Python学习笔记之抓取某只基金历史净值数据实战案例

以下是“Python学习笔记之抓取某只基金历史净值数据实战案例”的完整攻略：

步骤1：导入必要的库

在开始之前，需要导入必要的库。在这个案例中，我们需要使用requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML页面。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

步骤2：发送HTTP请求并解析HTML页面

在导入必要的库后，我们可以使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面。

url = 'http://fundf10.eastmoney.com/jjjz_519983.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

在这个例子中，我们使用requests库发送一个GET请求到指定的URL，并将响应内容存储在response变量中。然后，我们使用BeautifulSoup库将响应内容解析为HTML页面，并将解析结果存储在soup变量中。

步骤3：查找历史净值数据

在解析HTML页面后，我们可以使用BeautifulSoup库查找历史净值数据。在这个案例中，历史净值数据存储在一个表格中，我们可以使用find()方法查找该表格。

table = soup.find('table', {'class': 'w782 comm tzxq'})

在这个例子中，我们使用find()方法查找一个class属性为“w782 comm tzxq”的表格，并将查找结果存储在table变量中。

步骤4：解析历史净值数据

在查找历史净值数据后，我们可以使用BeautifulSoup库解析该表格，并将解析结果存储在一个列表中。

rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [col.text.strip() for col in cols]
    data.append(cols)

在这个例子中，我们使用find_all()方法查找表格中的所有行，并将查找结果存储在rows变量中。然后，我们使用for循环遍历每一行，并使用find_all()方法查找该行中的所有单元格。对于每个单元格，我们使用text属性获取其文本内容，并使用strip()方法去除空格和换行符。最后，我们将每一行的数据存储在一个列表中，并将所有行的数据存储在一个大列表中。

示例1：输出历史净值数据

以下是一个示例代码，用于演示如何输出历史净值数据：

for row in data:
    print(row)

在这个例子中，我们使用for循环遍历历史净值数据列表，并使用print()函数输出每一行的数据。

示例2：计算历史净值数据的平均值

以下是一个示例代码，用于演示如何计算历史净值数据的平均值：

navs = [float(row[1]) for row in data[1:]]
average_nav = sum(navs) / len(navs)
print('Average NAV: %.4f' % average_nav)

在这个例子中，我们使用列表推导式从历史净值数据列表中提取所有净值数据，并将其转换为浮点数。然后，我们使用sum()函数计算所有净值数据的总和，并使用len()函数计算净值数据的数量。最后，我们使用除法运算符计算净值数据的平均值，并使用print()函数输出结果。

以上就是“Python学习笔记之抓取某只基金历史净值数据实战案例”的完整攻略，包括导入必要的库、发送HTTP请求并解析HTML页面、查找历史净值数据、解析历史净值数据和两个示例，分别演示了如何输出历史净值数据和计算历史净值数据的平均值。