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悠悠楠杉

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搜索到 3 篇与 的结果
2025-12-19

Python爬取YahooFinance财报数据实战：绕过反爬与API调用技巧
Python爬取YahooFinance财报数据实战：绕过反爬与API调用技巧
正文： 在金融数据分析领域，Yahoo Finance一直是重要的数据源。但许多开发者发现，直接爬取财报数据时常常遭遇反爬机制阻拦。本文将揭示两种高效获取数据的实战方法，结合真实代码演示如何突破技术限制。一、为何传统爬虫在Yahoo Finance失效？ 雅虎财经近年来大幅升级了反爬策略： 1. 动态加载技术：财报数据通过JavaScript异步加载 2. 请求头验证：缺失特定header会触发403禁止访问 3. IP频率限制：单个IP超过30次/分钟请求将触发验证码 4. 数据加密混淆：关键数值使用自定义字体库渲染python典型错误示例（触发403）import requests url = "https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/financials" response = requests.get(url) # 将收到403 Forbidden二、实战解决方案：模拟浏览器行为 通过分析网络请求，我们发现数据实际来自特定API端点： https://query1.finance.yahoo.com/v10/finance/quoteS...
2025年12月19日
25 阅读
0 评论
2025-07-27

Python高效计算移动分位数：Rolling与Quantile的组合应用指南
Python高效计算移动分位数：Rolling与Quantile的组合应用指南
在金融数据分析、物联网监控等领域，我们经常需要计算时间序列数据的动态统计特征。传统的移动平均已不能满足复杂分析需求，而移动分位数（Rolling Quantile）能更敏锐地捕捉数据分布的变化。下面通过完整示例演示具体实现方法。一、为什么需要移动分位数？当分析股票价格波动时，我们可能想知道： - "过去20个交易日内，当前价格处于什么分位？" - "温度传感器数据最近1小时的中位数是多少？"这类问题就需要在滑动窗口内计算分位数。与固定分位数不同，移动分位数能反映数据分布的动态变化。二、核心方法：rolling() + quantile()pandas提供了完美的解决方案组合：python import pandas as pd import numpy as np生成示例数据（正态分布随机数）np.random.seed(42) data = pd.Series(np.random.normal(0, 1, 1000), index=pd.date_range('2023-01-01', periods=1000))计算20天窗口的50分位数（中...
2025年07月27日
85 阅读
0 评论
2025-07-16

用Python玩转时间序列：Pandas时序分析完全指南
用Python玩转时间序列：Pandas时序分析完全指南
一、为什么时间序列如此重要？记得刚入行数据分析时，我接到的第一个任务就是分析某电商平台的销售波动。当看到数据中那个"2023-01-01"的日期字段时，才意识到时间序列分析远不只是简单的折线图。时间戳里藏着用户行为模式、系统负载规律甚至金融市场脉搏，而Pandas正是解开这些秘密的钥匙。二、Pandas时间序列基础操作2.1 时间戳的创建与转换python import pandas as pd从字符串创建时间戳datestr = "2023-07-15 14:30:00" timestamp = pd.todatetime(date_str) print(f"时区感知：{timestamp.tz is None}") # 输出False表示无时区生成时间范围daterng = pd.daterange(start='1/1/2023', end='1/08/2023', freq='D')踩坑提醒：处理国际数据时务必注意时区问题，建议先用tz_localize设置时区，再用tz_convert转换。2.2 重采样(resample)实战某气象站每小时采集的温度数据：pytho...
2025年07月16日
123 阅读
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

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