今天跟大家唠唠我鼓捣600662股的事儿，纯属个人瞎玩，大家随便看看哈。
我就是好奇，想看看这股票背后到底有多少人在关注，都在聊些你知道的，股市嘛消息满天飞，真真假假，自己得有点判断才行。
我就手动去搜“600662股”。一搜，嚯，还真有不少人在里面发言。大部分都是水贴，各种喊单的，吹票的，还有骂娘的，真正有价值的信息得自己淘。
我就开始一条条帖子往下翻，把那些看起来有点靠谱的评论，比如分析公司基本面的，讨论行业前景的，或者分享自己操作策略的，都复制下来，整理到一个文档里。
这活儿贼费时间，眼睛都快看瞎。后来我就想，能不能搞个自动化的工具，帮我把这些信息抓取下来？毕竟手动操作效率太低，而且容易漏掉一些关键信息。
于是我就开始研究爬虫技术。用Python写个简单的爬虫脚本，目标就是600662股的页面。主要就是分析HTML结构，找到帖子标题、内容、作者和发布时间的标签，然后把这些信息提取出来。
- 我用requests库来发送HTTP请求，获取页面内容。
- 然后，用BeautifulSoup库来解析HTML，方便我查找目标标签。
- 就是写正则表达式，提取想要的信息。
写完脚本，运行一下，结果报错。搞半天才发现，原来网站有反爬机制，会识别我的User-Agent。我就在请求头里加上User-Agent，伪装成浏览器，总算能正常访问。
但是，新的问题又来。股的帖子是分页显示的，我只能抓取到第一页的内容。为抓取所有帖子，我就需要找到分页的规律，然后让爬虫自动翻页。
我就观察一下股的URL，发现分页的参数是page=n，n就是页码。于是我就在爬虫脚本里加个循环，自动生成分页的URL，然后依次抓取每个页面的内容。
抓取到数据之后，我就需要对数据进行清洗和整理。比如，去掉HTML标签，去除重复的帖子，还有把时间戳转换成可读的日期格式等等。
清洗完数据，我就把这些数据保存到CSV文件里。这样，我就能用Excel或者其他数据分析工具来分析这些数据。
有数据，我就开始琢磨怎么利用这些数据。我想看看大家都在关注哪些话题，对股票的情绪是乐观还是悲观，有没有什么人是经常发一些有价值的评论。
我就用Python的jieba库，对帖子内容进行分词，然后统计词频。发现“外服控股”、“重组”、“利好”这些词出现的频率比较高。
情感分析
我还想做个情感分析，看看大家对股票的情绪是积极还是消极。我就找个现成的情感分析库，对帖子内容进行分析，得出每个帖子的情感得分。
我把这些数据都可视化出来，做一些简单的图表，比如：
- 每日发帖量走势图
- 帖子情感得分分布图
- 热门话题词云图
通过这些图表，我就能更直观地解大家对600662的看法和情绪。
这回瞎鼓捣，虽然没啥实际用处，但还是学到一些东西。比如，爬虫技术，数据分析，还有对股市的理解。以后有机会，再跟大家分享其他的实践记录。
记住，股市有风险，投资需谨慎！
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