[데이터 수집 및 전처리] 네이버 금융(차트)에서 주가 갈무리(크롤링)하기

* 투자용으로 사용하지 마십시오. 

 

네이버 금융에는 플래시를 이용한 차트 서비스가 있습니다. 

https://finance.naver.com/item/fchart.nhn?code=005930

 

 

 

 

크롬의 네트워크 모니터를 켜고 위 화면의 일봉을 클릭하면 다음 화면을 볼 수 있고...

 

 

여기서 다음 주소를 찾을 수 있습니다. 

 

https://fchart.stock.naver.com/sise.nhn?symbol=005930&timeframe=day&count=1500&requestType=0

 

위 주소에 들어가 보면 XML형식의 삼성전자 일봉을 볼 수 있습니다. 

 

 

 

카운트를 늘리니 최대 1990년 01월 03일 데이터까지 볼 수 있네요..

 

그런데 1990년 1월부터 2월까지의 데이터가 좀 이상합니다. 

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

4만원대군요.. 다른 데이터들과 비교를 해봅니다. 

 

 

같은 페이지에서 삼성전자의 월봉을 확인하니

3월 까지 보이고 이때 종가는 438원입니다. 

 

 

 

 

이는 제공된 XML 데이터와 일치합니다. 

<item data="19900331|435|440|430|438|111870"/>

 

MSN의 삼성전자 주식 서비스와도 비교를 해봅니다. 

https://www.msn.com/ko-kr/money/stockdetails/krx-005930/fi-ajn83m

 

90년 2월까지의 데이터들은 잘못된 데이터인 것 같네요.

지워줘야 할 것 같습니다. 

 

이제 필요한 정보를 모두 수집했으니 코딩해 봅시다. 

 

import urllib.request
import xml.etree.ElementTree as ET

count = '8000'
code = '005930'
url = f'https://fchart.stock.naver.com/sise.nhn?symbol={code}&timeframe=day&count={count}&requestType=0'

r = urllib.request.urlopen(url)
xml_data = r.read().decode('EUC-KR')
root = ET.fromstring(xml_data)

for index, each in enumerate(root.findall('.//item')):
    temp = each.attrib['data'].split('|')
    temp[1] = int(temp[1])
    temp[2] = int(temp[2])
    temp[3] = int(temp[3])
    temp[4] = int(temp[4])
    temp[5] = int(temp[5])
    if temp[0] >= "19900302":
        print(index, temp)

[출처] https://comdoc.tistory.com/entry/%EB%84%A4%EC%9D%B4%EB%B2%84-%EA%B8%88%EC%9C%B5%EC%B0%A8%ED%8A%B8%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B0%80-%EA%B0%88%EB%AC%B4%EB%A6%AC%ED%81%AC%EB%A1%A4%EB%A7%81%ED%95%98%EA%B8%B0

 

 

본 웹사이트는 광고를 포함하고 있습니다.
광고 클릭에서 발생하는 수익금은 모두 웹사이트 서버의 유지 및 관리, 그리고 기술 콘텐츠 향상을 위해 쓰여집니다.
번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 오라클 기본 샘플 데이터베이스 졸리운_곰 2014.01.02 86873
공지 [SQL컨셉] 서적 "SQL컨셉"의 샘플 데이타 베이스 SAMPLE DATABASE of ORACLE 가을의 곰을... 2013.02.10 79171
공지 [G_SQL] Sample Database 가을의 곰을... 2012.05.20 95908
46 [데이터분석 & 데이터 사이언스] 수많은 데이터 사이언티스트들이 직장을 떠나는 이유는 무엇인가? file 졸리운_곰 2025.03.09 907
45 [데이터분석][파이썬][python] 한글 글꼴 사용 (matplotlib) 졸리운_곰 2024.04.18 1362
44 [데이터분석 & 데이터 사이언스] 데이터에 관한 꼭 알아야 할 오해와 진실 12가지 졸리운_곰 2024.01.17 1317
43 [데이터분석][파이썬][python] Awesome Dash Awesome file 졸리운_곰 2021.07.10 2345
42 [데이터분석][파이썬][python] ???? Introducing Dash ???? file 졸리운_곰 2021.07.10 1610
41 [dataset] (한글) 욕설 감지 데이터셋 file 졸리운_곰 2021.05.12 1560
40 [데이터분석][python] Dash를 사용하는 초보자 및 기타 모든 사용자를위한 Python의 대시 보드 file 졸리운_곰 2021.04.14 1767
39 [데이터분석][python] Dash를 사용하는 초보자 및 기타 모든 사용자를위한 Python의 대시 보드 file 졸리운_곰 2021.04.14 1605
38 [데이터분석][데이터 사이언스][python][Dash] Python, Dash 및 Plotly를 사용하여 COVID-19 사례 데이터 시각화 file 졸리운_곰 2021.03.28 1504
37 [데이터분석][머신러닝] When not to use machine learning or AI Adventures in wishful thinking, nonstationarity, and pattern-finding / 기계 학습 또는 AI를 사용하지 않아야하는 경우 희망찬 사고, 비정상 성, 패턴 찾기의 모험 file 졸리운_곰 2021.03.28 21624
36 [MSA][머신러닝] 쿠버네티스 기반의 End2End 머신러닝 플랫폼 Kubeflow #1 - 소개 file 졸리운_곰 2021.03.21 1141
35 [데이터사이언스] 데이터 과학자를위한 3 가지 훌륭한 디자인 패턴, 3 Great Design Patterns for Data Scientists file 졸리운_곰 2021.03.04 783
34 [데이터분석] 시계열 데이터에 AI를 사용하는 이유는 무엇입니까? file 졸리운_곰 2021.02.28 1195
33 [데이터분석] AI 예측 및 이상 탐지를위한 시계열 데이터 전처리 file 졸리운_곰 2021.02.28 1038
32 [데이터분석] bitcoin analysis 비트 코인 시계열 데이터에 대한 AI 이상 탐지 file 졸리운_곰 2021.02.27 1600
31 [데이터분석 & 데이터 사이언스] How To Create a Data Science Portfolio Website file 졸리운_곰 2021.02.14 1834
30 [데이터수집4] 오픈 API 데이터 수집 (소셜미디어 데이터 수집) file 졸리운_곰 2020.06.12 1955
29 [데이터수집3] 관계형 데이터베이스 데이터 수집 file 졸리운_곰 2020.06.12 1321
28 [데이터수집2] 분산시스템 로그 수집 (빅데이터 수집) file 졸리운_곰 2020.06.12 1499
27 [데이터수집1] 웹 크롤링, 웹 스크래핑 file 졸리운_곰 2020.06.12 1806
대표 김성준 주소 : 경기 용인 분당수지 U타워 등록번호 : 142-07-27414
통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호 출판업 신고 : 수지구청 제 123호 개인정보보호최고책임자 : 김성준 sjkim70@stechstar.com
대표전화 : 010-4589-2193 [fax] 02-6280-1294 COPYRIGHT(C) stechstar.com ALL RIGHTS RESERVED