python爬取现货黄金k线

# Python爬取现货黄金K线数据

在金融市场中，K线图是分析价格走势的重要工具，特别是在外汇和商品市场中，现货黄金的K线图更是受到众多投资者的关注。通过K线图，投资者可以直观地了解黄金价格的波动情况，为决策提供支持。本文将介绍如何使用Python爬取现货黄金的K线数据，并进行简单的分析。

## 一、准备工作

首先，你需要确保你的计算机上安装了Python环境，以及必要的库。我们将使用`requests`库来发送HTTP请求，使用`pandas`库来处理数据。如果还没有安装这些库，可以通过以下命令进行安装：

```bash pip install requests pandas matplotlib ```

## 二、选择数据源

在开始爬取数据之前，首先需要选择一个合适的数据源。常用的现货黄金数据源包括一些财经网站，例如Investing.com、Yahoo Finance等。这里我们以Investing.com为例。

## 三、爬取数据

下面是一个简单的Python脚本，用于爬取现货黄金的K线数据。我们将获取最近一段时间的日线数据。

```python import requests import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta

# 定义请求的URL url = "https://www.investing.com/instruments/Gold-Historical-Data"

# 定义请求头，模拟浏览器请求 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' }

# 获取当前日期和过去30天的日期 end_date = datetime.now() start_date = end_date - timedelta(days=30)

# 请求参数 params = { 'curr_id': 55, # 现货黄金的ID 'header': '历史数据', 'interval': 'D', # 日线 'st_date': start_date.strftime('%m/%d/%Y'), 'end_date': end_date.strftime('%m/%d/%Y'), }

# 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

# 检查请求是否成功 if response.status_code == 200: # 解析数据 data = response.text # 这里可以使用BeautifulSoup等库进一步解析HTML print(data) # 输出原始HTML else: print("请求失败，状态码：", response.status_code) ```

### 解析数据

在上面的代码中，我们只获取了HTML页面的原始数据。接下来，我们需要用`BeautifulSoup`库解析HTML，并提取K线数据。你可以使用以下代码继续解析数据：

```python from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') table = soup.find('table', {'class': 'historicalTbl'})

# 提取表格数据 data_list = [] for row in table.find_all('tr')[1:]: # 跳过表头 cols = row.find_all('td') if len(cols) == 6: # 确保有6列数据 date = cols[0].text.strip() price_open = float(cols[1].text.strip().replace(',', '')) price_high = float(cols[2].text.strip().replace(',', '')) price_low = float(cols[3].text.strip().replace(',', '')) price_close = float(cols[4].text.strip().replace(',', '')) volume = int(cols[5].text.strip().replace(',', '')) data_list.append([date, price_open, price_high, price_low, price_close, volume])

# 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data_list, columns=['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume'])

# 数据类型转换 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True)

# 显示数据 print(df.head()) ```

## 四、数据分析与可视化

有了K线数据后，我们可以利用`matplotlib`库进行简单的可视化。

```python import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close Price', color='gold') plt.title('Gold Price Chart') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Price (USD)') plt.legend() plt.grid() plt.show() ```

## 总结

通过上述步骤，你可以使用Python爬取现货黄金的K线数据，并进行简单的分析和可视化。掌握这些技能后，你可以进一步扩展，加入更多的分析方法，如技术指标计算等。希望这篇文章能够帮助你入门Python爬虫与数据分析的结合！