JSON帮手，FeHelper
本文作者：王思雨，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：周一鸣
技术总编：王玉婷
Stata and Python 数据分析
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双击打开上述页面，可以发现数据在一个JSON文件中：
import requestsimport jsonimport csvimport pandas as pdurl='https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E7%83%AD%E9%97%A8&page_limit=50&page_start=0'headers = { "Cookie": "复制你的cookie到这里就好",}params = { 'type': 'movie', 'tag': '热门', 'page_limit': '50', 'page_start': '0',}response = requests.get(url,params=params,headers=headers).textdatas = json.loads(response)result = []for data in datas['subjects']: rate = data['rate'] movie = data['title'] result.append([rate,movie]) print(rate,movie)df = pd.DataFrame(result, columns=['豆瓣评分', '剧名'])df.to_csv('电影.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)重磅福利！为了更好地服务各位同学的研究，爬虫俱乐部将在小鹅通平台上持续提供金融研究所需要的各类指标，包括上市公司十大股东、股价崩盘、投资效率、融资约束、企业避税、分析师跟踪、净资产收益率、资产回报率、国际四大审计、托宾Q值、第一大股东持股比例、账面市值比、沪深A股上市公司研究常用控制变量等一系列深加工数据，基于各交易所信息披露的数据利用Stata在实现数据实时更新的同时还将不断上线更多的数据指标。我们以最前沿的数据处理技术、最好的服务质量、最大的诚意望能助力大家的研究工作！相关数据链接，请大家访问：(https://appbqiqpzi66527.h5.xiaoeknow.com/homepage/10)或扫描二维码：
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