股票爬取(即通过网络爬虫技术获取股票相关数据)的业务背景,源于金融市场对信息的强依赖性、数据需求的多元化,以及技术发展带来的可行性,其核心驱动力是解决金融市场信息不对称、满足多主体对高频、多维度、低成本数据的需求。
在金融数据需求不断增长的背景下,股票数据爬取工具应运而生,为投资者、金融分析师、研究人员及相关机构提供了获取多维度股票数据的便捷途径。这类工具具备丰富且强大的功能,以满足不同用户在股票分析、投资决策、策略研究等方面的需求。
后端语言:Python(生态完善,爬虫库丰富)
爬虫框架:
轻量需求:Requests(HTTP 请求)+ BeautifulSoup(静态页面解析)
复杂需求:Scrapy(分布式爬虫框架,支持并发、中间件)
动态页面:Selenium/Playwright(模拟浏览器渲染 JavaScript)
数据存储:
结构化数据(行情、财报):MySQL(关系型,支持事务)、PostgreSQL(支持复杂查询)
非结构化数据(新闻、评论):MongoDB(文档型,灵活存储)
缓存高频访问数据:Redis(减轻数据库压力,支持毫秒级查询)
定时任务:APScheduler(定时触发爬取任务,支持秒级 / 分钟级调度)
反爬工具:Faker(生成随机 User-Agent)、ProxyPool(代理 IP 池)、PIL(验证码识别辅助)
前端展示(可选):Flask/Django(后端 API)+ ECharts(数据可视化,绘制 K 线图、趋势图)