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import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
import csv
from matplotlib import pyplot as plt
from pylab import mpl
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.finance import candlestick_ohlc
import os
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/53.0.2785.104 Safari/537.36 Core/1.53.1708.400 QQBrowser/9.5.9635.400'
}
url = 'http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_600031.html?year=2017&season=1'
#股票编号：600031 2017年 第一季度
wb_data = requests.get(url, headers =headers)
soup = BeautifulSoup(wb_data.text, 'lxml') # 用.text提取 HTTP体，即 HTML 文档
table = soup.findAll('table', {'class':'table_bg001'})[0]
rows = table.findAll('tr')
#findAll()方法搜索当前tag的所有tag子节点,并判断是否符合过滤器的条件
csvFile = open('600031.csv', 'w+', newline = '') #newline='',解决多一排空行问题
writer = csv.writer(csvFile)
writer.writerow(['日期', '开盘价', '最高价', '最低价', '收盘价', \
'涨跌额', '涨跌幅', '成交量', '成交金额', '振幅', '换手率'])
try:
for row in rows:
csvrow = []
for cell in row.findAll('td'):
csvrow.append(cell.get_text())
#get_text()方法,这个方法获取到tag中包含的所有文本内容，包括子孙tag中的内容，并将结果作为Unicode字符串返回
if csvrow != []:
writer.writerow(csvrow) #将刚才的存放每一个数据的list写入csv文件
except:
print('-----爬虫出错了！-----')
finally:
csvFile.close()
print('-------爬虫跑完了！------')
'''
*用来正常显示中文标签
*解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
'''
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
filename = '600031.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
dates, openprices, highprices, lowprices, closeprices = [], [], [], [], []
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')
dates.append(current_date)
openprice = float(row[1])
openprices.append(openprice)
highprice = float(row[2])
highprices.append(highprice)
lowprice = float(row[3])
lowprices.append(lowprice)
closeprice = float(row[4])
closeprices.append(closeprice)
datas = []
for i in range(len(dates)):
datas.append([mdates.date2num(dates[i]), float(openprices[i]), float(highprices[i]), \
float(lowprices[i]), float(closeprices[i])])
''''----------绘制折线图--------'''
fig = plt.figure(1, dpi =128, figsize =(10,6)) # figure 定义一张图片, figsize决定图片的大小
plt.plot(dates, openprices, color ='r')
plt.title('三一重工（600031）', fontsize =24)
plt.xlabel('', fontsize =16)
plt.ylabel('股价（元）', fontsize =16)
plt.grid(True) #显示网格
fig.autofmt_xdate() #倾斜日期
#保存
plt.savefig('pic/折线图.png',dpi=100)
if os.path.exists(r'pic/折线图.png'):
print('----折线图.png保存好了 ------')
else:
print('---------折线图.png保存失败-----------')
'''--------------绘制K线图-------------'''
fig = plt.figure(2, dpi =128, figsize =(10,6))
ax2 = plt.subplot(111)
ax2.set_title('三一重工（600031）', fontsize =24)
ax2.set_xlabel('', fontsize =16)
ax2.set_ylabel('股价（元）', fontsize =16)
ax2.grid(True) #显示网格
ax2.xaxis_date() #显示为日期
fig.autofmt_xdate()
candlestick_ohlc(ax2, datas, width =0.6, colorup ='r', colordown ='g')
#保存
plt.savefig('pic/K线图.png',dpi=100)
if os.path.exists(r'pic/K线图.png'):
print('----K线图.png保存好了 ------')
else:
print('-------K线图.png保存失败-------')
'''-------合并显示两张图-----------'''
fig = plt.figure(3, dpi=128, figsize =(10,6))
ax3 = plt.subplot(211) #分成2x1，占用第一个，即第一行第一列的子图
ax3.xaxis_date()
ax3.set_title('三一重工（600031）', fontsize =14)
ax3.set_xlabel('', fontsize =12)
ax3.set_ylabel('股价（元）', fontsize =12)
#fig.autofmt_xdate()
ax3.grid(True) #显示网格
ax3.plot(dates, openprices, c ='r')
ax4 = plt.subplot(212) # 分成2x1，占用第二个，即第二行
ax4.set_xlabel('', fontsize =12)
ax4.set_ylabel('股价（元）', fontsize =12)
ax4.grid(True) #显示网格
ax4.xaxis_date()
candlestick_ohlc(ax4, datas, width=0.6, colorup ='r', colordown ='g')
#保存
plt.savefig('pic/折线和K线.png', dpi=100)
if os.path.exists(r'pic/折线和K线.png'):
print('----折线和K线.png保存好了 ------')
else:
print('----折线和K线.png保存失败------')
plt.show()
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