JSON帮手,FeHelper
本文作者:王思雨,中南财经政法大学金融学院
本文编辑:周一鸣
技术总编:王玉婷
Stata and Python 数据分析
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双击打开上述页面,可以发现数据在一个JSON文件中:
import requests
import json
import csv
import pandas as pd
url='https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&page_limit=50&page_start=0'
headers = {
"Cookie": "复制你的cookie到这里就好",
}
params = {
'type': 'movie',
'tag': '热门',
'page_limit': '50',
'page_start': '0',
}
response = requests.get(url,params=params,headers=headers).text
datas = json.loads(response)
result = []
for data in datas['subjects']:
rate = data['rate']
movie = data['title']
result.append([rate,movie])
print(rate,movie)
df = pd.DataFrame(result, columns=['豆瓣评分', '剧名'])
df.to_csv('电影.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)
重磅福利!为了更好地服务各位同学的研究,爬虫俱乐部将在小鹅通平台上持续提供金融研究所需要的各类指标,包括上市公司十大股东、股价崩盘、投资效率、融资约束、企业避税、分析师跟踪、净资产收益率、资产回报率、国际四大审计、托宾Q值、第一大股东持股比例、账面市值比、沪深A股上市公司研究常用控制变量等一系列深加工数据,基于各交易所信息披露的数据利用Stata在实现数据实时更新的同时还将不断上线更多的数据指标。我们以最前沿的数据处理技术、最好的服务质量、最大的诚意望能助力大家的研究工作!相关数据链接,请大家访问:(https://appbqiqpzi66527.h5.xiaoeknow.com/homepage/10)或扫描二维码:
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