Python 是一個非常流行的編程語言，可以使用它來獲取、分析和可視化金融數據。當我們需要分析市場趨勢、企業業績、經濟數據等時，獲取準確的金融數據是非常關鍵的。本文將介紹如何使用 Python 爬取金融數據。

首先，我們需要安裝以下庫來支持網頁抓取和數據解析：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

我們使用requests庫來發送網絡請求，BeautifulSoup庫來解析網頁內容，并使用pandas庫來處理數據。

接下來，我們準備從雅虎財經網站上抓取蘋果公司的股票數據。我們可以使用以下代碼獲取該網頁的 HTML：

url = 'https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL'
response = requests.get(url)
html = response.content

現在我們已經獲取了網頁的 HTML，接下來我們使用BeautifulSoup來解析該頁面的表格數據。使用以下代碼：

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[0]
df = pd.read_html(str(table))[0]
print(df.head())

我們使用了find_all()方法來查找頁面中的表格元素，并將其傳遞給read_html()函數來進行解析。解析的結果將存儲在 DataFrame 對象中，您可以通過打印前幾行來檢查數據是否成功。

最后，我們可以使用以下代碼將數據保存到 CSV 文件中：

df.to_csv('stock_data.csv', index=False)

感謝您的閱讀，希望本文能夠幫助您更好地利用 Python 爬取金融數據。