爬虫代码

1.导入工具

from urllib.parse import urlencode
import requests
import csv
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2.网页提取函数

def get_one_page(i):
	paras = {
        'reportTime': '2019-12-31',
        # 可以改报告日期，比如2018-6-30获得的就是该季度的信息
        'pageNum': i  # 页码
    }
    url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras)
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text

3.提取表格数据

def parse_one_page(html):
	tb = pd.read_html(html)[3]
	return tb

4.保存数据

def save_csv():
    pass

if __name__ == '__main__':
    html = get_one_page(1)
    parse_one_page(html)

运行代码，效果如下图

数据可视化代码

ffrom pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
df = pd.read_csv('1.csv')


data = [['北京',331], ['西藏',18], ['湖北',103], ['上海',298], ['天津',50], ['陕西',51], ['安徽',106], ['河北',58], ['贵州',29], ['河南',79], ['山东',206], ['广东',603], ['江西',41], ['江苏',420], ['浙江',443], ['湖南',105], ['黑龙江',37], ['辽宁',78], ['福建',134], ['四川',125], ['重庆',50], ['广西',38], ['新疆',54], ['云南',37], ['山西',38], ['宁夏',14], ['海南',30], ['甘肃',33], ['吉林',42], ['内蒙古',25], ['青海',12]]
c = (
    Map()
    .add("上市公司数量 ", data, "china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="上市公司数量分布"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=700),
    )
)

c.render_notebook()

最后运行代码，效果如下图

爬取上市公司数据、分析数据，并用可视化现实全国各地区公司数量

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数据可视化代码