使用Python抓取并分析外汇汇率数据

在当今全球化的经济环境中，了解不同货币之间的汇率是非常重要的。对于个人投资者、旅行者以及企业来说，准确及时的汇率信息可以帮助他们做出更加明智的决策。本文将介绍如何使用Python编程语言来从网络上获取最新的外汇汇率数据，并将其保存到Excel文件中以便进一步分析。

准备工作

首先确保你的开发环境已经安装了以下Python库：

requests：用于发送HTTP请求。
beautifulsoup4（简称bs4）：解析HTML和XML文档。
pandas：处理和分析结构化数据的强大工具。
openpyxl：用来读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件。

你可以通过pip命令来安装这些库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas openpyxl

编写代码

定义类与函数

我们将定义一个名为ExchangeRate的简单类来存储每天的汇率信息。此外，我们还需要编写两个主要函数：fetch_news()用于从指定的URL抓取数据，而save_to_excel()则负责将收集的数据导出为Excel文件。

python"># 本代码仅供学习和教育用途。未经授权，不得用于商业用途。
# 使用本代码进行商业活动所产生的一切后果由使用者自行承担，作者不承担任何责任。import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from datetime import datetime
import timeclass ExchangeRate:def __init__(self, day, hlvalue):self.day = dayself.hlvalue = hlvaluedef __repr__(self):return f"ExchangeRate(day={self.day}, hlvalue={self.hlvalue})"def fetch_news(start_day):url = '此处替换为实际地址'try:response = requests.get(url)response.raise_for_status()  # 检查HTTP请求是否成功except requests.RequestException as e:print(f'请求失败: {e}')return []rateList = []soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')news_items = soup.find_all('temp')for item in news_items:day = item.find('date').text.strip()hlvalue = item.find('hlvalue').text.strip()if day >= start_day:ex1 = ExchangeRate(day.replace('-', '/'), hlvalue)rateList.append(ex1)return rateListdef save_to_excel(data):formatted_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")file_path = f'E:/Exchange rate {formatted_date}.xlsx'df = pd.DataFrame([{'日期': ex.day, '汇率': ex.hlvalue} for ex in data])try:with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl') as writer:df.to_excel(writer, index=False)print()print(f'数据已保存至 {file_path}')except Exception as e:print(f'保存数据时出现错误: {e}')if __name__ == '__main__':# 请确保输入正确的日期格式start_day = input("请输入开始日期(格式为yyyy-mm-dd ,如2024-08-01): ")data = fetch_news(start_day)if data:save_to_excel(data)print()print("拜拜啦~~,祝每天都开心！！！")# 程序运行3秒后自动退出time.sleep(3)