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试分析Python的互联网金融数据采集研究

更新时间：2019-12-25 07:01:10 大小：3M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python互联网金融数据采集 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

互联网金融数据蕴含着海量的信息资源，同时也蕴含着冗杂的数据资源。如何获取具有价值性、决策性的信息资源俨然成为有效获取互联网金融数据的关键要求。而通过利用Python可以获取、解析并提取具备关键性价值的互联网金融数据，与此同时，还可以提取关键信息进行合理存储，具有较大的应用价值。针对于此，文章主要结合Python特性，分析其在互联网金融数据采集方面的具体应用，仅供参考。


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根据数据自身结构类型或者性质的不同，我们也可以将互 [1]  
联网金融数据分为数字、短文本、音频等方面的数据。其中，  
以日期、价格等为主的数据资源多以数字形式存在或者短文本 [2]  
形式存在，而评论、新闻等多以长文本形式存在。随着我国通  
讯技术与互联网金融体系的不断发展，以图片、音频以及视频 [3]  
等为主的新兴数据存储方式，逐渐成为互联网金融数据的主要  
                                      
王蕾,安英博,刘佳杰.ꢀ基于Python的互联网金融数据采  
集[J].ꢀ合作经济与科技,2017(09):47-49.  
翟红艺.ꢀ基于Python的网络数据采集系统研究与设计[J].ꢀ  
科技创新导报,2011(01):56.  
魏冬梅,何忠秀,唐建梅.ꢀ基于Python的Web信息获取方  
法研究[J].ꢀ软件导刊,2018,17(01):41-43.  
西部论丛 WESTERN FORUM  
试分析Python的互联网金融数据采集研究  
程亦球  
湖北工业大学  
互联网金融数据蕴含着海量的信息资源，同时也  
摘ꢁ要：  
来源。  
3 互联网数据采集方式  
蕴含着冗杂的数据资源。如何获取具有价值性、决策性的信息  
资源俨然成为有效获取互联网金融数据的关键要求。而通过利  
用Python可以获取、解析并提取具备关键性价值的互联网金  
融数据，与此同时，还可以提取关键信息进行合理存储，具有  
较大的应用价值。针对于此，文章主要结合Python特性，分  
析其在互联网金融数据采集方面的具体应用，仅供参考。  
主要以上述外部数据采集方式中的第三种方式，即利用数  
据采集工作自动化采集互联网数据，进行探讨与分析。一般来  
说，互联网数据在采集方式上可以选择网络爬虫等方式，获取  
网络程序与脚本。网络爬虫在访问某一个文本链接的时候，往  
往可以从 HTML 标签中获取所需信息的网页资源，即地址信息。  
在此过程中，我们可以根据关键词等提示信息，对所有相关网  
页信息进行合理分析与存储，便于工作人员完成后续的数据工  
作，确保数据采集与分析安全、合理。  
Python 互联网金融 数据分析 数据采集  
关键词：  
前言：随着我国互联网建设规模的不断扩大，互联网金融  
体系得到了全面发展，尤其体现在数据规模方面。金融领域的  
工作人员通过利用互联网优势，完成数据采集、大数据分析等  
复杂性较高的工作，从而获取最具价值性的信息数据。从某种  
程度上来说，通过获取到最具价值性的信息数据，互联网金融  
行业可以适当降低自身的营销成本，实现预期的经济效益。在  
此过程中，Python 能够辅助互联网金融体系完成数据采集工作  
4 基于 Python 的互联网金融数据采集分析  
C++、C#、Java、Python 等程序设计语言都可以用于互联  
网金融数据采集当中，以网络爬虫的开发语言形式进行数据方  
面的获取工作。其中，以 Python 为代表的程序设计语言，为  
工作人员提供了丰富的 API 和大量的数据处理工具。与此同时，  
还可以利用 C 语言以及 C++ 等编写程序拓宽模块，以便更好  
与后续数据分析工作，进一步提升数据分析的准确性、安全性， 地用于第三方库当中。结合以往的实践经验来看，工作人员在  
应用效果较佳。  
1ꢀ获取互联网金融数据的相关途径分析  
应用 Python 进行数据采集工作时，如果遇到小规模数据采集  
情况时，工作人员可以使用 requests+Beautiful Soup+re 的体系  
结构予以实现。  
根据互联网金融数据的相关特性，我们大致可以将互联网  
金融数据的来源分为两种，分别是内部数据来源与外部数据来  
源。其中，内部数据主要来自互联网金融企业的内部数据库当  
中，较之外部数据相比，获取方便。但是数据库中的数据往往  
一般来说，应用 requests 库时，工作人员可以利用其自  
动化提交网络的特性，自动爬取 HTML 页面，获得所需的信  
息。如果遇到较大规模数据采集情况时，工作人员则可以使用  
不能直接被相关人员用于分析工作当中，多需要通过数据整合、 scraper 体系结构或者 Portia 体系结构形式完成数据采集以及分  
清洗以及转换后才能进行直接使用。与此同时，企业内部数据  
可以有效针对客户的实际需求进行细分，预测企业金融产品的  
发展不足与发展趋势。辅助工作人员进行科学决策，并以行业  
发展的趋势分析客户的实际需求。然而，光凭借企业内部数据  
进行分析，往往不够的，还需要工作人员利用外部数据进行决  
析工作。以互联网金融数据采集实证进行分析，如针对淘宝网  
站“大码女装”的销售情况进行分析。  
首先，基于 Python 的互联网金融数据采集需要获取商品  
名称、价格、销售量等方面的信息资源。在此过程中，工作人  
员应该查看网战根目录下的 robots.txt 文件，目的在于明确该  
网站爬虫过程中的限制要求。其次，合理制定搜索策略，获取  
HTML 页面信息。如提取商品名称、价格等关键性信息。最后，  
在完成上述步骤之后，存储所获得商品信息资源 [3]。  
结论：总而言之，基于 Python 的互联网金融数据采集工  
作，较之从前相比，在数据采集与数据分析方面取得较大突破，  
策、分析 [1]  
。
根据以往的经验来看，外部金融数据的来源丰富多种且形  
式多样，根据来源途径的性质进行划分，大体可以分为以下三  
种：第一种，通过与数据拥有方签署合作协议获取金融数据；  
第二种，通过购买金融数据库获取金融数据；第三种，利用数  
据采集工作自动化获取所需的金融数据。结合实践经验来看， 有效规避了以往数据分析力度不足的情况。最重要的是，基于  
第三种数据采集方式往往可以依照私人需求完成数据采集工  
作，在获取数据方面具备更高的针对性，不足的是，对技术方  
面的要求甚高，且不能违反网络数据采集的相关规定，避免引  
发法律纠纷事件，如“酷米客”与“车来了”之间的数据纠纷  
事件，这一点必须加以注意。  
Python 的互联网金融数据采集工作，在数据分析方面具备多种  
方式，可以通过利用数据采集工具，自动化采集互联网数据，  
完成精准分析工作，为从业人员提供最具价值性的信息数据。  
可以说，Python 的出现与普及应用为我国互联网金融行业带来  
了巨大的应用价值，值得我们推广与研究。因此，针对现阶段  
Python 应用中存在的不足之处，必须进行及时改进与完善，确  
保我国互联网金融数据采集安全、合理。相信通过从业人员的  
2ꢀ互联网金融数据的具体类型  
利用数据采集工具自动化采集互联网金融数据时，往往会  
遇到多种类别数据来源。根据行业领域或者发展途径的不同， 不懈努力，基于 Python 的互联网金融数据采集工作势必会上  
我们可以将互联网金融数据分为股票、证券、期货等与理财方  
面有关的数据资源。像电子商务数据、微博等方面数据，可以  
升到全新高度，让我们拭目以待！  
归类为社交平台互联网金融评论数据 [2]  
。
参考文献：  
ꢀ2018第11期ꢀ  
ꢀ 713  

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