Python爬取财经分析热度

本文将介绍如何使用Python编程语言进行财经分析热度的爬取。

一、获取数据

财经分析热度是指面向投资和金融市场的关键词、名词的热度和关注度。在Python中，我们可以使用第三方库 BeautifulSoup 来爬取财经分析热度的相关数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://finance.cnn.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

上述代码首先使用 requests 库向财经网站发送 GET 请求，然后使用 BeautifulSoup 对返回的 HTML 页面进行解析。通过这样的操作，我们可以获取到最新的财经分析热度数据。

二、解析数据

在获取到网页的 HTML 页面后，我们需要从中提取出财经分析热度数据。这些数据通常包括关键词、关注度等。

keywords = soup.find_all('div', class_='keyword')
for keyword in keywords:
    keyword_name = keyword.find('a').text
    keyword_popularity = keyword.find('span').text
    print(keyword_name, keyword_popularity)

上述代码中，我们使用 BeautifulSoup 的 find_all 方法来查找页面中所有 class 为 "keyword" 的 div 元素，并通过循环遍历，提取出其中的关键词和关注度。

三、数据分析

在获取到财经分析热度的数据后，我们可以进行进一步的数据分析和处理。例如，可以统计出每个关键词的热度排名、关注度变化等。

# 在前面获取数据的代码后面添加以下代码
keyword_list = []
for keyword in keywords:
    keyword_name = keyword.find('a').text
    keyword_popularity = keyword.find('span').text
    keyword_list.append((keyword_name, keyword_popularity))

# 对关键词按照关注度进行排序
sorted_keywords = sorted(keyword_list, key=lambda x: int(x[1]), reverse=True)

# 输出关键词排名
for i, keyword in enumerate(sorted_keywords):
    print(f'第{i+1}名：{keyword[0]}，关注度：{keyword[1]}')

上述代码将获取的关键词和关注度存储到一个列表中，并使用 sorted 函数对关键词进行按照关注度降序排序。然后，我们可以根据需求进行进一步的数据分析和可视化。

四、结果展示

经过上述的数据获取和分析，我们可以得到财经分析热度的相关信息。可以根据具体需求，将结果展示在终端、保存为文件或生成图表等形式。

# 在前面的代码后面添加以下代码，以展示结果
import pandas as pd

data = {'关键词': [keyword[0] for keyword in sorted_keywords],
        '关注度': [keyword[1] for keyword in sorted_keywords]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

上述代码使用第三方库 pandas 将结果数据转换为 DataFrame 格式，并通过打印方式将结果展示在终端。

通过以上步骤，我们可以使用 Python 爬取财经分析热度，并对数据进行分析和展示。