查询一家公司的股票信息是股民们必须掌握的基本技能。本文将介绍几种查询股票信息的方法，帮助大家轻松了解自己所关注公司的股票情况。百度搜索（联华证券）关注更多股票知识。

1. 在证券交易所官网查询

每个的证券交易所官网都提供了股票信息查询功能，只需输入公司名称或股票代码即可查询相关信息。中国证券交易所官网上提供了股、B股、中小板、创业板等市场的股票信息查询功能，用户可以通过输入股票代码或公司名称，了解该公司的股票价格、成交量、涨跌幅等信息。

2. 使用财经新闻app

财经新闻app也是查询股票信息的好工具，用户可以通过搜索指定公司名称或股票代码，获取实时的股票价格、涨跌幅、成交量等信息。财经新闻app“东方财富”提供了全面的股票信息查询功能，用户可以通过关注自己感兴趣的公司，及时获取相关股票信息。

3. 股票软件

股票软件也是查询股票信息的好帮手，用户可以通过下载安装相应的股票软件，随时随地查看股票信息。国内知名的股票软件“同花顺”提供了股票行情查询、K线图分析、板块信息等功能，用户可以通过搜索指定公司，了解其股票的实时情况。

4. 股票论坛

股票论坛也是查询股票信息的好途径，用户可以通过搜索指定公司的论坛，了解其他股民对该公司的看法，以及该公司的消息。国内知名的股票论坛“股吧”提供了丰富的股票信息，用户可以通过搜索指定公司的股吧，了解该公司的动态和其他股民的观点。

以上几种方法都是查询股票信息的好方式，用户可以根据自己的需求选择适合自己的方法，了解自己关注公司的股票情况。同时，投资有风险，入市需谨慎，股民们应该根据自己的风险承受能力，进行合理的投资。

人生苦短，我用 Python

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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

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小白学 Python 爬虫（7）：HTTP 基础

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小白学 Python 爬虫（11）：urllib 基础使用（一）

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小白学 Python 爬虫（17）：Requests 基础使用

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小白学 Python 爬虫（19）：Xpath 基操

小白学 Python 爬虫（20）：Xpath 进阶

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小白学 Python 爬虫（22）：解析库 Beautiful Soup（下）

小白学 Python 爬虫（23）：解析库 pyquery 入门

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引言

上一篇的实战写到最后没有用到页面元素解析，感觉有点小遗憾，不过最后的电影列表还是挺香的，真的推荐一看。

本次选题是先写好代码再写的文章，绝对可以用到页面元素解析，并且还需要对网站的数据加载有一定的分析，才能得到最终的数据，并且小编找的这两个数据源无 ip 访问限制，质量有保证，绝对是小白练手的绝佳之选。

郑重声明： 本文仅用于学习等目的。

分析

首先要爬取股票数据，肯定要先知道有哪些股票吧，这里小编找到了一个网站，这个网站上有股票的编码列表：
https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html 。

打开 Chrome 的开发者模式，将股票代码一个一个选出来吧。具体过程小编就不贴了，各位同学自行实现。

我们可以将所有的股票代码存放在一个列表中，剩下的就是找一个网站，循环的去将每一只股票的数据取出来咯。

这个网站小编已经找好了，是同花顺，链接：
http://stockpage.10jqka.com.cn/000001/ 。

想必各位聪明的同学已经发现了，这个链接中的 000001 就是股票代码。

我们接下来只需要拼接这个链接，就能源源不断的获取到我们想要的数据。

实战

首先，还是先介绍一下本次实战用到的请求库和解析库为： Requests 和 pyquery 。数据存储最后还是落地在 Mysql 。

获取股票代码列表

第一步当然是先构建股票代码列表咯，我们先定义一个方法：

def get_stock_list(stockListURL): r =requests.get(stockListURL, headers = headers) doc = PyQuery(r.text) list = [] # 获取所有 section 中 a 节点，并进行迭代 for i in doc('.stockTable a').items(): try: href = i.attr.href list.append(re.findall(r"\d{6}", href)[0]) except: continue list = [item.lower() for item in list] # 将爬取信息转换小写 return list

将上面的链接当做参数传入，大家可以自己运行下看下结果，小编这里就不贴结果了，有点长。。。

获取详情数据

详情的数据看起来好像是在页面上的，但是，实际上并不在，实际最终获取数据的地方并不是页面，而是一个数据接口。

http://qd.10jqka.com.cn/quote.php?cate=real&type=stock&callback=showStockDate&return=json&code=000001

至于是怎么找出来，小编这次就不说，还是希望各位想学爬虫的同学能自己动动手，去寻找一下，多找几次，自然就摸到门路了。

现在数据接口有了，我们先看下返回的数据吧：

showStockDate({"info":{"000001":{"name":"\u5e73\u5b89\u94f6\u884c"}},"data":{"000001":{"10":"16.13","8":"16.14","9":"15.87","13":"78795234.00","19":"1262802470.00","7":"16.12","15":"40225508.00","14":"37528826.00","69":"17.73","70":"14.51","12":"5","17":"945400.00","264648":"0.010","199112":"0.062","1968584":"0.406","2034120":"9.939","1378761":"16.026","526792":"1.675","395720":"-948073.000","461256":"-39.763","3475914":"3.000","1771976":"1.100","6":"16.12","11":""}}})

很明显，这个结果并不是标准的 json 数据，但这个是 JSONP 返回的标准格式的数据，这里我们先处理下头尾，将它变成一个标准的 json 数据，再对照这页面的数据进行解析，最后将分析好的值写入数据库中。

def getStockInfo(list, stockInfoURL): count = 0 for stock in list: try: url = stockInfoURL + stock r = requests.get(url, headers=headers) # 将获取到的数据封装进字典 dict1 = json.loads(r.text[14: int(len(r.text)) - 1]) print(dict1) # 获取字典中的数据构建写入数据模版 insert_data = { "code": stock, "name": dict1['info'][stock]['name'], "jinkai": dict1['data'][stock]['7'], "chengjiaoliang": dict1['data'][stock]['13'], "zhenfu": dict1['data'][stock]['526792'], "zuigao": dict1['data'][stock]['8'], "chengjiaoe": dict1['data'][stock]['19'], "huanshou": dict1['data'][stock]['1968584'], "zuidi": dict1['data'][stock]['9'], "zuoshou": dict1['data'][stock]['6'], "liutongshizhi": dict1['data'][stock]['3475914'] } cursor.execute(sql_insert, insert_data) conn.commit() print(stock, '：写入完成') except: print('写入异常') # 遇到错误继续循环 continue

这里我们加入异常处理，因为本次爬取的数据有些多，很有可能由于某些原因抛出异常，我们当然不希望有异常的时候中断数据抓取，所以这里添加异常处理继续抓取数据。

完整代码

我们将代码稍作封装，完成本次的实战。

import requests import re import json from pyquery import PyQuery import pymysql # 数据库连接 def connect(): conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', database='test', charset='utf8mb4') # 获取操作游标 cursor = conn.cursor() return {"conn": conn, "cursor": cursor} connection = connect() conn, cursor = connection['conn'], connection['cursor'] sql_insert = "insert into stock(code, name, jinkai, chengjiaoliang, zhenfu, zuigao, chengjiaoe, huanshou, zuidi, zuoshou, liutongshizhi, create_date) values (%(code)s, %(name)s, %(jinkai)s, %(chengjiaoliang)s, %(zhenfu)s, %(zuigao)s, %(chengjiaoe)s, %(huanshou)s, %(zuidi)s, %(zuoshou)s, %(liutongshizhi)s, now())" headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36' } def get_stock_list(stockListURL): r =requests.get(stockListURL, headers = headers) doc = PyQuery(r.text) list = [] # 获取所有 section 中 a 节点，并进行迭代 for i in doc('.stockTable a').items(): try: href = i.attr.href list.append(re.findall(r"\d{6}", href)[0]) except: continue list = [item.lower() for item in list] # 将爬取信息转换小写 return list def getStockInfo(list, stockInfoURL): count = 0 for stock in list: try: url = stockInfoURL + stock r = requests.get(url, headers=headers) # 将获取到的数据封装进字典 dict1 = json.loads(r.text[14: int(len(r.text)) - 1]) print(dict1) # 获取字典中的数据构建写入数据模版 insert_data = { "code": stock, "name": dict1['info'][stock]['name'], "jinkai": dict1['data'][stock]['7'], "chengjiaoliang": dict1['data'][stock]['13'], "zhenfu": dict1['data'][stock]['526792'], "zuigao": dict1['data'][stock]['8'], "chengjiaoe": dict1['data'][stock]['19'], "huanshou": dict1['data'][stock]['1968584'], "zuidi": dict1['data'][stock]['9'], "zuoshou": dict1['data'][stock]['6'], "liutongshizhi": dict1['data'][stock]['3475914'] } cursor.execute(sql_insert, insert_data) conn.commit() print(stock, '：写入完成') except: print('写入异常') # 遇到错误继续循环 continue def main(): stock_list_url = 'https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html' stock_info_url = 'http://qd.10jqka.com.cn/quote.php?cate=real&type=stock&callback=showStockDate&return=json&code=' list = get_stock_list(stock_list_url) # list = ['601766'] getStockInfo(list, stock_info_url) if __name__ == '__main__': main()

成果

最终小编耗时 15 分钟左右，成功抓取数据 4600+ 条，结果就不展示了。

示例代码

本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便大家取用。

示例代码-Github

示例代码-Gitee

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