Erste Schritte mit Python Web Scraping Practice

Einführung in die Python-Web-Scraping-Praxis In Python 3 mit Bezug auf umgeschrieben

Vorbereitung

Python-Versionsprüfung

$ python3 -V
Python 3.8.6

Nikkei durchschnittliche Aktienkursakquisition

Paketinstallation

$ pip3 install beautifulsoup4

Schaben

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.nikkei.com/markets/kabu/"

html = urlopen(url).read()
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

nikkei_heikin = soup.find("span", class_="mkc-stock_prices").string
print(nikkei_heikin)

Paketinstallation

$ pip3 install beautifulsoup4
$ pip3 install apscheduler
$ pip3 install requests
import csv
import datetime

import requests
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from bs4 import BeautifulSoup

sched = BlockingScheduler()

#Laufen Sie jede Stunde
# @sched.scheduled_job('interval', hours=1)


#Laufen Sie jede Stunde mit 0 Minuten
@sched.scheduled_job("cron", minute=0, hour="*/1")
def scheduled_job():

    #Greifen Sie auf die Nikkei-Durchschnittskurs-Seite des Nihon Keizai Shimbun zu und erhalten Sie den HTML-Code
    r = requests.get("http://www.nikkei.com/markets/kabu/")
    r.raise_for_status()

    #Holen Sie sich Nikkei durchschnittlichen Aktienkurs mit Beautiful Soup
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    nikkei_heikin = soup.select_one(
        "#CONTENTS_MARROW > div.mk-top_stock_average.cmn-clearfix > div.cmn-clearfix > div.mkc-guidepost > div.mkc-prices > span.mkc-stock_prices"
    ).get_text(strip=True)

    #Konvertieren Sie die aktuelle Zeit in eine Zeichenfolge
    now = datetime.datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")

    print(f"{now} {nikkei_heikin}"

    #Fügen Sie das Datum und die Uhrzeit sowie den Wert des durchschnittlichen Aktienkurses von Nikkei zur CSV hinzu
    with open("nikkei_heikin.csv", "a") as fw:
        writer = csv.writer(fw, dialect="excel", lineterminator="\n")
        writer.writerow([now, nikkei_heikin])


sched.start()

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