今天跟大家唠唠我折腾光大证券历史行情的那些事儿。一开始我对股票啥的真没啥概念，纯粹是好奇，想看看能不能用自己学的那么点编程技术，把光大证券的历史数据扒下来，分析分析。
我直接在网上搜“光大证券历史行情数据”，结果出来的要么是收费的，要么就是看着不靠谱的小网站。心想这不行，得自己动手。
第一步：找数据源。
我记得光大证券官网有个行情中心，就屁颠屁颠跑去看了。结果发现，只能看到当天的行情，历史数据根本不给。然后我又开始各种搜索，什么东方财富、同花顺，挨个试。终于找到一个免费的财经网站，可以查到历史行情，但是数据是网页形式的，得想办法扒下来。
第二步：开始写爬虫。
这对我来说是个挑战，之前没怎么写过爬虫。我就用Python，一点一点地啃。先是requests库，用来发送HTTP请求，获取网页内容。然后是BeautifulSoup，用来解析HTML，把需要的数据提取出来。 这过程真是一把鼻涕一把泪，各种报错，各种调试。最开始连网页都获取不了，后来发现是User-Agent没设置被网站给ban了。改了User-Agent之后，总算能正常访问了。
第三步：数据清洗和存储。
数据扒下来之后，发现乱七八糟的，各种HTML标签，还有一些不需要的字段。我就用Python的pandas库，把数据清洗了一下，把日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量这些字段提取出来，然后存到CSV文件里。
- 用pandas读取CSV文件
- 对数据进行清洗，去除空值和重复值
- 转换数据类型，例如将日期转换为datetime类型
- 设置日期为索引列
第四步：简单的数据分析。
有了数据，总得看看有啥用。我就用matplotlib画了K线图，想看看光大证券的股价走势。还计算了一些简单的指标，比如均线、成交量等等。虽然看不懂太多，但感觉挺有意思的。
第五步：遇到问题和解决。
整个过程中，遇到的最大的问题就是网站的反爬虫机制。一开始是User-Agent，后来发现网站会检测IP，如果同一个IP访问太频繁，就会被封掉。我就用了代理IP池，每次访问都随机切换IP，才解决了这个问题。还有就是数据格式的问题，有些网站的数据格式不规范，需要自己手动处理。
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这回折腾光大证券历史行情，虽然没赚到钱，但是学到了很多东西。不仅熟悉了Python爬虫的流程，还对数据分析有了初步的了解。更重要的是，体会到了自己动手解决问题的乐趣。以后有机会，还想继续深入研究一下股票数据，看看能不能找到一些有用的规律。
一些小技巧：
- User-Agent：模拟浏览器，防止被网站识别为爬虫。
- 代理IP：防止IP被封。
- 数据清洗：保证数据的质量。
- 多线程/异步：提高爬虫的效率。
希望我的经历能对大家有所帮助，也欢迎大家一起交流学习！
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