程亦球

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)蘊含著海量的信息資源，同時也蘊含著冗雜的數(shù)據(jù)資源。如何獲取具有價值性、決策性的信息資源儼然成為有效獲取互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要求。而通過利用Python可以獲取、解析并提取具備關(guān)鍵性價值的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，與此同時，還可以提取關(guān)鍵信息進行合理存儲，具有較大的應(yīng)用價值。針對于此，文章主要結(jié)合Python特性，分析其在互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集方面的具體應(yīng)用，僅供參考。

關(guān)鍵詞：Python 互聯(lián)網(wǎng)金融 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)采集

前言：隨著我國互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的不斷擴大，互聯(lián)網(wǎng)金融體系得到了全面發(fā)展，尤其體現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模方面。金融領(lǐng)域的工作人員通過利用互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)勢，完成數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析等復(fù)雜性較高的工作，從而獲取最具價值性的信息數(shù)據(jù)。從某種程度上來說，通過獲取到最具價值性的信息數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)可以適當(dāng)降低自身的營銷成本，實現(xiàn)預(yù)期的經(jīng)濟效益。在此過程中，Python能夠輔助互聯(lián)網(wǎng)金融體系完成數(shù)據(jù)采集工作與后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作，進一步提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性、安全性，應(yīng)用效果較佳。

1 獲取互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的相關(guān)途徑分析

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的相關(guān)特性，我們大致可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的來源分為兩種，分別是內(nèi)部數(shù)據(jù)來源與外部數(shù)據(jù)來源。其中，內(nèi)部數(shù)據(jù)主要來自互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，較之外部數(shù)據(jù)相比，獲取方便。但是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)往往不能直接被相關(guān)人員用于分析工作當(dāng)中，多需要通過數(shù)據(jù)整合、清洗以及轉(zhuǎn)換后才能進行直接使用。與此同時，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)可以有效針對客戶的實際需求進行細(xì)分，預(yù)測企業(yè)金融產(chǎn)品的發(fā)展不足與發(fā)展趨勢。輔助工作人員進行科學(xué)決策，并以行業(yè)發(fā)展的趨勢分析客戶的實際需求。然而，光憑借企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進行分析，往往不夠的，還需要工作人員利用外部數(shù)據(jù)進行決策、分析[1]。

根據(jù)以往的經(jīng)驗來看，外部金融數(shù)據(jù)的來源豐富多種且形式多樣，根據(jù)來源途徑的性質(zhì)進行劃分，大體可以分為以下三種：第一種，通過與數(shù)據(jù)擁有方簽署合作協(xié)議獲取金融數(shù)據(jù)；第二種，通過購買金融數(shù)據(jù)庫獲取金融數(shù)據(jù)；第三種，利用數(shù)據(jù)采集工作自動化獲取所需的金融數(shù)據(jù)。結(jié)合實踐經(jīng)驗來看，第三種數(shù)據(jù)采集方式往往可以依照私人需求完成數(shù)據(jù)采集工作，在獲取數(shù)據(jù)方面具備更高的針對性，不足的是，對技術(shù)方面的要求甚高，且不能違反網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集的相關(guān)規(guī)定，避免引發(fā)法律糾紛事件，如“酷米客”與“車來了”之間的數(shù)據(jù)糾紛事件，這一點必須加以注意。

2 互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的具體類型

利用數(shù)據(jù)采集工具自動化采集互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)時，往往會遇到多種類別數(shù)據(jù)來源。根據(jù)行業(yè)領(lǐng)域或者發(fā)展途徑的不同，我們可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分為股票、證券、期貨等與理財方面有關(guān)的數(shù)據(jù)資源。像電子商務(wù)數(shù)據(jù)、微博等方面數(shù)據(jù)，可以歸類為社交平臺互聯(lián)網(wǎng)金融評論數(shù)據(jù)[2]。

根據(jù)數(shù)據(jù)自身結(jié)構(gòu)類型或者性質(zhì)的不同，我們也可以將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)分為數(shù)字、短文本、音頻等方面的數(shù)據(jù)。其中，以日期、價格等為主的數(shù)據(jù)資源多以數(shù)字形式存在或者短文本形式存在，而評論、新聞等多以長文本形式存在。隨著我國通訊技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)金融體系的不斷發(fā)展，以圖片、音頻以及視頻等為主的新興數(shù)據(jù)存儲方式，逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的主要來源。

3 互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集方式

主要以上述外部數(shù)據(jù)采集方式中的第三種方式，即利用數(shù)據(jù)采集工作自動化采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，進行探討與分析。一般來說，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在采集方式上可以選擇網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式，獲取網(wǎng)絡(luò)程序與腳本。網(wǎng)絡(luò)爬蟲在訪問某一個文本鏈接的時候，往往可以從HTML標(biāo)簽中獲取所需信息的網(wǎng)頁資源，即地址信息。在此過程中，我們可以根據(jù)關(guān)鍵詞等提示信息，對所有相關(guān)網(wǎng)頁信息進行合理分析與存儲，便于工作人員完成后續(xù)的數(shù)據(jù)工作，確保數(shù)據(jù)采集與分析安全、合理。

4 基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集分析

C++、C#、Java、Python等程序設(shè)計語言都可以用于互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集當(dāng)中，以網(wǎng)絡(luò)爬蟲的開發(fā)語言形式進行數(shù)據(jù)方面的獲取工作。其中，以Python為代表的程序設(shè)計語言，為工作人員提供了豐富的API和大量的數(shù)據(jù)處理工具。與此同時，還可以利用C語言以及C++等編寫程序拓寬模塊，以便更好地用于第三方庫當(dāng)中。結(jié)合以往的實踐經(jīng)驗來看，工作人員在應(yīng)用Python進行數(shù)據(jù)采集工作時，如果遇到小規(guī)模數(shù)據(jù)采集情況時，工作人員可以使用requests+Beautiful Soup+re的體系結(jié)構(gòu)予以實現(xiàn)。

一般來說，應(yīng)用requests庫時，工作人員可以利用其自動化提交網(wǎng)絡(luò)的特性，自動爬取HTML頁面，獲得所需的信息。如果遇到較大規(guī)模數(shù)據(jù)采集情況時，工作人員則可以使用scraper體系結(jié)構(gòu)或者Portia體系結(jié)構(gòu)形式完成數(shù)據(jù)采集以及分析工作。以互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集實證進行分析，如針對淘寶網(wǎng)站“大碼女裝”的銷售情況進行分析。

首先，基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集需要獲取商品名稱、價格、銷售量等方面的信息資源。在此過程中，工作人員應(yīng)該查看網(wǎng)戰(zhàn)根目錄下的robots.txt文件，目的在于明確該網(wǎng)站爬蟲過程中的限制要求。其次，合理制定搜索策略，獲取HTML頁面信息。如提取商品名稱、價格等關(guān)鍵性信息。最后，在完成上述步驟之后，存儲所獲得商品信息資源[3]。

結(jié)論：總而言之，基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作，較之從前相比，在數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析方面取得較大突破，有效規(guī)避了以往數(shù)據(jù)分析力度不足的情況。最重要的是，基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作，在數(shù)據(jù)分析方面具備多種方式，可以通過利用數(shù)據(jù)采集工具，自動化采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，完成精準(zhǔn)分析工作，為從業(yè)人員提供最具價值性的信息數(shù)據(jù)?？梢哉f，Python的出現(xiàn)與普及應(yīng)用為我國互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)帶來了巨大的應(yīng)用價值，值得我們推廣與研究。因此，針對現(xiàn)階段Python應(yīng)用中存在的不足之處，必須進行及時改進與完善，確保我國互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集安全、合理。相信通過從業(yè)人員的不懈努力，基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集工作勢必會上升到全新高度，讓我們拭目以待！

參考文獻：

[1] 王蕾，安英博，劉佳杰. 基于Python的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)采集[J]. 合作經(jīng)濟與科技，2017（09）：47-49.

[2] 翟紅藝. 基于Python的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)研究與設(shè)計[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2011（01）：56.

[3] 魏冬梅，何忠秀，唐建梅. 基于Python的Web信息獲取方法研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2018，17（01）：41-43.