M0-M1-M2
,在这里还是采用爬虫的方式获取数据,然后通过matplotlib
;绘图工具将nbspm0-m1-m2
;数据同框展示,最后通过颜色填充来表示其中的差额部分。对于新手来讲,会学习到;python
的基础知识、爬虫以及图形绘制的知识。在获取数据之前,先讲述一下数据背后的含义:
m1 是货币流动性和经济活跃的指标,m1 增加代表投资者信信心增强,经济的活跃度提高。 m1 增速大于 m2 意味着居民和企业的交易活跃,经济个体盈利能力强,景气度上升。 如果 m1 小于 m2 则经济景气度下降,盈利能力下降。
既然是数据获取,就需要找一个权威的网站获取数据,这里小编采用东方财富网的数据,这里直接给出页面的访问地址:
# 货币供应量数据访问地址 https://data.eastmoney.com/cjsj/hbgyl.html
货币供应量的数据来源如下图所示,这里只获取月份数据和同比增长即可,绝对值在这里就不去获取了。
既然知道了货币供应量数据的来源,怎么获取数据呢,是不是要复制页面进 excel 在进行解析,no,这样的话不符合程序员的气质。我想诸位页注意到了表格下方有分页,那么肯定是有通过 ajax 和后台进行通信的,通过观察可以发现如下接口,可以获取我们想要的数据:
# 货币供应量接口 https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=200&mkt=11 # 这里也同样贴了上一篇中 ppi 和 cpi 的接口,会发现都是一样的,只不过mkt的参数不一样 # ppi 数据和cpi 数据 https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=10&mkt=22 https://datainterface.eastmoney.com/EM_DataCenter/JS.aspx?type=GJZB&sty=ZGZB&p=1&ps=10&mkt=19
至于数据的获取,还是使用原理的方式进行操作,使用 python
抓取数据,这里采用 requests
来获取数据:
body = requests.get(req_url).text body = body.replace("(", "").replace(")", "") data_list = body.split("","") # 定义数据 date_list, m0_list, m1_list, m2_list = [], [], [], [] for node in data_list: node = node.replace("]", "").replace("[", "").replace("\"", "") arr_list = node.split(",") date = arr_list[0] if date < "2011-01-01": continue # 时间数据 date_list.append(date) # 数据操作存储 m2_list.append(float(arr_list[2])) m1_list.append(float(arr_list[5])) m0_list.append(float(arr_list[8])) # 0 时间 # 1-m2总量 2-m2同比增速 3-环比增速 # 4-m1总量 5-m1同比增速 6-环比增速 # 7-m0总量 8-m0同比增速 9-环比增速 print(node)
最终获取到的数据如下图所示:
在绘制图形之前,需要先对数据进行处理:
按照以上的观点,数据处理的代码如下图所示:
对于图形的绘制,有以下几点:
最后,经过这些编码,得到了最终的货币供应量增速对比图形如下:
m0-m1-m2 货币增速对比图:
m1-m2 货币增速对比&差异图:
在本文中,介绍了简单的;python
;爬虫,并使用;numpy
;进行了简单的数据处理,最终使用;matplotlib
;进行图形绘制,实现了直观的方式展示货币供应量的增速图形。使用接口的方式获取数据可以随时获取数据更新重新绘制图形,省去了数据重新抓取的步骤。
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