📢课程更新：第二章-04节网页结构介绍

本次我们主要通过介绍常用的财经数据网站，结合 HTML，CSS 和JavaScript 的内容，对其进行基本的网页结构分析并通过代码来获取基础的财经数据。本次课程主要会结合视频和代码给大家讲解如下内容:

1. 网页的构成

2. 东方财富网

3. 新浪财经

4. 上证e互动

5. 通过案例演示采集网页数据

① 课程介绍

《AKShare-源码解析》课程介绍请点击这里

② 课程说明

本次课程主要分为 6 大部分，分别是：前置知识、网络数据采集基础、数据处理基础、财经数据采集、数据分析及可视化、衍生知识等。前三部分主要讲述财经数据采集中需要有的先验知识，该部分会从基础开始讲解并提供相应的学习资料。第四部分是本课程的核心，主要围绕数据接口的源码讲解。最后两部分提供一些扩展知识和衍生知识，帮助大家更好的开展数据采集及分析。

课程一共 16 个章节，每个章节包含若干知识点。总体设计是按照从基础到高阶，再到应用这样一个过程进行。里面的课程学习对于已经掌握其中基础知识的小伙伴，可以跳过相关的部分，直接学习尚未掌握的内容。对于零基础的小伙伴建议先学习 Python 相关的知识，再观看本课程效果更佳。

注意：本课程目录框架可能因实际录制先后顺序问题对课程内容做部分调整，比如在财经数据采集部分会不断新增案例，部分过时的案例也会进行更新。

③ 课程目录

✔前置知识

1. 第一章：选择趁手的工具
1. Python 介绍及版本选择
2. IDE 介绍及版本选择
3. 虚拟环境搭建
4. 需要使用到的相关工具介绍-Apipost 
2. 第二章：网页知识初探
1. HTML
2. CSS
3. JavaScript
4. 网页结构介绍
3. 第三章：财经数据源介绍
1. 国内财经数据源
2. 国际财经数据源
3. 业界财经数据源
4. 学界财经数据源
5. 另类数据源

✔网络数据采集基础

4. 第四章：网络数据采集基础
1. HTTP 及网络数据采集的基本原理
2. 网络请求库 requests 介绍和使用
3. 解析库 beautifulsoup 介绍和使用
5. 第五章：网络数据采集进阶
1. 多线程、多进程和携程
2. JavaScript 动态渲染页面采集
3. 模拟登录
4. JavaScript 逆向
5. 网页通用解析工具
6. Scrapy 框架
6. 第六章：数据效验
1. 通用数据验证库 pandatic 库介绍
2. pandas.DataFrame 数据效验库 pandera 库介绍
3. 先验知识介绍
7. 第七章：本地数据存储
1. CSV 数据存储
2. JSON 数据存储
3. MySQL 数据存储

✔数据处理基础

8. 第八章：数据清洗
1. 文本数据清洗
2. JSON 数据清洗
3. 特殊数据格式处理
9. 第九章：数据处理
1. Pandas 介绍
2. 缺失值处理
3. 重复值处理
4. 异常值处理
5. 数据整合
6. 数据格式转换

✔财经数据采集

10. 第十章：股票数据采集
1. 龙虎榜
2. 热门股票
3. 资金流入
4. 概念板块
5. …………
6. 东方财富
7. 新浪财经
8. 其他网站
9. 东方财富
10. 新浪财经
11. 其他网站
12. 股票量价数据
13. 股票财务数据
14. 股票衍生数据
11. 第十一章：期货数据采集
1. 基差计算
2. …………
3. 期货手续费
4. 主力合约
5. OHLC 数据
6. 持仓数据
7. 龙虎榜数据
8. 期货量价数据
9. 期货特色数据
10. 期货衍生数据
12. 第十二章：宏观数据采集
1. 国内宏观数据
2. 国际宏观数据
3. 国际财经数据采集－英为财情
4. 商品指数
5. …………
13. 第十三章：另类数据采集
1. 空气指数数据采集
2. 财富数据采集
3. 电竞数据采集
4. 娱乐数据采集
5. 电影票房数据采集
6. 奥运会数据采集
7. 疫情数据采集
8. …………

✔数据分析及可视化

14. 第十四章：财经数据可视化
1. 股票数据分析及可视化
2. 期货数据分析及可视化
3. 基金数据分析及可视化
15. 第十五章：另类数据可视化
1. 数据可视化工具：matplotlib
2. 动态可视化工具：pyecharts 和 plotly

✔衍生知识

16. 第十六章：财经衍生知识
1. 基础产品
2. 衍生产品
17. 第十七章：财经数据工具
1. AKShare 及其他数据接口库
2. AKTools HTTP API 工具
3. 网络数据采集提高

🔆Q&A