实时更新：浙商银行股票行情分析与未来走势预测

今天跟大家聊聊我最近折腾的——浙商银行的股票行情数据。一开始我对股票一窍不通，纯粹是好奇心驱使，想看看能不能自己搞点数据玩玩。

得找数据源！我在网上搜罗了一圈，发现直接拿现成接口的比较少，要么收费，要么不稳定。我决定自己“动手丰衣足食”，看看能不能从一些财经网站上“抠”点东西下来。

我盯上了一个财经网站，看着还挺正规的，心想数据总不会太离谱。打开浙商银行（sh601916）的页面，F12打开开发者工具，开始分析网页结构。我发现价格、涨跌幅这些关键数据都是动态加载的，藏在 JavaScript 里面。

接下来就是 “解密” 的过程。我耐着性子，一行一行地分析 JavaScript 代码，找找，终于找到了一个疑似数据接口的东西。这感觉，就像寻宝一样！

拿到接口地址，我用 Python 的 requests 库试着请求了一下，还真有东西！返回的是一个 JSON 格式的数据，里面包含了股票代码、价格、涨跌幅、成交量等等信息。

json

"price":"3.40",

"open_price":"3.38",

"code":"sh601916",

"high_price":"3.40",

"pre_close_price":"3.38",

"trade_value":"3.09亿",

"pe":"6.13",

"change":"+0.02",

"trade_volume":"91.37万",

"change_rate":"+0.59%",

"update_time":"1750042083",

"class":"沪深京",

"low_price":"3.36",

"unit":"元",

"time_str":"6-16 10:48:03(北京)"

有了数据，接下来就好办了。我用 Python 简单写了个脚本，定时从这个接口获取数据，然后把数据存到本地的一个 CSV 文件里。

python

import requests

import json

import time

import csv

def get_stock_data(stock_code):

url = "你找到的股票数据接口" # 这里替换成你找到的真实接口

try:

response = *(url)

*_for_status() # 检查请求是否成功

data = *()

return data

except * as e:

print(f"请求出错: {e}")

return None

def save_to_csv(data, filename="stock_*"):

if data:

with open(filename, 'a', newline='') as csvfile:

fieldnames = *()

writer = *(csvfile, fieldnames=fieldnames)

# 写入表头，如果文件不存在

if *() == 0:

*(data)

print(f"数据已保存到 {filename}")

if __name__ == "__main__":

stock_code = "sh601916" # 浙商银行股票代码

while True:

stock_data = get_stock_data(stock_code)

if stock_data:

save_to_csv(stock_data)

*(60) # 每隔 60 秒获取一次数据

跑起来之后，就能看到 CSV 文件里不断更新的浙商银行股票行情数据了。虽然数据比较粗糙，但至少能看到一些基本的变化趋势。

总结一下这回的实践：

• 1. 确定目标：明确要获取浙商银行的股票行情数据。
• 2. 寻找数据源：通过分析财经网站，找到疑似数据接口。



• 3. 数据获取：使用 Python 的 requests 库请求接口，获取 JSON 数据。
• 4. 数据存储：将数据保存到 CSV 文件中。
• 5. 持续运行：设置定时任务，定期获取并保存数据。

这只是个很简单的 Demo。如果想做更深入的分析，还需要考虑数据的清洗、处理、可视化等等。不过这回的经历让我对股票数据有了更直观的了解，也算是迈出了“自己动手”的第一步。

踩坑记录：

一开始没注意到接口是动态加载的，直接用 BeautifulSoup 解析网页，结果啥也拿不到。

有些财经网站的反爬虫机制比较厉害，需要设置 headers 或者使用代理 IP。

数据接口可能会随时变化，需要定期检查代码，确保数据能够正常获取。

这回折腾虽然简单，但还是挺有意思的。以后有机会，我再尝试更复杂的数据分析项目，跟大家分享心得！