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常見的數據采集方式有問卷調查、查閱搭雹資料、實地考查、試驗。

1、問卷調查：問卷調查是數據收集最常用的一種方式，因為它的成本比較低，而且得到的信息也會比較全面。

2、查閱資料：查閱銀旁資料是最古老的數據收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數據。

3、實地考查：實地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個事物的真相，勢態發展流程，而去實地進行直觀的，局部進行詳細的調查。

4、實驗：實驗收集數據的優點是數據的準確性很高，而缺點是未知性很鋒枝橡大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

用爬蟲框架Scrapy， 三步

定義item類

開發spider類

開發pipeline

如果你想要蠢差更透的信息，你可以參考正檔禪《瘋舉塵狂python講義》

前言

由于網絡數據爬取行為具有高效檢索、批量復制且成本低廉的特征，現已成為許多企業獲取數據資源的方式。也正因如此，一旦爬取的數據設計他人權益時，企業將面臨諸多法律風險。本文判或將從數據爬取行為的相關概述、數據爬取相關立法規定，結合數據爬取行為近期典型案例，探討數據爬取行為的合規要點。

一、數據爬取行為概述

數據爬取行為是指利用網絡爬蟲或者類似方式，根據所設定的關鍵詞、取樣對象等規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，并對抓取結果進行大規模復制的行為。

使用爬蟲爬取數據的過程當中，能否把握合法邊界是關系企業生死存亡的問題。近些年大數據、人工智能的廣泛使用，對各種數據的剛性需求，使數據行業游走在“灰色邊緣”。面對網絡數據安全的“強監管”態勢，做好數據合規、數據風控刻枝拆不容緩。當前我國并沒有相關法律法規對數據爬取行為進行專門規制，而是根據爬取數據的不同“質量”，主要通過《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱“《著作權法》）、《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱“《反不正當競爭法》”）、《中華人民共和國刑法》（以下簡稱“《刑法”》）等現有法律法規進行規制。

二、數據爬取相關法律責任梳理

（一）承擔刑事責任

1、非法侵入計算機信息系統罪

《刑法》第285條第1款規定了“非法侵入計算機信息系統罪”，違反國家規定，侵入國家事務、國防建設、尖端科學技術領域的計算機信息系統的，處三年以下有期徒刑或者拘役。

典型案例：李某等非法侵入計算機信息系統罪(2018)川3424刑初169號

本案中，被告人李某使用“爬蟲”軟件，大量爬取全國各地及涼山州公安局交警支隊車管所公告的車牌放號信息，之后使用軟件采用多線程提交、批量刷單、驗證碼自動識別等方式，突破系統安全保護措施，將爬取的車牌號提交至“交通安全服務管理平臺”車輛報廢查詢系統，進行對比，并根據反饋情況自動記錄未注冊車牌號，建立全國未注冊車牌號數據庫。之后編寫客戶端查詢軟件，由李某通過QQ、淘寶、微信等方式，以300-3000元每月的價格，分省市販賣數據庫查閱權限。

法院認為，被告人李文某為牟取私利，違法國家規定，侵入國家事務領域的計算機信息系統，被告人的行為均已構成非法侵入計算機信息系統罪。

2、非法獲取計算機信息系統數據罪

《刑法》第285條第2款規定如下，違反國家規定，侵入前款規定以外的計算機信息系統或者采用其他技術手段，獲取該計算機信息系統中存儲、處理或者傳輸的數據，或者對該計算機信息系統實施非法控制，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金；情節特別嚴重的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金。同時，《最高人民法院、最高人民檢察院關于辦理危害計算機信息系統安全刑事案件應用刑事案件應用法律若干問題的解釋》第1條對“情節嚴重”作出了具體的規定：“非法獲取計算機信息系統數據或者非法控制計算機信息系統，具有下列情形之一的，應當認定為刑法第二百八十五條第二款規定的“情節嚴重”：（一）獲取支付結算、證券交易、期貨交易等網絡金融服務的身份認證信息十組以上的；（二）獲取第（一）項以外的身份認證信息五百組以上的；（三）非法控制計算機信息系統二十臺以上的；（四）違法所得五千元以上或者造成經濟損失一萬元以上的；（五）其他情節嚴重的情形。”

典型案例：李某、王某等非法獲取計算機信息系統數據、非法控制計算機系統案（2021）滬0104刑初148號

本案中，益采公司在未經淘寶（中國）軟件有限公司授權許可的情況下，經李某授意，益采公司部門負責人被告人王某、高某等人分工合作，以使用IP代理、“X-sign”簽名算法等手段突破、繞過淘寶公司的“反爬蟲”防護機制，再通過數據抓取程序大量非法抓取淘寶公司存儲的各主播在淘寶直播時的開播地址、銷售額、觀看PV、UV等數據。至案發，益采公司整合非法獲取的數據后對外出售牟利，違法所得共計人民幣22萬余元。法院認為被告人李某、王某、高某等人構成非法獲取計算機信息系統數據罪，分別判處有期徒刑二年六個月、一年三個月不等，并處罰金。

法院認為，被告人李文某為牟取猛沖棗私利，違法國家規定，侵入國家事務領域的計算機信息系統，被告人的行為均已構成非法侵入計算機信息系統罪。

3、提供侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具罪

《刑法》第285條第3款對該罪規定如下，提供專門用于侵入、非法控制計算機信息系統的程序、工具，或者明知他人實施侵入、非法控制計算機信息系統的違法犯罪行為而為其提供程序、工具，情節嚴重的，依照前款的規定處罰。《最高人民法院、最高人民檢察院關于辦理危害計算機信息系統安全刑事案件應用刑事案件應用法律若干問題的解釋》中還列舉了“具有避開或者突破計算機信息系統安全保護措施，未經授權或者超越授權獲取計算機信息系統數據的功能的”等類型的程序、工具。

典型案例：陳輝提供侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具罪（2021）粵0115刑初5號

本案中，被告人陳輝為牟取非法利益，在本區編寫爬蟲軟件用于在浙江淘寶網絡有限公司旗下的大麥網平臺上搶票，并以人民幣1888元到6888元不等的價格向他人出售該軟件，非法獲利人民幣12萬余元。2019年7月11日，被告人陳輝被公安機關抓獲。經鑒定，上述爬蟲軟件具有以非常規的方式構造和發送網絡請求，模擬用戶在大麥網平臺手動下單和購買商品的功能；具有以非常規手段模擬用戶識別和輸入圖形驗證碼的功能，該功能可繞過大麥網平臺的人機識別驗證機制，以非常規方式訪問大麥網平臺的資源。

本院認為，被告人陳輝提供專門用于侵入、非法控制計算機信息系統程序、工具，情節特別嚴重，依法應予懲處。

4、 侵犯公民個人信息罪

《刑法》第253條中規定了該罪，違反國家有關規定，向他人出售或者提供公民個人信息，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，并處或者單處罰金；情節特別嚴重的，處三年以上七年以下有期徒刑，并處罰金。違反國家有關規定，將在履行職責或者提供服務過程中獲得的公民個人信息，出售或者提供給他人的，依照前款的規定從重處罰。竊取或者以其他方法非法獲取公民個人信息的，依照第一款的規定處罰。

典型案例：杭州魔蝎數據 科技 有限公司、周江翔、袁冬侵犯公民個人信息罪（2020）浙0106刑初437號

本案中，被告人周江翔系魔蝎公司法定代表人、總經理，負責公司整體運營，被告人袁冬系魔蝎公司技術總監，系技術負責人，負責相關程序設計。魔蝎公司主要與各網絡貸款公司、小型銀行進行合作，為網絡貸款公司、銀行提供需要貸款的用戶的個人信息及多維度信用數據，方式是魔蝎公司將其開發的前端插件嵌入上述網貸平臺A**中，在網貸平臺用戶使用網貸平臺的APP借款時，貸款用戶需要在魔蝎公司提供的前端插件上，輸入其通訊運營商、社保、公積金、淘寶、京東、學信網、征信中心等網站的賬號、密碼，經過貸款用戶授權后，魔蝎公司的爬蟲程序代替貸款用戶登錄上述網站，進入其個人賬戶，利用各類爬蟲技術，爬取（復制）上述企、事業單位網站上貸款用戶本人賬戶內的通話記錄、社保、公積金等各類數據。

法院認為，被告單位杭州魔蝎數據 科技 有限公司以其他方法非法獲取公民個人信息，情節特別嚴重，其行為已構成侵犯公民個人信息罪。被告人周江翔、袁冬分別系對被告單位魔蝎公司侵犯公民個人信息行為直接負責的主管人員和其他直接責任人員，其行為均已構成侵犯公民個人信息罪。

5、侵犯著作權罪

根據《刑法》第217條規定，以營利為目的，有下列侵犯著作權或者與著作權有關的權利的情形之一，違法所得數額較大或者有其他嚴重情節的，處三年以下有期徒刑，并處或者單處罰金；違法所得數額巨大或者有其他特別嚴重情節的，處三年以上十年以下有期徒刑，并處罰金：（一）未經著作權人許可，復制發行、通過信息網絡向公眾傳播其文字作品、音樂、美術、視聽作品、計算機軟件及法律、行政法規規定的其他作品的；（二）出版他人享有專有出版權的圖書的；（三）未經錄音錄像制作者許可，復制發行、通過信息網絡向公眾傳播其制作的錄音錄像的；（四）未經表演者許可，復制發行錄有其表演的錄音錄像制品，或者通過信息網絡向公眾傳播其表演的；（五）制作、出售假冒他人署名的美術作品的；（六）未經著作權人或者與著作權有關的權利人許可，故意避開或者破壞權利人為其作品、錄音錄像制品等采取的保護著作權或者與著作權有關的權利的技術措施的。

典型案例：譚某某等侵犯著作權罪（2020）京0108刑初237號

本案中，被告鼎閱公司自2018年開始，在覃某某等12名被告人負責管理或參與運營下，未經掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網絡技術有限公司等權利公司許可，利用網絡爬蟲技術爬取正版電子圖書后，在其推廣運營的“鴻雁傳書”“TXT全本免費小說”等10余個App中展示，供他人訪問并下載閱讀，并通過廣告收入、付費閱讀等方式進行牟利。根據經公安機關依法提取收集并經勘驗、檢查、鑒定的涉案侵權作品信息數據、賬戶交易明細、鑒定結論、廣告推廣協議等證據，法院查明，涉案作品侵犯掌閱 科技 股份有限公司、北京幻想縱橫網絡技術有限公司享有獨家信息網絡傳播權的文字作品共計4603部，侵犯中文在線數字出版集團股份有限公司享有獨家信息網絡傳播權的文字作品共計469部。

法院認為，鼎閱公司、直接負責的主管人員覃某某等12名被告人以營利為目的，未經著作權人許可，復制發行他人享有著作權的文字作品，情節特別嚴重，其行為均已構成侵犯著作權罪，應予懲處。

（2） 構成不正當競爭

我國《反不正當競爭法》第12條規定：“經營者利用網絡從事生產經營活動，應當遵守本法的各項規定。經營者不得利用技術手段，通過影響用戶選擇或者其他方式，實施下列妨礙、破壞其他經營者合法提供的網絡產品或者服務正常運行的行為：（一）未經其他經營者同意，在其合法提供的網絡產品或者服務中，插入鏈接、強制進行目標跳轉；（二）誤導、欺騙、強迫用戶修改、關閉、卸載其他經營者合法提供的網絡產品或者服務；（三）惡意對其他經營者合法提供的網絡產品或者服務實施不兼容；（四）其他妨礙、破壞其他經營者合法提供的網絡產品或者服務正常運行的行為。

典型案例：深圳市騰訊計算機系統有限公司、騰訊 科技 （深圳）有限公司與被告某新媒體公司不正當競爭糾紛案

本案中，兩原告系微信公眾平臺的經營者和管理者，被告某新媒體公司系某網站經營者，利用爬蟲技術抓取微信公眾平臺文章等信息內容數據，并通過網站對外提供公眾號信息搜索、導航及排行等數據服務。原告訴稱，被告利用被控侵權產品，突破微信公眾平臺的技術措施進行數據抓取，并進行商業化利用，妨礙平臺正常運行，構成不正當競爭。被告辯稱，爬取并提供公眾號數據服務的行為不構成不正當競爭，其爬取的文章并非騰訊公司的數據，而是微信公眾號的用戶數據，且其網站獲利較少。

法院認為，被告違背誠實信用原則，擅自使用原告征得用戶同意、依法匯集且具有商業價值的數據，并足以實質性替代其他經營者提供的部分產品或服務，損害公平競爭的市場秩序，屬于《反不正當競爭法》第十二條第二款第四項所規定的妨礙、破壞其他經營者合法提供的網絡產品或者服務正常運行的行為，構成不正當競爭。

（3） 行政責任

我國當前關于爬蟲行為所應承擔的行政責任主要規定在《網絡安全法》中，其中涉嫌違反第27條規定的：“任何個人和組織不得從事非法侵入他人網絡、干擾他人網絡正常功能、竊取網絡數據等危害網絡安全的活動；不得提供專門用于從事侵入網絡、干擾網絡正常功能及防護措施、竊取網絡數據等危害網絡安全活動的程序、工具；明知他人從事危害網絡安全的活動的，不得為其提供技術支持、廣告推廣、支付結算等幫助。”，需要承擔一定的行政責任。該法第63條對違反第27條還規定了具體的行政處罰措施，包括“沒收違法所得”“拘留”“罰款”等處罰。同時，對違反27條規定受到處罰的相關人員也作出了任職限制規定。

此外，《數據安全管理辦法（征求意見稿）》第16條對爬蟲適用作出了限流規定：“網絡運營者采取自動化手段訪問收集網站數據，不得妨礙網站正常運行；此類行為嚴重影響網站運行，如自動化訪問收集流量超過網站日均流量三分之一，網站要求停止自動化訪問收集時，應當停止。”同時，第37條也規定了相應的行政責任：網絡運營者違反相關規定的，由有關部門給予公開曝光、沒收違法所得、暫停相關業務、停業整頓、關閉網站、吊銷相關業務許可證或吊銷營業執照等處罰。

三、數據爬取行為的合規指引

（一）嚴格規范數據爬取行為

1、如果目標網站有反爬取協議，應嚴格遵守網站設置的 Robots協議。Robots協議(也稱為爬蟲協議、機器人協議等)的全稱是“網絡爬蟲排除標準”，網站通過Robots協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不能抓取。該協議尊重信息提供者的意愿，并維護其隱私權;保護其使用者的個人信息和隱私不被侵犯。Robots協議代表一種契約精神，互聯網企業只有遵守這一規則，才能保證網站及用戶的隱私數據不被侵犯。可以說，無論從保護網民隱私還是尊重版權內容的角度，遵守robots協議都應該是正規互聯網公司的默之舉，任何違反robots協議的行為都應該為此付出代價。

2、合理限制抓取的內容。在設置抓取策略時，應注意編碼禁止抓取視頻、音樂等可能構成作品的、明確的著作權作品數據，或者針對某些特定網站批量抓取其中的用戶生成內容；在使用、傳播抓取到的信息時，應審查所抓取的內容，如發現屬于用戶的個人信息、隱私或者他人的商業秘密的，應及時停止并刪除。對于內部系統數據，嚴格禁止侵入。

3、爬取行為不應妨礙網站的正常運行。企業應當合理控制爬取的頻率，盡可能避免過于頻繁地抓取數據，特別是如果超過了《數據安全管理辦法（征求意見稿）》明確規定的“自動化訪問收集流量超過網站日均流量三分之一”的要求，就應當嚴格遵守網站的要求，及時停止數據抓取。

（二）爬取個人信息時恪守合法、正當、必要原則

在我國，合法、正當、必要原則散見于《消費者權益保護法》、《網絡安全法》、《全國人大常委會關于加強網絡信息保護的決定》、《個人信息安全規范》等法律與規范之中。網絡經營者擬爬取用戶個人信息的，應當嚴格遵守上述法律法規的規定，以取得個人用戶的事前同意為原則，避免超出用戶的授權范圍爬取信息。同樣地，數據接受方也應當對以爬蟲方式獲取的他人信息進行合法性審查，了解個人信息主體是否同意共享個人信息數據。

（三）爬取商業數據時謹防構成不正當競爭

在數字內容領域，數據是內容產業的核心競爭資源，內容平臺經過匯總分析處理后的數據往往具有極高的經濟價值，因此非法爬取行為在某些具體應用場景下會被認定為構成不正當競爭。尤其是對于雙方商業模式相同或近似、獲取對方的信息會對對方造成直接損害的，企業應重點予以防范。如果存在此種情形，則應當謹慎使用爬取獲取被爬取網站的數據。

四、結語

隨著大數據時代的來臨以及數字技術的蓬勃發展，數據的價值日益凸顯，部分企業通過數據爬取技術更加高效地獲取和深度地利用相關數據，從而彌補企業自身數據不足的現狀，支撐企業的商業化發展。對于這些企業而言，“網絡爬蟲如何爬取信息數據才是合法的？”“爬取數據時如何做到合規？”是亟待解決的一大難題。作為法律工作者，應當從法律的專業角度給企業提供強有力的合規指引，為促進高新技術企業的發展，進而全面提升國家 科技 創新能力做出應有的貢獻。

爬蟲大數據采集技術體系由哪幾個部分組成

爬蟲大數據采集技術體系由個網頁下載、翻頁、數據解析部分組成。

爬蟲大數據采集技術通過信息采集網絡化和數字化，擴大數據采集的覆蓋范圍，提高審核工作的全面性、及時性和準確性；最終實現相關業務工作管理現代化、程序規范化、決策科學化，服務網絡化。

爬蟲大數據采集技術主要功能：

爬蟲大數據采集技術實桐高告現采集、提取個人信用、商局明業信用、金融信用、政府信用等相關的結構化和非結構化念洞的基礎信用數據，包括：來自政府內部各業務系統的信用數據、來自外部業務系統的信用數據、應用網絡爬蟲技術對政府采購信息相關數據進行采集的非結構化數據。

一、網絡爬蟲 任務制定，根據業務需要定制業務數據庫的采集任務； 運行監控，實時監控數據采集情況； 數據預覽，預覽采集獲取的相關信息。

二、結構化采集 DB采集任務，制定任務用于抽取遠程數據庫數據信息； 運行監控，實時監控數據采集情況； 數據預覽，預覽采集獲取的相關信息。

能。使用ai技術的文章生成器生成的文章培春是可以利用爬蟲技術把行業數據集合抓取到的。配衫耐網絡爬塌禪蟲（又稱為網頁蜘蛛，網絡機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。

獲取數據是數據分析中必不可少ai電銷系統爬蟲截取金融數據的一部分，而網絡爬蟲是是獲取數據ai電銷系統爬蟲截取金融數據的一個重要渠道之一。鑒于此，我拾起了Python這把利器，開啟了冊鉛畝網絡爬蟲之路。

本篇使用的版本為python3.5，意在抓取證券之星上當天所有A股數據。程序主要分為三個部分ai電銷系統爬蟲截取金融數據：網頁源碼的獲取、所需內容的提取、所得結果的整理。

一、網頁源碼的獲取

很多人喜歡用python爬蟲的原因之一就是它容易上手。只需以下幾行代碼既可抓取大部分網頁的源碼。

import urllib.request

url='ar.com/stock/ranklist_a_3_1_1.html' #目標網址headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)"} #偽裝瀏覽器請求報頭request=urllib.request.Request(url=url,headers=headers) #請求服務器response=urllib.request.urlopen(request) #服務器應答content=response.read().decode('gbk') #以一定的編碼方式查看源碼print(content) #打印頁面源碼

雖說抓一頁的源碼容易，不過在一個網站內大量抓取網頁源碼卻經常遭到服務器攔截，頓時感覺世界充滿了惡意。于是我開始研習突破反爬蟲限制的功法。

1.偽裝流浪器報頭

很多服務器通過瀏覽器發給它的報頭來確認是否是人類用戶，所以我們可以通過模仿瀏覽器的行為構造請求報頭給服務器發州森送請求。服務器會識別其中的一些參數來識別你是否是人類用戶，很多網站都會識別User-Agent這個參數，所以請求頭最好帶上。有一些警覺性比較高的網站可能還會通過其他參數識別，比如通過Accept-Language來辨別你是否是人類用戶，一些有防盜鏈功能的網站還得帶上referer這個參數等等。

2.隨機生成UA

證券之星只需帶User-Agent這個參數就可以抓取頁面信息了，不過連續抓取幾頁就被服務器阻激攔止了。于是我決定每次抓取數據時模擬不同的瀏覽器發送請求，而服務器通過User-Agent來識別不同瀏覽器，所以每次爬取頁面可以通過隨機生成不同的UA構造報頭去請求服務器，

3.減慢爬取速度

雖然模擬了不同瀏覽器爬取數據，但發現有的時間段可以爬取上百頁的數據，有時候卻只能爬取十來頁，看來服務器還會根據你的訪問的頻率來識別你是人類用戶還是網絡爬蟲。所以我每抓取一頁都讓它隨機休息幾秒，加入此句代碼后，每個時間段都能爬取大量股票數據了。

4.使用代理IP

天有不測風云，程序在公司時順利測試成功，回寢室后發現又只能抓取幾頁就被服務器阻止了。驚慌失措的我趕緊詢問度娘，獲知服務器可以識別你的IP，并記錄此IP訪問的次數，可以使用高匿的代理IP，并在抓取的過程中不斷的更換，讓服務器無法找出誰是真兇。此功還未修成，欲知后事如何，請聽下回分解。

5.其他突破反爬蟲限制的方法

很多服務器在接受瀏覽器請求時會發送一個cookie文件給瀏覽器，然后通過cookie來跟蹤你的訪問過程，為了不讓服務器識別出你是爬蟲，建議最好帶上cookie一起去爬取數據；如果遇上要模擬登陸的網站，為了不讓自己的賬號被拉黑，可以申請大量的賬號，然后再爬入，此處涉及模擬登陸、驗證碼識別等知識，暫時不再深究...總之，對于網站主人來說，有些爬蟲確實是令人討厭的，所以會想出很多方法限制爬蟲的進入，所以我們在強行進入之后也得注意些禮儀，別把人家的網站給拖垮了。

二、所需內容的提取

獲取網頁源碼后，我們就可以從中提取我們所需要的數據了。從源碼中獲取所需信息的方法有很多，使用正則表達式就是比較經典的方法之一。我們先來看所采集網頁源碼的部分內容。

為了減少干擾，我先用正則表達式從整個頁面源碼中匹配出以上的主體部分，然后從主體部分中匹配出每只股票的信息。代碼如下。

pattern=re.compile('tbody[\s\S]*/tbody')

body=re.findall(pattern,str(content)) #匹配tbody和/tbody之間的所有代碼pattern=re.compile('(.*?)')

stock_page=re.findall(pattern,body[0]) #匹配和之間的所有信息

其中compile方法為編譯匹配模式，findall方法用此匹配模式去匹配出所需信息，并以列表的方式返回。正則表達式的語法還挺多的，下面我只羅列所用到符號的含義。

語法 說明

. 匹配任意除換行符“\n”外的字符

* 匹配前一個字符0次或無限次

ai電銷系統爬蟲截取金融數據？ 匹配前一個字符0次或一次

\s 空白字符：[空格\t\r\n\f\v]

\S 非空白字符：[^\s]

[...] 字符集，對應的位置可以是字符集中任意字符

(...) 被括起來的表達式將作為分組，里面一般為我們所需提取的內容

正則表達式的語法挺多的，也許有大牛只要一句正則表達式就可提取我想提取的內容。在提取股票主體部分代碼時發現有人用xpath表達式提取顯得更簡潔一些，看來頁面解析也有很長的一段路要走。

三、所得結果的整理

通過非貪婪模式(.*?)匹配和之間的所有數據，會匹配出一些空白字符出來，所以我們采用如下代碼把空白字符移除。

stock_last=stock_total[:] #stock_total：匹配出的股票數據for data in stock_total: #stock_last：整理后的股票數據

if data=='':

stock_last.remove('')

最后，我們可以打印幾列數據看下效果，代碼如下

print('代碼','\t','簡稱',' ','\t','最新價','\t','漲跌幅','\t','漲跌額','\t','5分鐘漲幅')for i in range(0,len(stock_last),13): #網頁總共有13列數據

print(stock_last[i],'\t',stock_last[i+1],' ','\t',stock_last[i+2],' ','\t',stock_last[i+3],' ','\t',stock_last[i+4],' ','\t',stock_last[i+5])

關于ai電銷系統爬蟲截取金融數據和ai電銷助手的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。