这是使用python3.5+BeautifulSoup来爬取网易的股票信息， 使用这些数据来画出蜡烛图和折线图。效果如下图所示：
这个实现出来还是很简单的。这是大二做的，做的不怎么好，只是练练手。 代码很多注释，我就不解释了哈。。。 源代码在下面：
''' Created on 2017年6月11日 @author: liutao ''' import urllib import urllib.parse from bs4 import BeautifulSoup from urllib import request import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.dates as mdates import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.finance import candlestick_ohlc from matplotlib.dates import num2date #爬的网易的数据，新浪的太难爬。 url = r'http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_600052.html' user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)' values = {'name' : 'Michael Foord', 'location' : 'Northampton', 'language' : 'Python' } headers = { 'User-Agent' : user_agent } data = urllib.parse.urlencode(values).encode(encoding='UTF8') req = urllib.request.Request(url, data, headers) htm = request.urlopen(req) #创建beautifulsoup对象 soup = BeautifulSoup(htm, "html.parser") #提取div标签 mess = soup.find('div',attrs={'class':'area'}) #提取table标签 ta = mess.find('table',attrs={'class':'table_bg001 border_box limit_sale'}) #提取tr标签 ymd = ta.find_all('tr') #删除列表中的空数据 del ymd[0] daily = [] #年月日 sta = [] #开盘价 end = [] #收盘价 max = [] #最高价 min = [] #最低价 for y in ymd: days = y.find_all('td') daily.append(days[0].get_text()) sta.append(days[1].get_text()) max.append(days[2].get_text()) min.append(days[3].get_text()) end.append(days[4].get_text()) ''' #开始画图 #数据已经抓取完成 #保存在三个列表中daily sta end #画折线图 ''' data = [] for d in daily: data.append(datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d').date()) #反转列表 data = list(reversed(data)) font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=10) #配置横坐标 plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')) plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator()) #横坐标间隔 plt.xticks(pd.date_range(data[0],data[-1],freq='10d')) x = np.array(data) y1 = np.array(sta) y2 = np.array(end) y3 = np.array(max) y4 = np.array(min) plt.figure(1) ax1 = plt.subplot(111) ax1.set_title("股票代码：600052 浙江广厦",fontproperties=font) ax1.set_xlabel("时间",fontproperties=font) ax1.set_ylabel("股价（元）",fontproperties=font) ax1.plot(x,y1,'r') ax1.plot(x,y2,'b') ax1.plot(x,y3,'g') ax1.plot(x,y4,'y') plt.gcf().autofmt_xdate() # 自动旋转日期标记 plt.savefig('gupiao1.png',dpi=100) ''' #画蜡烛图 ''' #把时间转换为mdates.date2num格式，并加入二维列表中 DATA = [] for i in range(len(sta)): DATA.append([mdates.date2num(data[i]),float(sta[i]),float(max[i]),float(min[i]),float(end[i])]) plt.figure(2) ax2 = plt.subplot(111) ax2.set_title("股票代码：600052 浙江广厦",fontproperties=font) ax2.set_xlabel("时间",fontproperties=font) ax2.set_ylabel("股价（元）",fontproperties=font) ax2.xaxis_date() candlestick_ohlc(ax2, DATA, width=0.6, colorup='#53c156', colordown='#ff1717') plt.savefig('gupiao2.png',dpi=100) ''' 合并 ''' plt.figure(3) ax3 = plt.subplot(211) ax3.set_title("股票代码：600052 浙江广厦",fontproperties=font) ax3.set_xlabel("时间",fontproperties=font) ax3.set_ylabel("股价（元）",fontproperties=font) ax3.plot(x,y1,'r') ax3.plot(x,y2,'b') ax3.plot(x,y3,'g') ax3.plot(x,y4,'y') plt.gcf().autofmt_xdate() # 自动旋转日期标记 ax4 = plt.subplot(212) ax4.set_xlabel("时间",fontproperties=font) ax4.set_ylabel("股价（元）",fontproperties=font) ax4.xaxis_date() candlestick_ohlc(ax4, DATA, width=0.6, colorup='#53c156', colordown='#ff1717') plt.savefig('gupiao3.png',dpi=100) plt.show()