Os profissionais financeiros que buscam atualizar suas habilidades podem fazê-lo aprendendo como extrair dados de estoque com Python, uma linguagem de programação de alto nível, interpretada e de uso geral. Python é a ferramenta de coleta de dados mais popular para dados de estoque. Ele também é usado em mineração de dados, segurança cibernética, aplicativos forenses digitais e testes de penetração.
Python também oferece a vantagem de uma comunidade de colaboradores que se voluntariam na melhoria regular do ambiente do desenvolvedor. Isso dá à linguagem de programação uma vantagem para estar atualizada sobre os desenvolvimentos mais recentes no mundo do software. A linguagem Python é amplamente utilizada no mundo da coleta de dados devido à sua eficiência e confiabilidade na execução de tarefas.
Benefícios do uso de Python para extração de dados
1. Simples e confiável
O uso de Python para extrair dados de estoque está se tornando proeminente por uma série de razões. Primeiro, sua sintaxe #REF Erros do Excel #REF Os erros do Excel causam grandes problemas nas planilhas. Aprenda como encontrar e corrigir erros #REF no Excel neste tutorial rápido com exemplos e capturas de tela. A #REF! erro (o "ref" significa referência) é a mensagem que o Excel exibe quando uma fórmula faz referência a uma célula que não existe mais, causada pela exclusão de células simples e confiáveis na execução de tarefas e no compartilhamento de scripts com outros usuários.
2. Bibliotecas integradas
Em segundo lugar, o Python vem com muitas bibliotecas integradas que ajudam a economizar tempo para desenvolvedores que, de outra forma, construiriam seus projetos do zero. Os desenvolvedores salvam tarefas rotineiras e comuns incorporando as bibliotecas em seus projetos.
3. Software de código aberto
Terceiro, Python é um software livre e, portanto, está disponível gratuitamente para uso, enquanto outras linguagens são patenteadas e relativamente caras. Por último, Python é compatível com muitos aplicativos de dados, tornando-o apropriado para coleta de dados de estoque.
Raspadores de dados de estoque
A extração de dados é o procedimento realizado por raspadores para obter os dados necessários de vários locais na Internet. Raspadores de dados são, portanto, scripts ou algoritmos Algoritmos (Algos) Algoritmos (Algos) são um conjunto de instruções que são introduzidos para realizar uma tarefa. Algoritmos são introduzidos para automatizar a negociação para gerar lucros em uma frequência impossível para um comerciante humano definido para extrair tipos específicos de informações da internet para uso na análise de dados.
O procedimento seguido pelos raspadores de dados inclui o download de informações do alvo, extração e armazenamento dos dados e, finalmente, a análise dos dados. O procedimento para extrair dados do estoque é semelhante ao procedimento seguido ao extrair outros tipos de dados online.
A primeira etapa ao extrair dados do estoque é fazer o download do conteúdo de destino do banco de dados onde os dados estão armazenados. Em segundo lugar, use o raspador de dados para extrair dados de sua forma não estruturada em um formato estruturado.
A terceira etapa envolve o armazenamento dos dados estruturados no formato preferido, como o formato CSV ou uma planilha do Excel. A etapa final é analisar os dados obtidos para gerar informações importantes sobre o mercado de ações ou ações específicas.
Etapas para extrair dados com Python
A primeira etapa ao extrair dados do estoque é especificar a (s) URL (s) onde o raspador obterá os dados do código de execução. O URL então retorna as informações solicitadas exibindo a página HTML ou XML mostrando os dados solicitados pelo raspador.
Assim que as informações forem obtidas, o raspador inspecionará os dados exibidos na URL de destino, identificará os dados necessários para a extração e executará o código para execução. Uma vez que os dados são extraídos, os dados extraídos são convertidos e armazenados no formato desejado.
Bibliotecas de extração de dados
Python é uma linguagem de programação diversificada com muitos aplicativos no espaço de programação. Cada uma das atividades realizadas em Python inclui diferentes bibliotecas associadas a elas. A coleta de dados com Python usa muitas bibliotecas, incluindo Selenium, Beautiful Soup e Pandas.
A biblioteca Selenium é a melhor opção para testes da web e é amplamente utilizada na automação de atividades do navegador. A biblioteca Beautiful Soup consiste em um pacote que analisa documentos HTML e XML. O pacote funciona criando árvores de análise que ajudam a extrair dados do destino. A biblioteca Pandas, por outro lado, é fundamental na extração, análise, manipulação e armazenamento de dados no formato necessário.
Exemplo Prático
Abaixo está um exemplo de coleta de dados para ações do Google no Yahoo! Site de finanças.
O procedimento começa visitando o site do Yahoo Finance e inserindo o símbolo de negociação da ação do Google, “GOOG”, na caixa de pesquisa. Em resposta, o URL muda para incluir o termo de pesquisa, ou seja, o símbolo “GOOG”. Os resultados da pesquisa exibem a página de ações, que mostra informações específicas sobre as ações, como o preço das ações, o preço de abertura, o índice de preço por lucro e a faixa de negociação do ano.
Em seguida, inspecione os dados do estoque clicando com o botão direito na página e escolhendo “Exibir código-fonte da página” ou “Inspecionar elemento”, dependendo do seu navegador. Você também pode usar o atalho fornecido na página de ações do GOOG destacando os dados de que precisa, como o preço atual das ações.
Em seguida, clique com o botão direito na área destacada e escolha “Inspecionar elemento” entre as opções fornecidas. A saída fornece o preço da ação e todos os outros detalhes relevantes do estoque GOOG.
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