聽起來，爬取股票的所有歷史交易數據跟高大上，有木有？

不過寫這個爬蟲的時候，發現基于網易財經的股票歷史數據的爬取其實挺簡單，最后再寫到txt文檔里(暫時寫txt，以后會寫csv的。可以在用機器學習干一些酷酷的事情~)

爬數據之前，先要看看url怎么構造啊，看了網易財經的url的構造，還真的是很親民。

下面假設我們要爬取中國石油(601857)的2016年第4季度的數據，url就是下面這樣。

url = 'http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_601857.html?year=2016&season=4'

仔細一看，構造url只需要3個參數就夠了。

股票的代碼：601857，年度：2016，季度：4 。

第一個參數，可以手動輸入，后兩個參數，可以用循環出多年度的多季度數據。

這個爬蟲最重要的也就是循環爬取這些構造出來的url，

然后我們開始寫爬取單個頁面數據的函數：

爬取的過程呢，就是用BeautifulSoup來過濾源代碼。

date = soup.select('div.inner_box > table > tr > td')

就可以獲取當前頁面，也就是一個年度中一個季度的所有股票交易數據，

然后循環處理一下，在每條數據中的每個數字之后加上空格，每條數據后加上換行，拼接成字符串，返回。

最后在循環url的函數中，循環調用單頁面爬取函數，就可以爬取所有的股票數據了。

f = open('./' + title + '.txt', 'wb')

最后再寫入一個以股票代碼為文件名的txt文檔里。

總結

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