试分析Python的互联网金融数据采集研究

程亦球

摘 要：互联网金融数据蕴含着海量的信息资源，同时也蕴含着冗杂的数据资源。如何获取具有价值性、决策性的信息资源俨然成为有效获取互联网金融数据的关键要求。而通过利用Python可以获取、解析并提取具备关键性价值的互联网金融数据，与此同时，还可以提取关键信息进行合理存储，具有较大的应用价值。针对于此，文章主要结合Python特性，分析其在互联网金融数据采集方面的具体应用，仅供参考。

关键词：Python 互联网金融 数据分析 数据采集

前言：随着我国互联网建设规模的不断扩大，互联网金融体系得到了全面发展，尤其体现在数据规模方面。金融领域的工作人员通过利用互联网优势，完成数据采集、大数据分析等复杂性较高的工作，从而获取最具价值性的信息数据。从某种程度上来说，通过获取到最具价值性的信息数据，互联网金融行业可以适当降低自身的营销成本，实现预期的经济效益。在此过程中，Python能够辅助互联网金融体系完成数据采集工作与后续数据分析工作，进一步提升数据分析的准确性、安全性，应用效果较佳。

1 获取互联网金融数据的相关途径分析

根据互联网金融数据的相关特性，我们大致可以将互联网金融数据的来源分为两种，分别是内部数据来源与外部数据来源。其中，内部数据主要来自互联网金融企业的内部数据库当中，较之外部数据相比，获取方便。但是数据库中的数据往往不能直接被相关人员用于分析工作当中，多需要通过数据整合、清洗以及转换后才能进行直接使用。与此同时，企业内部数据可以有效针对客户的实际需求进行细分，预测企业金融产品的发展不足与发展趋势。辅助工作人员进行科学决策，并以行业发展的趋势分析客户的实际需求。然而，光凭借企业内部数据进行分析，往往不够的，还需要工作人员利用外部数据进行决策、分析[1]。

根据以往的经验来看，外部金融数据的来源丰富多种且形式多样，根据来源途径的性质进行划分，大体可以分为以下三种：第一种，通过与数据拥有方签署合作协议获取金融数据；第二种，通过购买金融数据库获取金融数据；第三种，利用数据采集工作自动化获取所需的金融数据。结合实践经验来看，第三种数据采集方式往往可以依照私人需求完成數据采集工作，在获取数据方面具备更高的针对性，不足的是，对技术方面的要求甚高，且不能违反网络数据采集的相关规定，避免引发法律纠纷事件，如“酷米客”与“车来了”之间的数据纠纷事件，这一点必须加以注意。

2 互联网金融数据的具体类型

利用数据采集工具自动化采集互联网金融数据时，往往会遇到多种类别数据来源。根据行业领域或者发展途径的不同，我们可以将互联网金融数据分为股票、证券、期货等与理财方面有关的数据资源。像电子商务数据、微博等方面数据，可以归类为社交平台互联网金融评论数据[2]。

根据数据自身结构类型或者性质的不同，我们也可以将互联网金融数据分为数字、短文本、音频等方面的数据。其中，以日期、价格等为主的数据资源多以数字形式存在或者短文本形式存在，而评论、新闻等多以长文本形式存在。随着我国通讯技术与互联网金融体系的不断发展，以图片、音频以及视频等为主的新兴数据存储方式，逐渐成为互联网金融数据的主要来源。

3 互联网数据采集方式

主要以上述外部数据采集方式中的第三种方式，即利用数据采集工作自动化采集互联网数据，进行探讨与分析。一般来说，互联网数据在采集方式上可以选择网络爬虫等方式，获取网络程序与脚本。网络爬虫在访问某一个文本链接的时候，往往可以从HTML标签中获取所需信息的网页资源，即地址信息。在此过程中，我们可以根据关键词等提示信息，对所有相关网页信息进行合理分析与存储，便于工作人员完成后续的数据工作，确保数据采集与分析安全、合理。

4 基于Python的互联网金融数据采集分析

C++、C#、Java、Python等程序设计语言都可以用于互联网金融数据采集当中，以网络爬虫的开发语言形式进行数据方面的获取工作。其中，以Python为代表的程序设计语言，为工作人员提供了丰富的API和大量的数据处理工具。与此同时，还可以利用C语言以及C++等编写程序拓宽模块，以便更好地用于第三方库当中。结合以往的实践经验来看，工作人员在应用Python进行数据采集工作时，如果遇到小规模数据采集情况时，工作人员可以使用requests+Beautiful Soup+re的体系结构予以实现。

一般来说，应用requests库时，工作人员可以利用其自动化提交网络的特性，自动爬取HTML页面，获得所需的信息。如果遇到较大规模数据采集情况时，工作人员则可以使用scraper体系结构或者Portia体系结构形式完成数据采集以及分析工作。以互联网金融数据采集实证进行分析，如针对淘宝网站“大码女装”的销售情况进行分析。

首先，基于Python的互联网金融数据采集需要获取商品名称、价格、销售量等方面的信息资源。在此过程中，工作人员应该查看网战根目录下的robots.txt文件，目的在于明确该网站爬虫过程中的限制要求。其次，合理制定搜索策略，获取HTML页面信息。如提取商品名称、价格等关键性信息。最后，在完成上述步骤之后，存储所获得商品信息资源[3]。

结论：总而言之，基于Python的互联网金融数据采集工作，较之从前相比，在数据采集与数据分析方面取得较大突破，有效规避了以往数据分析力度不足的情况。最重要的是，基于Python的互联网金融数据采集工作，在数据分析方面具备多种方式，可以通过利用数据采集工具，自动化采集互联网数据，完成精准分析工作，为从业人员提供最具价值性的信息数据。可以说，Python的出现与普及应用为我国互联网金融行业带来了巨大的应用价值，值得我们推广与研究。因此，针对现阶段Python应用中存在的不足之处，必须进行及时改进与完善，确保我国互联网金融数据采集安全、合理。相信通过从业人员的不懈努力，基于Python的互联网金融数据采集工作势必会上升到全新高度，让我们拭目以待！

参考文献：

[1] 王蕾，安英博，刘佳杰. 基于Python的互联网金融数据采集[J]. 合作经济与科技，2017（09）：47-49.

[2] 翟红艺. 基于Python的网络数据采集系统研究与设计[J]. 科技创新导报，2011（01）：56.

[3] 魏冬梅，何忠秀，唐建梅. 基于Python的Web信息获取方法研究[J]. 软件导刊，2018，17（01）：41-43.