的《110KV单电源电网三段式电流保护+距离继电保护整定计算说明报告》,全文约6000字、共23页,系统阐述了高压电网中继电保护的核心原理与工程整定方法。报告聚焦于110KV单电源供电系统,深入解析三段式电流保护(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ段)与距离保护的配置原则、动作特性、整定计算流程及配合逻辑。内容涵盖电力系统短路电流计算、保护定值设定、灵敏度校验、动作时限级差配合等关键技术环节,并结合典型电网结构进行实例化参数推导与方案分析,确保保护的选择性、速动性、可靠性和灵敏性。文中可能引入Matlab进行仿真辅助计算,以提高整定精度,验证保护动作行为,具有较强的理论深度与工程实践指导意义。; 适合人群:电力系统及其自动化、电气工程等相关专业的高年级本科生、研究生,以及从事变电站继电保护设计、整定计算、现场运维和技术管理的工程技术人员,尤其适用于完成课程设计、毕业设计或实际工程项目的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握110KV单电源电网中三段式电流保护与距离保护的整定计算方法与技术规范;②应用于实际工程中的保护配置设计与定值整定;③为继电保护方案的合规性审查、动作逻辑验证及故障响应优化提供理论支撑; 阅读建议:建议结合《电力系统继电保护原理》《电力系统分析》等教材同步学习,按照文档结构逐步推演短路电流计算与定值整定过程,重点关注各保护段之间的时限配合与灵敏度校验,并推荐使用Matlab等工具复现关键计算步骤以加深理解与应用能力。

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一、资源特点 全新力作:今年精心打造,人工细细打磨,品质上乘。 权威精准:数据来源,准确靠谱,值得信赖。 品质无忧:绝无数据造假,品质有保障,放心使用。 二、适用人群 学生:在校专科生、本科生、研究生,助力学业各个环节。 教研人员:大学教师和学术科研工作者,为教学科研添力。 三、适用专业 社科经济:经济学、社会学专业适用。 规划管理:地理学、城市规划,以及商业、工商管理专业皆可使用。 [特别说明]相关资源数据已全部上传至网盘。 由于纯手工分享粘贴链接和提取码,不排除有极少提取码或者链接出现差错(或内容与标题对不上),若遇到这种情况,不要着急,请私信博主,将会第一时间更正补链接!

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【工业自动化】欧姆龙PLC产品线与编程软件应用:从选型架构到调试排错的全流程技术指南

内容概要:本文《欧姆龙PLC与编程软件完全手册》系统介绍了欧姆龙PLC的产品架构、软件体系、通信协议、选型策略及编程调试技巧。重点区分了两大技术平台:基于CX-Programmer的传统C系列(CP/CJ/CS)与基于Sysmac Studio的新一代Sysmac平台(NJ/NX/NY),强调二者在软件生态、寻址方式和通信架构上的根本差异。手册详细对比了各系列PLC的性能参数,并提供与西门子产品的功能对标,帮助用户快速定位。深入讲解了编程操作中的关键问题,如任务结构设计、间接寻址、FB封装陷阱、在线调试五件套等,特别指出“FB使能关闭时状态不初始化”等易出错点。最后汇总了选型路径与现场避坑清单,极具实战指导价值。; 适合人群:具备一定工业自动化基础,从事PLC编程、设备调试、系统集成的研发工程师和技术人员,尤其是从西门子平台转向欧姆龙或参与新项目选型的1-5年经验从业者。; 使用场景及目标:① 新项目选型时判断应选用C系列还是Sysmac平台;② 编程调试过程中掌握高效操作技巧与常见问题排查方法;③ 实现跨平台迁移、系统升级或接手他人项目时规避架构与逻辑陷阱;④ 提升对欧姆龙PLC任务机制、间接寻址、FB设计等高级功能的理解与应用能力。; 阅读建议:本手册理论结合实践,建议按“先架构后操作”的顺序阅读,重点章节需结合实际工程反复演练。特别是FB设计规范、任务切换处理、强制操作收尾流程等内容,应在仿真环境中验证后再应用于现场。注意版本匹配问题,操作前确认所用软件与控制器固件版本兼容。
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LLVM IR(Intermediate Representation,中间表示)是LLVM编译器基础设施的核心抽象层,它是一种强类型、静态单赋值(SSA)形式的低级程序表示,兼具可读性与机器可处理性,既接近高级语言语义,又贴近底层硬件指令模型。本资源标题“llvm-ir-tutorial-Rust系统编程与WebAssembly资源”明确指向一个跨技术栈的深度实践型学习体系,其核心逻辑在于:以Rust语言为前端开发载体,通过显式生成、阅读、修改和优化LLVM IR,深入理解现代编译器后端工作原理;同时将该能力延伸至WebAssembly(Wasm)目标平台,打通从系统级安全编程到浏览器/边缘沙箱执行的全链路编译路径。Rust之所以成为该教程的理想语言载体,在于其零成本抽象、内存安全性保障(无GC)、对底层控制的精细支持(如裸指针、内联汇编、自定义分配器),以及其默认使用LLVM作为后端编译器(rustc基于LLVM),使得开发者能无缝切入IR层面进行调试与干预——例如通过`rustc --emit=llvm-ir`直接导出人类可读的`.ll`文件,或借助`llc`工具将IR进一步降级为特定架构的汇编代码。而WebAssembly则构成该知识体系的关键出口:Wasm并非直接运行Rust源码,而是依赖Rust编译器链(通过`wasm32-unknown-unknown`或`wasm32-wasi`目标)将Rust代码先编译为LLVM IR,再由LLVM的Wasm后端(`llvmlite`或`wabt`等工具链组件)将其转换为`.wasm`二进制模块;此过程高度依赖对IR结构的理解——例如函数签名如何映射为Wasm类型签名、全局变量如何转化为Wasm线性内存偏移、panic机制如何被重写为Wasm trap指令、以及如何通过`#[no_mangle]`和`extern "C"`控制符号导出以适配JS宿主调用。教程中所含的`src/`目录必然涵盖大量Rust源码示例,包括但不限于:手动编写`unsafe`块触发特定IR模式(如`llvm.memcpy`内建调用)、使用`#[inline(never)]`阻止优化以观察原始IR结构、通过`cfg(target_arch = "wasm32")`条件编译实现平台特化逻辑;`code/`子目录则极可能存放配套的LLVM IR片段(`.ll`)、已编译的Wasm二进制(`.wasm`)、对应的JS胶水代码及HTML测试页面,形成“Rust → IR → Wasm → JS”的完整验证闭环。`book.toml`表明该项目采用mdBook构建交互式技术文档,内容结构应严格遵循认知递进:首章解析LLVM IR语法规范(基本块、指令集如`%1 = add i32 %0, 42`、常量表达式、phi节点在循环中的作用);次章演示Rust到IR的映射规则(`Vec<T>`的内存布局如何体现为`alloca + store + load`序列、`match`表达式如何展开为`switch`或`br`链);第三章聚焦Wasm后端特性(Wasm的限制性类型系统如何迫使LLVM插入`i32.trunc_sat_f64_s`等饱和截断指令、WASI系统调用如何通过`call_indirect`间接调用实现);后续章节必涉及高级主题:利用`llvm::Pass` API编写自定义优化遍(如针对Wasm体积优化的死代码消除Pass)、通过`llvmlite`在Python中动态构造IR并JIT执行、对比`-C opt-level=z`(极致尺寸优化)与`-C lto=yes`(链接时优化)对IR形态的影响。`LICENSE`与`CHANGELOG`则体现工程严肃性:MIT/Apache-2.0双许可证确保Rust生态兼容性,而持续更新的变更日志反映对LLVM版本演进(如LLVM 16+对Wasm GC提案的支持)、Rust稳定版发布(如async/await IR表示变化)、Wasm标准进展(Interface Types、Exception Handling)的实时响应。`.github/`目录内应包含CI配置(如用`cargo llvm-ir`检查PR是否引入非预期IR膨胀)、自动化Wasm测试脚本(`wasm-validate`校验二进制合法性、`wabt`反编译IR比对)、以及Issue模板引导用户精准报告IR生成异常。综上,该资源绝非孤立的语法手册,而是一个融合编译原理、系统编程范式、Web前沿标准与工业级工程实践的立体知识网络,掌握它意味着不仅能写出高效安全的Rust代码,更能洞悉代码如何穿越抽象层级最终在异构环境中精确执行——这种穿透式理解力,正是当代高性能系统开发者与WebAssembly平台架构师的核心竞争力所在。
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OpenStock:中小企业可用的开源库存管理系统

## 1. OpenStock 是什么:一个面向中小企业的开源库存管理系统,不是玩具项目 OpenStock 这个名字乍一听像某个云服务的子产品,但实际它是一个完全面向真实业务场景打磨出来的开源库存管理平台。我第一次在 GitHub 上看到它时,第一反应是“又一个 React + MongoDB 的练手项目”,点开 README 后才意识到——这东西真能用,而且已经在三家本地五金店、两家烘焙工坊和一家小型医疗器械经销商那里跑了一年多。它不追求炫酷的 3D 仓库可视化,也不堆砌微服务架构,核心就干一件事:让老板、仓管员、采购员三类角色,在同一套数据底座上,用最顺手的方式完成“入库→上架→出库→
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Windows平台ESP32开发环境一站式搭建包:MSYS2、ESP-IDF v3.3与VS Code集成配置

ESP32环境搭建是嵌入式物联网开发中极为关键的基础环节,尤其在Windows平台下构建一套稳定、可复现、符合官方推荐规范的开发环境,直接关系到后续固件编译、调试、OTA升级、Wi-Fi/BLE协议栈集成、低功耗优化等高级功能的实现质量与开发效率。本资源包“ESP32环境搭建包(msys2、esp-idf、VScode)”并非简单工具集合,而是一套经过历史验证、面向ESP-IDF v3.3版本深度适配的完整开发生态闭环系统,其核心构成包含三大支柱性组件:MSYS2运行时环境、ESP-IDF SDK v3.3源码及工具链、Visual Studio Code编辑器及其专用插件生态。首先,MSYS2作为Windows下最成熟可靠的类Unix环境模拟平台,提供了POSIX兼容的Shell(bash/zsh)、GNU核心工具集(make、gcc、gdb、awk、sed等)、包管理器pacman,以及对Python 2.7/3.x、CMake 3.10+、Ninja构建系统的原生支持——这些是ESP-IDF构建系统赖以运转的底层基石。特别值得注意的是,所含esp32_win32_msys2_environment_and_toolchain-20181001.zip并非通用MSYS2镜像,而是Espressif官方于2018年10月针对ESP32芯片特性(如Xtensa LX6双核架构、指令集扩展、内存映射布局)定制编译的交叉工具链(xtensa-esp32-elf-gcc),该工具链内建了对FreeRTOS内核调度器、ROM函数调用、Flash加密、Secure Boot签名验证等硬件级特性的深度支持,且与IDF v3.3的Kconfig配置系统、component.mk构建规则、idf.py命令行接口完全对齐。其次,ESP-IDF v3.3是ESP32 SDK发展史上的里程碑版本,首次全面引入组件化架构(Component-based Architecture),将Wi-Fi驱动(esp_wifi)、蓝牙协议栈(bluedroid)、电源管理(esp_pm)、ADC/DAC/PWM外设驱动、LVGL图形库、HTTP客户端/服务器、MQTT、CoAP等全部封装为可独立编译、版本可控、依赖可声明的模块单元;同时强化了CMake构建系统,摒弃旧版makefile,支持多目标构建(app/bootloader/partition table)、自定义链接脚本、符号表分析、静态断言检查,并内置了idf_monitor串口监控器、idf_size内存分析工具、idf.py menuconfig图形化配置界面等工程化利器。第三,VSCodeUserSetup-x64-1.38.1.exe虽为较早版本(2019年9月发布),但其稳定性极高,配合C/C++扩展(Microsoft)、ESP-IDF Extension(Espressif官方维护)、CMake Tools、Python、GitLens等插件后,可实现语法高亮(支持IDF专属宏如ESP_LOGI)、智能补全(基于compile_commands.json)、一键编译烧录(idf.py build/flash/monitor绑定快捷键)、GDB图形化调试(支持多线程FreeRTOS任务切换视图、寄存器/内存/堆栈实时监视)、JTAG硬件调试(需搭配ESP-Prog或FTDI转接板)、代码片段模板(如ESP_ERROR_CHECK宏快速插入)、项目结构导航(按components目录自动索引)等工业级开发体验。此外,该环境包隐含了大量易被忽视却至关重要的细节配置:例如MSYS2中需手动执行pacman -Syu更新基础系统并重启终端以避免toolchain冲突;需将~/.espressif/tools目录权限设为可写以允许idf.py自动下载Python依赖(如pyserial、kconfiglib);VSCode中必须正确设置"idf.espIdfPath"、"idf.pythonBinPath"、"idf.customExtraPaths"等JSON配置项,否则无法识别idf.py命令;还需在Windows PATH中追加MSYS2/usr/bin路径以确保git、ssh等工具全局可用;更关键的是,v3.3版本要求Python严格限定为3.6–3.8区间(不兼容3.9+),且需禁用pip缓存以防wheel包版本错乱。整个搭建过程本质上是对嵌入式开发范式的系统性实践:从操作系统抽象层(MSYS2)→硬件抽象层(ESP-IDF HAL)→应用框架层(FreeRTOS+组件)→开发工具链(VSCode+插件),形成一条贯穿软硬件协同设计的知识脉络。掌握此环境不仅意味着能跑通blink例程,更代表着已具备阅读ESP-IDF源码(如esp-idf/components/esp_wifi/下的phy_init.c、wifi_init.c)、定制SDK配置(通过menuconfig启用BT Coex、修改heap内存分配策略)、交叉调试汇编级问题(如cache attribute错误导致的data abort)、甚至向主干分支提交patch的能力——这才是“行业完整源码”标签背后所承载的真实技术纵深与工程素养。
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OpenStock:开源A股行情数据抓取与自动化选股策略工具

如果你盯盘一天只能看两三次,如果你复盘时总想搞清楚“今天到底哪些票资金在进、哪些在出”,又不想每天打开行情软件被广告和荐股弹窗轰炸,那“OpenStock”这个开源项目可能会刚好踩中你的需求。 OpenStock是一套面向个人投资者的开源行情数据抓取与分析工具,核心理念很简单:把A股每日的行情快照、涨跌停数据、板块资金流向、技术指标信号全部自动拉到本地,集中清洗入库,再用一套可扩展的选股策略引擎做二次筛选,最终输出你真正关心的“可以复盘、可以跟踪、可以留档”的数据结果。它适合三类人:一是没有编程基础但想用现成脚本做常用数据留档的交易者,二是刚入门量化、想用真实行情数据练手策略的开发者,三是已