Python 批量抓取股票财务数据并保存到CSV文件

以下是一个示例代码，可以实现批量抓取股票财务数据并保存到CSV文件的功能：

import requests
import csv

# 读取股票代码列表
with open('stocks.xlsx', 'r') as f:
    stocks = [row[1] for row in csv.reader(f)][1:]

# 循环遍历股票代码，抓取财务数据并保存到csv文件
for stock in stocks:
    url = 'http://stockpage.10jqka.com.cn/{}/finance/'.format(stock)
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'gbk'
    html = response.text
    
    # 解析财务数据
    data_start = html.find('cwzbdata')
    data_end = html.find('};', data_start)
    data_str = html[data_start+9:data_end+1]
    data = eval(data_str)
    
    # 保存到csv文件
    with open('{}.csv'.format(stock), 'w', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['报告期', '净利润', '营业收入', '毛利率', '净利率'])
        for row in data:
            writer.writerow([row[0], row[2], row[3], row[8], row[9]])

这个代码会读取一个名为'stocks.xlsx'的Excel文件，其中股票代码在第二列，然后循环遍历每一个股票代码，抓取对应网页的财务数据，并将数据保存到一个以股票代码为文件名的CSV文件中。每个CSV文件包含报告期、净利润、营业收入、毛利率和净利率等数据。

需要注意的是，这个代码需要使用requests和csv模块，如果没有安装这些模块，需要先安装。

使用说明:

将股票代码列表写入到名为'stocks.xlsx'的Excel文件，代码放在第二列。
运行代码，程序会自动根据股票代码列表抓取数据并生成对应的CSV文件。

优化建议:

使用更专业的金融数据爬取库，如Tushare或AkShare，可以更方便地获取股票数据。
添加异常处理机制，防止程序因网络错误或数据格式错误而崩溃。
可以使用多线程或多进程来加速数据爬取过程。
使用pandas库对爬取到的数据进行处理和分析，可以生成更直观的图表和统计数据。