Los profesionales financieros que buscan mejorar sus habilidades pueden hacerlo aprendiendo a extraer datos de existencias con Python, un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y de uso general. Python es la herramienta de extracción de datos más popular para datos de existencias. También se utiliza en minería de datos, ciberseguridad, aplicaciones forenses digitales y pruebas de penetración.
Python también ofrece la ventaja de una comunidad de colaboradores que se ofrecen como voluntarios en la mejora regular del entorno de desarrollo. Esto le da al lenguaje de programación una ventaja para estar actualizado sobre los últimos desarrollos en el mundo del software. El lenguaje Python se usa ampliamente en el mundo del raspado de datos debido a su eficiencia y confiabilidad en la realización de tareas.
Beneficios de usar Python para la extracción de datos
1. Simple y confiable
El uso de Python para extraer datos de acciones se está volviendo prominente por una variedad de razones. Primero, su sintaxis #REF Errores de Excel #REF Los errores de Excel causan grandes problemas en las hojas de cálculo. Aprenda a encontrar y corregir errores #REF en Excel en este tutorial rápido con ejemplos y capturas de pantalla. ¡Un #REF! error (la "ref" significa referencia) es el mensaje que muestra Excel cuando una fórmula hace referencia a una celda que ya no existe, causado por la eliminación de celdas que es simple y confiable en la ejecución de tareas y el intercambio de scripts con otros usuarios.
2. Bibliotecas integradas
En segundo lugar, Python viene con muchas bibliotecas incorporadas que ayudan a ahorrar tiempo a los desarrolladores que, de otro modo, construirían sus proyectos desde cero. Los desarrolladores ahorran tareas rutinarias y comunes al incorporar las bibliotecas en sus proyectos.
3. Software de código abierto
En tercer lugar, Python es de código abierto y, por lo tanto, está disponible gratuitamente para su uso, mientras que otros lenguajes están patentados y son relativamente caros. Por último, Python es compatible con muchas aplicaciones de datos, lo que lo hace apropiado para la extracción de datos de stock.
Raspadores de datos de stock
El raspado de datos es el procedimiento que llevan a cabo los raspadores para obtener los datos necesarios de múltiples ubicaciones en Internet. Los raspadores de datos son, por lo tanto, scripts o algoritmos Algoritmos (Algos) Los algoritmos (Algos) son un conjunto de instrucciones que se introducen para realizar una tarea.Los algoritmos se introducen para automatizar el comercio para generar ganancias a una frecuencia imposible de extraer para un comerciante humano. tipos específicos de información de Internet para su uso en el análisis de datos.
El procedimiento seguido por los raspadores de datos incluye descargar información del objetivo, extraer y almacenar los datos y, finalmente, analizar los datos. El procedimiento para raspar datos de existencias es similar al procedimiento que se sigue al raspar otros tipos de datos en línea.
El primer paso al extraer datos de existencias es descargar el contenido de destino de la base de datos donde se almacenan los datos. En segundo lugar, utilice el raspador de datos para extraer datos de su forma no estructurada en un formato estructurado.
El tercer paso consiste en almacenar los datos estructurados en el formato preferido, como el formato CSV o una hoja de cálculo de Excel. El último paso es analizar los datos obtenidos para generar información importante sobre el mercado de valores o acciones específicas.
Pasos para extraer datos con Python
El primer paso al raspar datos de existencias es especificar las URL donde el raspador obtendrá datos del código de ejecución. La URL luego devuelve la información solicitada mostrando la página HTML o XML que muestra los datos solicitados por el raspador.
Una vez que se obtiene la información, el raspador inspeccionará los datos que se muestran en la URL de destino, identificará los datos necesarios para la extracción y luego ejecutará el código para su ejecución. Una vez que se raspan los datos, los datos extraídos se convierten y almacenan en el formato deseado.
Bibliotecas de raspado de datos
Python es un lenguaje de programación diverso con muchas aplicaciones en el espacio de programación. Cada una de las actividades que se realizan utilizando Python incluye distintas librerías asociadas a ellas. La extracción de datos con Python utiliza muchas bibliotecas, incluidas Selenium, Beautiful Soup y Pandas.
La biblioteca de selenio es la mejor opción para las pruebas web y se usa ampliamente en la automatización de las actividades del navegador. La biblioteca Beautiful Soup consiste en un paquete que analiza documentos HTML y XML. El paquete funciona creando árboles de análisis que ayudan a extraer datos del destino. La biblioteca Pandas, por otro lado, es fundamental en la extracción, análisis, manipulación y almacenamiento de datos en el formato requerido.
Ejemplo practico
A continuación se muestra un ejemplo de extracción de datos para acciones de Google en Yahoo! Sitio web de finanzas.
El procedimiento comienza visitando el sitio web de Yahoo Finance e ingresando el símbolo comercial de las acciones de Google, "GOOG", en el cuadro de búsqueda. En respuesta, la URL cambia para incluir el término de búsqueda, es decir, el símbolo "GOOG". Los resultados de la búsqueda muestran la página de acciones, que muestra información específica sobre las acciones, como el precio de las acciones, el precio de apertura, el índice de precio por ganancias y el rango de negociación del año.
A continuación, inspeccione los datos de existencias haciendo clic con el botón derecho en la página y seleccionando "Ver fuente de la página" o "Inspeccionar elemento", según su navegador. También puede utilizar el acceso directo proporcionado en la página de acciones de GOOG resaltando los datos que necesita, como el precio actual de las acciones.
Luego, haga clic derecho en el área resaltada y elija "Inspeccionar elemento" de las opciones proporcionadas. La salida le brinda el precio de las acciones y todos los demás detalles relevantes de las acciones de GOOG.
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