八、从网络加载数据

除了从文件加载数据，另一个流行的数据源是互联网。 我们可以用各种各样的方式从互联网加载数据，但对我们来说，我们只是简单地读取网站的源代码，然后通过简单的拆分来分离数据。

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  3. import urllib
  4. import matplotlib.dates as mdates
  7. def graph_data(stock):
  9.     stock_price_url = 'http://chartapi.finance.yahoo.com/instrument/1.0/'+stock+'/chartdata;type=quote;range=10y/csv'
  11.     source_code = urllib.request.urlopen(stock_price_url).read().decode()
  13.     stock_data = []
  14.     split_source = source_code.split('\n')
  16.     for line in split_source:
  17.         split_line = line.split(',')
  18.         if len(split_line) == 6:
  19.             if 'values' not in line:
  20.                 stock_data.append(line)

这里有很多步骤。首先，我们看到import。 pyplot像往常一样导入，然后导入了numpy，然后是用于访问互联网的urllib，然后导入了matplotlib.dates作为mdates，它对于将日期戳转换为 matplotlib 可以理解的日期很有用。

接下来，我们开始构建我们的graph_data函数。在这里，我们首先定义包含股票数据的网址。之后，我们写一些urllib代码来访问该 URL，然后使用.read读取源代码，之后我们继续解码该数据。如果你使用 Python 2，则不必使用decode。

然后，我们定义一个空列表，这是我们将要放置股票数据的地方，我们也开始使用split_source变量拆分数据，以换行符拆分。

现在，如果你去看源代码，用stock替换 URL 中的+stock+，像 AAPL 那样，你可以看到大多数页面数据确实是股票定价信息，但有一些头信息我们需要过滤掉。为此，我们使用一些基本的过滤，检查它们来确保每行有 6 个数据点，然后确保术语values不在行中。

现在，我们已经解析了数据，并做好了准备。我们将使用 NumPy：

  1. date, closep, highp, lowp, openp, volume = np.loadtxt(stock_data,
  2.                                                       delimiter=',',
  3.                                                       unpack=True,
  4.                                                       # %Y = full year. 2015
  5.                                                       # %y = partial year 15
  6.                                                       # %m = number month
  7.                                                       # %d = number day
  8.                                                       # %H = hours
  9.                                                       # %M = minutes
  10.                                                       # %S = seconds
  11.                                                       # 12-06-2014
  12.                                                       # %m-%d-%Y
  13.                                                       converters={0: bytespdate2num('%Y%m%d')})

我们在这里所做的是，使用numpy的loadtxt函数，并将这六个元素解构到六个变量。 这里的第一个参数是stock_data，这是我们加载的数据。 然后，我们指定delimiter（这里是逗号），然后我们指定我们确实想要在这里解包变量，不是一个变量，而是我们定义的这组变量。 最后，我们使用可选的converters参数来指定我们要转换的元素（0），以及我们打算要怎么做。 我们传递一个名为bytespdate2num的函数，它还不存在，但我们下面会编写它。