Python 인터넷 [Python] 네이버 주식 종목별 일별 데이터 가져오기

2017.02.24 12:41

졸리운_곰 조회 수:1869

[Python] 네이버 주식 종목별 일별 데이터 가져오기  

 

이번에는 네이버 주식(http://finance.naver.com/) 데이터를 가져오는 방법을 해보도록 하겠습니다. 

아래는 삼성전자(보통주)를 기준으로 일별시세 데이터 입니다.

 

크롬에서 표 안쪽에서 오른쪽 마우스를 누르면 "프레임 소스 보기" 선택하면 아래 표에 해당하는 주소를 얻어 올 수 있습니다.

 

삼성전자(보통주) 일별 시세 주소 : finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=005930

 

 

 

그 다음에 주요한 것은 각 페이지별로 데이터를 가져오는 방법입니다. 

2번 페이지를 누를 경우 아래와 같은 주소를 얻게 됩니다.

 

삼성전자(보통주) 일별 시세 페이지 주소 : finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=005930&page=2

 

 

 

이러한 방법으로 데이터를 수집해보겠습니다.

 

 

1. 네이버 주식 일별시세(삼성전자) 데이터 가져오기

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import urllib

import time

 

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

  

stockItem = '005930'

 

url = 'http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code='+ stockItem

html = urlopen(url) 

source = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser")

 

maxPage=source.find_all("table",align="center")

mp = maxPage[0].find_all("td",class_="pgRR")

mpNum = int(mp[0].a.get('href')[-3:])

                                            

for page in range(1, mpNum+1):

  print (str(page) )

  url = 'http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=' + stockItem +'&page='+ str(page)

  html = urlopen(url)

  source = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser")

  srlists=source.find_all("tr")

  isCheckNone = None

   

  if((page % 1) == 0):

    time.sleep(1.50)

 

  for i in range(1,len(srlists)-1):

   if(srlists[i].span != isCheckNone):

     

    srlists[i].td.text

    print(srlists[i].find_all("td",align="center")[0].text, srlists[i].find_all("td",class_="num")[0].text )

   

 

2. 네이버 주식 일별시세(삼성전자) 데이터 결과

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[python@localhost source]$ python get_naver_stock_prices.py

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2016.05.03 1,258,000

2016.05.02 1,250,000

2016.04.29 1,245,000

2016.04.28 1,265,000

2016.04.27 1,300,000

2016.04.26 1,296,000

2016.04.25 1,281,000

2016.04.22 1,280,000

2016.04.21 1,294,000

2016.04.20 1,299,000

2

2016.04.19 1,288,000

2016.04.18 1,299,000

2016.04.15 1,300,000

2016.04.14 1,300,000

2016.04.12 1,275,000

2016.04.11 1,266,000

2016.04.08 1,246,000

2016.04.07 1,269,000

2016.04.06 1,285,000

2016.04.05 1,260,000                                             




출처: http://estenpark.tistory.com/353 [전문가로가는길]

 

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
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[Python] 네이버 주식 종목별 일별 데이터 가져오기  

 

이번에는 네이버 주식(http://finance.naver.com/) 데이터를 가져오는 방법을 해보도록 하겠습니다. 

아래는 삼성전자(보통주)를 기준으로 일별시세 데이터 입니다.

 

크롬에서 표 안쪽에서 오른쪽 마우스를 누르면 "프레임 소스 보기" 선택하면 아래 표에 해당하는 주소를 얻어 올 수 있습니다.

 

삼성전자(보통주) 일별 시세 주소 : finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=005930

 

 

 

그 다음에 주요한 것은 각 페이지별로 데이터를 가져오는 방법입니다. 

2번 페이지를 누를 경우 아래와 같은 주소를 얻게 됩니다.

 

삼성전자(보통주) 일별 시세 페이지 주소 : finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=005930&page=2

 

 

 

이러한 방법으로 데이터를 수집해보겠습니다.

 

 

1. 네이버 주식 일별시세(삼성전자) 데이터 가져오기

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import urllib

import time

 

from urllib.request import urlopen

from bs4 import BeautifulSoup

  

stockItem = '005930'

 

url = 'http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code='+ stockItem

html = urlopen(url) 

source = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser")

 

maxPage=source.find_all("table",align="center")

mp = maxPage[0].find_all("td",class_="pgRR")

mpNum = int(mp[0].a.get('href')[-3:])

                                            

for page in range(1, mpNum+1):

  print (str(page) )

  url = 'http://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=' + stockItem +'&page='+ str(page)

  html = urlopen(url)

  source = BeautifulSoup(html.read(), "html.parser")

  srlists=source.find_all("tr")

  isCheckNone = None

   

  if((page % 1) == 0):

    time.sleep(1.50)

 

  for i in range(1,len(srlists)-1):

   if(srlists[i].span != isCheckNone):

     

    srlists[i].td.text

    print(srlists[i].find_all("td",align="center")[0].text, srlists[i].find_all("td",class_="num")[0].text )

   

 

2. 네이버 주식 일별시세(삼성전자) 데이터 결과

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[python@localhost source]$ python get_naver_stock_prices.py

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2016.04.29 1,245,000

2016.04.28 1,265,000

2016.04.27 1,300,000

2016.04.26 1,296,000

2016.04.25 1,281,000

2016.04.22 1,280,000

2016.04.21 1,294,000

2016.04.20 1,299,000

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2016.04.19 1,288,000

2016.04.18 1,299,000

2016.04.15 1,300,000

2016.04.14 1,300,000

2016.04.12 1,275,000

2016.04.11 1,266,000

2016.04.08 1,246,000

2016.04.07 1,269,000

2016.04.06 1,285,000

2016.04.05 1,260,000                                             




출처: http://estenpark.tistory.com/353 [전문가로가는길]

 

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