Wenn Ihr Projekt Finanzdaten wie Nachrichten, Berichte, Börsenkurse oder irgendetwas im Zusammenhang mit Finanzmanagement umfasst, bleibt Yahoo Finance die erste Wahl für die Datenextraktion. Mit über 335 Millionen Besuchern im März 2024 ist es im Vergleich zu anderen etablierten Akteuren auf dem Markt wie USA Today (203 Millionen), Business Insider (154 Millionen) und Bloomberg (67 Millionen) klarer Spitzenreiter.

Yahoo Finanzstatistiken

Quelle

Sind Sie bereit, Ihre Datenerfassung von Yahoo Finance zu automatisieren? Dieser Artikel führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess. Wir zeigen Ihnen genau, wie Sie die Crawlbase-API mit Python nutzen, um einen leistungsstarken und effizienten Scraper zu erstellen. Folgen Sie den Anweisungen und sehen Sie, wie einfach es sein kann.

Inhaltsverzeichnis

1. Projektumfang

2. Voraussetzungen für das Scraping von Finanzdaten

3. Abhängigkeiten installieren

4. Scraping der Yahoo Finance-Webseite

5. Scraping des Titels aus Yahoo Finance HTML mit bs4

6. Wie man Finanzpreise abkratzt

7. Die Preisänderung streichen

8. Scraping des Marktzeitstatus auf Yahoo Finance

9. Füllen Sie den Yahoo Finance Scraper aus

10. Fazit

1. Projektumfang

Der Umfang dieses Projekts umfasst die Entwicklung eines Web Scraping Tools unter Verwendung der Programmiersprache Python, Crawlbase's Crawling APIund BeautifulSoup-Bibliothek. Unser Hauptziel ist es, bestimmte Daten aus Webseiten zu extrahieren, die auf der Yahoo Finance Website und Präsentation der Informationen in einem übersichtlichen Format, wobei der Schwerpunkt auf Börseninformationen wie Firmennamen, Aktienkursen, Änderungen und Schlussdaten liegt.

Ziele des Scrapings von Finanzdaten von Yahoo

Entwicklung von Web Scraping Tools: Entwickeln Sie ein Python basiertes Web Scraping-Tool, das Daten von Zielwebseiten auf Yahoo Finance extrahieren und die extrahierten Daten in einem lesbaren Format präsentieren kann. Unsere Zielseite verlässt sich auf AJAX, um die Daten dynamisch zu laden und zu aktualisieren, daher benötigen wir ein Tool, das JavaScript verarbeiten kann.

Crawlbase API-Integration: Integrieren Sie die Crawling API in das Scraping-Tool, um HTML-Inhalte von den Zielwebseiten effizienter abrufen zu können. Die Crawling API wird zum Laden und Verarbeiten dynamischer Inhalte unter Verwendung der JavaScript-Rendering-Funktionen verwendet und vermeidet gleichzeitig mögliche IP-Blockierungen und CAPTCHAs.

Datenanalyse: Nutzen Sie die BeautifulSuppe Bibliothek zum Analysieren des HTML-Inhalts, Entfernen unerwünschter Informationen und Extrahieren sauberer und relevanter Daten mit präzisen Selektoren.

Datenexport: Exportieren Sie die extrahierten Daten zur weiteren Analyse und Nutzung in ein strukturiertes Format, insbesondere JSON.

Dieser Leitfaden vermittelt Ihnen das Wissen, um einen Web Scraper für Yahoo Finance-Aktiendaten zu erstellen. Mit diesem Projekt können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Sie für verschiedene Zwecke wie Marktforschung, Analyse und mehr verwenden können.

2. Voraussetzungen für das Scraping von Finanzdaten

Als bewährte Vorgehensweise für Entwickler sollten wir immer zuerst die Anforderungen des Projekts besprechen. Wir sollten das Wesentliche kennen, bevor wir mit der eigentlichen Codierungsphase fortfahren. Hier sind also die wichtigen Grundlagen für dieses Projekt:

Grundlegende Python-Kenntnisse

Da wir Python und Beautifulsoup verwenden, ist es selbstverständlich, dass Sie über Grundkenntnisse der Programmiersprache Python verfügen. Wenn Sie zum ersten Mal damit arbeiten, empfehlen wir Ihnen, sich für Grundkurse anzumelden oder sich zumindest Video-Tutorials anzusehen und einige grundlegende Programmierübungen zu machen, bevor Sie versuchen, Ihren eigenen Scraper zu erstellen.

Python installiert

Wenn Python noch nicht auf Ihrem System installiert ist, besuchen Sie die offizielle Python-Website und laden Sie die neueste Version herunter. Folgen Sie den bereitgestellten Installationsanweisungen, um Python auf Ihrem Computer einzurichten.

Über IDEs

Für Python stehen mehrere integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) zur Verfügung, die Sie für dieses Projekt verwenden können. Jede dieser IDEs hat ihre eigenen Funktionen und Vorteile. Hier sind einige beliebte Optionen:

PyCharm: Entwickelt von JetBrains, PyCharm ist eine leistungsstarke und funktionsreiche IDE mit intelligenter Codevervollständigung, Codeanalyse und Debugging-Funktionen. Es ist in zwei Editionen erhältlich: Community (kostenlos) und Professional (kostenpflichtig).

Visual Studio-Code (VS-Code): Entwickelt von Microsoft, VS-Code ist eine leichte, aber leistungsstarke IDE mit umfassender Unterstützung für die Python-Entwicklung durch Erweiterungen. Es bietet Funktionen wie IntelliSense, Debugging und integrierte Git-Integration.

JupyterLab: Jupyter-Labor ist eine interaktive Entwicklungsumgebung, mit der Sie Dokumente mit Live-Code, Gleichungen, Visualisierungen und narrativem Text erstellen und freigeben können. Sie eignet sich besonders gut für Data Science und forschungsorientierte Projekte.

Erhabener Text: Sublime Text ist ein leichter und schneller Texteditor, der für seine Geschwindigkeit und Einfachheit bekannt ist. Er bietet eine große Auswahl an Plugins und Anpassungsoptionen und eignet sich daher in Kombination mit den richtigen Plugins für die Python-Entwicklung.

Sie haben die Flexibilität, jede dieser IDEs zur Interaktion mit dem Crawling API oder einen beliebigen anderen Webdienst, der HTTP-Anfragen verwendet. Wählen Sie den Dienst aus, mit dem Sie am besten zurechtkommen und der am besten zu Ihrem Arbeitsablauf und Ihren Projektanforderungen passt.

Crawlbase API-Konto

Die Crawling API von Crawlbase wird im Mittelpunkt dieses Projekts stehen. Es ist wichtig, dass Sie ein Konto haben und Ihre Kontotoken erhalten, bevor Sie mit diesem Handbuch beginnen, damit der Ablauf in der Codierungsphase reibungsloser abläuft.

Eröffnen Sie einfach ein Konto und gehen Sie zu Ihrer Kontodokumentation, um Ihre Token zu erhalten. Für dieses Projekt verwenden wir die JavaScript-Anforderungstoken um die Yahoo-Finanzseiten zu crawlen.

Crawlbase-Konto

3. Abhängigkeiten installieren

Sobald Python installiert ist und Sie herausgefunden haben, welche IDE Sie bevorzugen, ist es an der Zeit, die erforderlichen Pakete für unser Projekt zu installieren. In der Programmierung ist ein Paket eine Sammlung verwandter Module oder Klassen, die zusammen organisiert sind, um eine Reihe von Funktionen bereitzustellen. Pakete helfen dabei, Code in hierarchische Namespaces zu organisieren, was die Verwaltung und Wiederverwendung von Code in verschiedenen Projekten erleichtert.

Um ein Paket zu installieren, öffnen Sie einfach Ihre Eingabeaufforderung (Windows) oder Ihr Terminal (macOS/Linux), erstellen Sie ein Verzeichnis, in dem Sie Ihren Python-Code speichern möchten, und verwenden Sie den Pip-Befehl, um die Pakete wie unten gezeigt zu installieren:

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pip installieren crawlbase
pip install beautifulsoup4

Die obigen Befehle installieren Folgendes:

Crawlbase Python-Bibliothek: Eine leichte, abhängigkeitsfreie Python-Klasse, die als Wrapper für die Crawlbase-API fungiert. Es handelt sich im Wesentlichen um ein Paket, sodass Sie problemlos verschiedene Crawlbase-APIs integrieren können, einschließlich der Crawling API in Ihr Projekt.

Schöne Suppe4: Eine Python-Bibliothek, die für Web Scraping-Zwecke verwendet wird. Sie ermöglicht das Extrahieren von Daten aus HTML- und XML-Dateien, wodurch das Parsen und Navigieren durch die Dokumentstruktur erleichtert wird. Beautiful Soup bietet eine einfache Schnittstelle zum Arbeiten mit HTML- und XML-Dokumenten, indem es die Rohmarkierung in einen navigierbaren Parsebaum umwandelt.

Zusätzlich verwenden wir das JSON-Modul, um die Daten in eine JSON-Datei zu exportieren. Es handelt sich dabei um ein integriertes Python-Paket, das zum Arbeiten mit JSON-Daten verwendet werden kann.

4. Scraping der Yahoo Finance-Webseite

Jetzt ist es Zeit, unseren Code zu schreiben. Wir werden zuerst einen Code schreiben, um den vollständigen HTML-Quellcode unserer Zielwebseite zu crawlen. In diesem Schritt werden wir das Crawlbase-Paket verwenden.

Öffnen Sie zunächst Ihren bevorzugten Texteditor oder Ihre bevorzugte IDE und erstellen Sie eine neue Python-Datei. Für diesen Leitfaden erstellen wir eine Datei mit dem Namen scraper.py von Ihrem Terminal/Ihrer Konsole:

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berühren Sie scraper.py

Zur Demonstration werden wir uns auf Folgendes konzentrieren Yahoo-Finanzseite.

Yahoo Finance-Webseite

Kopieren Sie den vollständigen Code unten und lesen Sie die Erklärung, um jeden Abschnitt zu verstehen:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI

def kriechen(Seiten-URL, API-Token):
 versuchen:
   # Initialisieren Sie das CrawlingAPI-Objekt mit dem bereitgestellten Token
   api = CrawlingAPI({'Zeichen': api_token})

   # Holen Sie sich den Seiteninhalt
   Antwort = api.get(Seiten-URL)

   # Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war
   if Antwort['Statuscode'] == 200:
     # Daten extrahieren
     drucken(Antwort["Karosserie"])
   sonst:
     drucken(f"Fehler: {Antwort}")


 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Crawlen ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

if __name__ == "__hauptsächlich__":
 # Verwenden Sie das Javascript-Anforderungstoken von Crawlbase
 api_token = 'Crawlbase_Token'

 Seiten-URL = „https://finance.yahoo.com/quote/AAPL“

 crawlen (Seiten-URL, API-Token)

So funktioniert das Scraping von Yahoo Finance:

Wir haben importiert die CrawlingAPI Klasse aus dem Crawlbase-Modul. Diese Klasse ermöglicht die Interaktion mit der Crawlbase-API zum Web-Crawling.

Die crawl Die Funktion benötigt zwei Parameter: page_url (die URL der zu crawlenden Seite) und api_token (das API-Token, das zur Authentifizierung von Anfragen an die Crawlbase-API verwendet wird).

Der Code wird dann verpackt in eine try Block zur Behandlung potenzieller Fehler. Wenn während der Ausführung Fehler auftreten, werden diese abgefangen und im except blockieren.

Eine Instanz der CrawlingAPI Die Klasse wird mit dem bereitgestellten API-Token erstellt und die Methode get wird verwendet, um eine GET-Anfrage an die angegebene page_urlDie Antwort der API wird gespeichert im response variabel.

Das Skript prüft außerdem, ob der HTTP-Statuscode der Antwort 200 lautet, was bedeutet, dass die Anforderung erfolgreich war. Wenn die Anforderung erfolgreich war, wird der Hauptteil der Antwort (HTML-Quellcode) in der Konsole ausgegeben. Wenn die Anforderung fehlschlägt oder während der Ausführung Ausnahmen auftreten, werden Fehlermeldungen in der Konsole ausgegeben.

Versuchen wir, den Code auszuführen. Sie können erneut zu Ihrer Konsole gehen und den folgenden Befehl eingeben:

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Python Scraper.py

Bei Erfolg erhalten Sie eine Antwort ähnlich dieser:

Yahoo Finanzen HTML

5. Scraping des Titels aus Yahoo Finance HTML mit bs4

In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns nun darauf, den Inhalt des HTML-Quellcodes zu extrahieren, den wir beim Crawlen der Yahoo-Finanzwebseite erhalten haben. Wir sollten zunächst die Bibliothek Beautiful Soup aufrufen, um das HTML zu analysieren und im JSON-Format darzustellen.

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von Crawlbase importiere CrawlingAPI
von bs4 importieren BeautifulSoup

Als nächstes müssen wir nach den Daten suchen, die wir extrahieren möchten. Suchen Sie nach dem Firmennamen oder dem Titel zuerst. Sie müssen die Struktur der Webseite mithilfe der Entwicklertools des Browsers überprüfen oder die Seitenquelle anzeigen, indem Sie den Titel markieren, mit der rechten Maustaste klicken und die Option „Überprüfen“ auswählen.

Yahoo Finance-Titel

Sobald Sie die Zeile für das Titelelement haben, verwenden Sie einfach den BeautifulSoup-Selektor, um die Daten zu extrahieren. So können Sie den Code schreiben:

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def Daten scrapen(Antwort):
 versuchen:
   # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
   Suppe = Schöne Suppe(Antwort['Körper'], 'html.parser')

   # Erforderliche Daten extrahieren
   Titel = Suppe.select_one(„div.hdr h1“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„div.hdr h1“) sonst Keine

   Rückkehr {‚Titel‘: Titel}

 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Scraping ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

Der Code versucht zunächst, den HTML-Inhalt der Webseite zu analysieren. Er verwendet den BeautifulSoup-Konstruktor und übergibt den HTML-Inhalt (response['body']) und der Parsertyp ('html.parser').

Im Inneren der try -Block versucht die Funktion, bestimmte Daten aus dem analysierten HTML zu extrahieren. Sie versucht, einen <h1> Element mit einem Klassennamen 'svelte-ufs8hf' Verwendung der select_one Methode bereitgestellt von Beautiful Soup.

Sobald das Element gefunden wurde, ruft es den Textinhalt des <h1> Element und weist es der Variablen title zu. Wenn das <h1> Element wurde nicht gefunden, title eingestellt ist None.

Im Fehlerfall wird eine Fehlermeldung auf der Konsole ausgegeben und als Fallback ein leeres Wörterbuch zurückgegeben.

6. Wie man Finanzpreise abkratzt

Die nächsten relevanten Daten, die wir für die Yahoo-Finanz-Webseite extrahieren möchten, sind der letzte Handelspreis eines Finanzwerts oder einfach der Preis. Markieren Sie zunächst den Preis und prüfen Sie ihn wie im Bild unten gezeigt:

Yahoo Finance-Preis

Schreiben Sie den Code zum Extrahieren des Preiselements:

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def Daten scrapen(Antwort):
 versuchen:
   # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
   Suppe = Schöne Suppe(Antwort['Körper'], 'html.parser')

   # Erforderliche Daten extrahieren
   Preis = Suppe.select_one('.livePrice[data-testid="qsp-price"]').text.strip() if Suppe.Wähle eine('.livePrice[data-testid="qsp-price"]') sonst Keine

   Rückkehr {'Preis': Preis}

 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Scraping ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

Wie beim obigen Code können wir hiermit das spezifische Element aus dem gesamten HTML-Quellcode extrahieren und alle für unser Projekt irrelevanten Daten entfernen.

7. Streichung der Preisänderung

Unsere nächsten Zieldaten wären die Preisänderung. Dieser Wert stellt die Preisänderung eines Finanzwerts, beispielsweise einer Aktie, gegenüber dem letzten Schlusskurs dar.

Yahoo Finance hat den Preis geändert

Auch hier müssen Sie nur den Änderungspreis markieren und den entsprechenden Selektor für das Element aufrufen.

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def Daten scrapen(Antwort):
 versuchen:
   # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
   Suppe = Schöne Suppe(Antwort['Körper'], 'html.parser')

   # Erforderliche Daten extrahieren
   ändern = Suppe.select_one('.priceChange[data-testid="qsp-price-change"]').text.strip() if Suppe.Wähle eine('.priceChange[data-testid="qsp-price-change"]') sonst Keine

   Rückkehr {'ändern': ändern}

 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Scraping ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

8. Scraping des Marktzeitstempels auf Yahoo Finance

Zuletzt werden wir auch den Marktzeitstempel extrahieren. Er bezieht sich auf das konkrete Datum, an dem die Preise berechnet werden. Wenn Sie beispielsweise „Zum Schluss“ gefolgt vom Datum „19. April 2024“ sehen, bedeutet dies, dass sich die bereitgestellten Informationen auf den Schlusskurs des Vermögenswerts am 19. April 2024 beziehen.

Beachten Sie auch: Wenn „Markteröffnung“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass es sich bei dem angezeigten Preis um den Preis handelt, zu dem der Vermögenswert bei Markteröffnung gehandelt wurde.

Anmeldeschluss für Yahoo Finance

Markieren Sie die Daten und gehen Sie zu „Inspect“, um den zugehörigen Selektor abzurufen. Schreiben wir den Code noch einmal, um die Daten mit BeautifulSoup zu extrahieren.

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def Daten scrapen(Antwort):
 versuchen:
   # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
   Suppe = Schöne Suppe(Antwort['Körper'], 'html.parser')

   # Erforderliche Daten extrahieren
   Marktzeitstempel = weiter((s.text.strip() 
für s in Suppe.Auswählen('div[slot="marketTimeNotice"] Spanne') if „Zum Schluss:“ in s.text or „Markt geöffnet“ in s.text), Keine)

   Rückkehr {„Marktzeitstempel“: Marktzeitstempel}

 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Scraping ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

9. Füllen Sie den Yahoo Finance Scraper aus

Nachdem wir den Selektor für alle unsere Zieldaten geschrieben haben, ist es an der Zeit, den Code zu kompilieren und unseren Scraper in Aktion zu setzen. Zu Ihrer Bequemlichkeit haben wir den folgenden Code kompiliert und einige Zeilen hinzugefügt, um die Antwort als JSON-Datei zu speichern. Sie können ihn gerne kopieren und auf Ihrem lokalen Computer speichern:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def kriechen(Seiten-URL, API-Token):
 versuchen:
   # Initialisieren Sie das CrawlingAPI-Objekt mit dem bereitgestellten Token
   api = CrawlingAPI({'Zeichen': api_token})

   # Holen Sie sich den Seiteninhalt
   Antwort = api.get(Seiten-URL)

   # Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war
   if Antwort['Statuscode'] != 200:
     drucken(f"Fehler: {Antwort}")
     Rückkehr {}

   # Gescrapte Daten
   scraped_data = scrape_data(Antwort)
   drucken(f'{gescrapte_Daten}')
   Rückkehr Scraped_Data

 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Crawlen ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

def Daten scrapen(Antwort):
 versuchen:
   # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
   Suppe = Schöne Suppe(Antwort['Körper'], 'html.parser')

   # Erforderliche Daten extrahieren
   Titel = Suppe.select_one(„div.hdr h1“).text.strip() if Suppe.Wähle eine(„div.hdr h1“) sonst Keine
   Preis = Suppe.select_one('.livePrice[data-testid="qsp-price"]').text.strip() if Suppe.Wähle eine('.livePrice[data-testid="qsp-price"]') sonst Keine
   ändern = Suppe.select_one('.priceChange[data-testid="qsp-price-change"]').text.strip() if Suppe.Wähle eine('.priceChange[data-testid="qsp-price-change"]') sonst Keine
   Marktzeitstempel = weiter((s.text.strip() 
für s in Suppe.Auswählen('div[slot="marketTimeNotice"] Spanne') if „Zum Schluss:“ in s.text or „Markt geöffnet“ in s.text), Keine)

   Rückkehr {‚Titel‘: Titel, 'Preis': Preis, 'ändern': ändern, „Marktzeitstempel“: Marktzeitstempel}

 ausgeschlossen Exception as e:
   drucken(f"Beim Scraping ist ein Fehler aufgetreten: {e}")
   Rückkehr {}

if __name__ == "__hauptsächlich__":
 # Verwenden Sie das Javascript-Anforderungstoken von Crawlbase
 api_token = 'Crawlbase_Token'

 # Liste der zu crawlenden Aktien
 Aktien = ['AAPL', 'TSLA', „BTC-USD“]
 Aktiendaten = {'Aktien': []}

 
für -bestands- in Aktien:
   Seiten-URL = f'https://finance.yahoo.com/quote/{Aktie}'

   # Rufen Sie die Crawl-Funktion auf und hängen Sie die Scraped-Daten an das stocks_data-Wörterbuch an
   Aktiendaten['Aktien'].anhängen(crawl(Seiten-URL, API-Token))

 # Schreiben Sie die Scraped-Daten in eine JSON-Datei
 mit XNUMXh geöffnet('yahoo.json', 'w') as f:
   json.dump(stocks_data, f)

Führen Sie den Code aus, um die Antwort zu erhalten. Verwenden Sie den folgenden Befehl:

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Python Scraper.py

Bei Erfolg sollte eine ähnliche Ausgabe wie unten dargestellt erfolgen:

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{
  "Aktien": [
    {
      „Titel“: „Apple Inc. (AAPL)“,
      "Preis": "168.99",
      "Veränderung": -3.70,
      "Schlusstermin": „Stand 12:09 Uhr EDT. Markt geöffnet.“
    },
    {
      „Titel“: „Tesla, Inc. (TSLA)“,
      "Preis": "156.90",
      "Veränderung": -4.58,
      "Schlusstermin": „Stand 12:09 Uhr EDT. Markt geöffnet.“
    },
    {
      „Titel“: „Bitcoin USD (BTC-USD)“,
      "Preis": "61,966.21",
      "Veränderung": -2,804.80,
      "Schlusstermin": „Stand 4:08 Uhr UTC. Markt geöffnet.“
    }
  ]
}

Da ist es. Die Antwort im JSON-Format ermöglicht Ihnen, die Daten effektiv zu nutzen. Verwenden Sie sie, um den Aktienmarkt zu analysieren, Preise zu vergleichen usw. Sie haben die Wahl.

10. Fazit

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben eine umfassende Anleitung zum effizienten Erstellen eines Scrapers für Yahoo Finance mit Python, Crawlbase API und BeautifulSoup abgeschlossen. Sie haben gelernt, wie Sie saubere und nützliche Daten aus Webseiten extrahieren und für Ihre Projekte oder Analysen anpassen.

Der in diesem Handbuch freigegebene Code ist für alle Interessierten verfügbar. Wir ermutigen Sie, sich aktiv damit zu beschäftigen, da er für alle nützlich sein kann, einschließlich aller Arten von Entwicklern, Datenwissenschaftlern oder sogar für neugierige Lernende. Sie können den Code beliebig ändern und an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen. Optimieren Sie ihn für die Automatisierung, das Scraping von Daten von anderen Websites, das Extrahieren verschiedener Arten von Informationen oder das Hinzufügen neuer Funktionen.

Wir hoffen, dass dieser Leitfaden seinen Zweck erfüllt und Sie mit den erforderlichen Fähigkeiten und Werkzeugen ausgestattet hat, um Web Scraping effektiv in Ihren Projekten einzusetzen. Viel Spaß beim Scraping und mögen Ihre Datenabenteuer Sie zu neuen Entdeckungen und Erkenntnissen führen!

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Scrapen Sie Redfin-Eigenschaftsdaten

Playwright Web Scraping 2024 - Anleitung

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11. Häufig gestellte Fragen

Ja, Web Scraping an sich ist nicht grundsätzlich illegal, aber es ist wichtig, die Nutzungsbedingungen der Website, die Sie scrapen, zu überprüfen und einzuhalten. Yahoo Finance hat möglicherweise wie viele andere Websites spezielle Geschäftsbedingungen für Web Scraping-Aktivitäten. Machen Sie sich unbedingt mit diesen Bedingungen vertraut, um rechtliche Probleme zu vermeiden.

Wie kann ich Daten von Yahoo Finance scrapen?

  1. Identifizieren Sie die zu scrapenden Daten und überprüfen Sie die Website
  2. Wählen Sie ein Scraping-Tool oder eine Bibliothek aus, um Daten aus den Webseiten zu extrahieren
  3. Verwenden Sie das ausgewählte Scraping-Tool, um eine HTTP-GET-Anfrage an die Ziel-URL zu senden
  4. Analysieren Sie den HTML-Inhalt der Webseite mithilfe der Analysefunktionen des Scraping-Tools.
  5. Je nach Bedarf können Sie die Scraped-Daten zur späteren Analyse in einer Datei, Datenbank oder Datenstruktur speichern oder direkt in Ihrer Anwendung verwenden.

Welche Tools und Bibliotheken kann ich zum Scraping von Yahoo Finance verwenden?

Für das Web Scraping in Python stehen mehrere Tools und Bibliotheken zur Verfügung, darunter BeautifulSoup, Scrapy und Selenium. Darüber hinaus können Sie APIs wie die Crawlbase API nutzen, um einfacher auf Webdaten zuzugreifen. Wählen Sie das Tool oder die Bibliothek, die am besten zu Ihren Projektanforderungen und Ihrem technischen Know-how passt.