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快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个多线程网络爬虫系统，专门采集股票市场数据。要求：1) 支持同时爬取新浪财经、东方财富等3个数据源 2) 自动清洗数据并存储到MySQL 3) 实现异常重试机制 4) 生成包含K线图的可视化HTML报告。使用Python编写，需要包含反爬策略和代理IP支持。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个金融数据分析的小项目，需要实时获取多个平台的股票数据。作为一个Python爱好者，我决定自己动手开发一个多线程爬虫系统，顺便记录下这个MoneyHunter系统的开发过程。

1. 数据源选择与爬取策略 首先确定了三个主流金融数据源：新浪财经、东方财富和雪球网。每个网站的数据结构不同，需要分别处理。为了避免被反爬，我做了以下准备：
2. 使用随机User-Agent轮换
3. 设置合理的请求间隔（2-5秒随机）
4. 配置代理IP池（用了免费的代理服务）

5. 对关键页面添加了Cookies维持会话

6. 多线程架构设计 为了提高效率，采用生产者-消费者模式：

7. 主线程作为生产者，负责生成待爬取的股票代码队列
8. 5个工作线程作为消费者，从队列获取任务并执行爬取
9. 使用线程池管理并发，避免频繁创建销毁线程
10. 通过队列实现线程间通信，保证数据安全

1. 数据处理流程 爬取到的原始数据需要经过标准化处理：
2. 使用正则表达式提取关键字段
3. 统一不同平台的数据格式（如价格单位、时间格式）
4. 验证数据有效性（剔除异常值）
5. 通过pandas进行数据清洗和转换

6. 最后存储到MySQL数据库，按日期和股票代码建立联合索引

7. 异常处理机制 金融网站反爬严格，必须做好容错：

8. 请求超时自动重试（最多3次）
9. 遇到验证码触发报警，转人工处理
10. 网络异常时暂停1分钟后继续

11. 记录详细错误日志便于排查

12. 可视化报表生成 使用Matplotlib+PyEcharts生成HTML报告：

13. K线图展示近期走势
14. 成交量柱状图
15. MACD/KDJ等技术指标
16. 关键数据表格汇总 报告每天自动生成，支持邮件发送

开发过程中发现InsCode(快马)平台特别适合这类项目。它的在线编辑器可以直接运行Python代码，还能一键部署成持续运行的服务。我测试时发现，平台已经预装了常用的爬虫库（如requests、bs4），省去了环境配置的麻烦。最方便的是部署功能，把代码上传后点个按钮就能生成可访问的Web服务，连Nginx都不用自己配。

整个项目从开发到上线只用了3天时间，比预想的快很多。建议有类似需求的朋友可以试试这个方案，特别适合需要快速验证想法的场景。平台的操作界面很直观，即使不熟悉服务器部署也能轻松上手。

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2. 输入框内输入如下内容：

开发一个多线程网络爬虫系统，专门采集股票市场数据。要求：1) 支持同时爬取新浪财经、东方财富等3个数据源 2) 自动清洗数据并存储到MySQL 3) 实现异常重试机制 4) 生成包含K线图的可视化HTML报告。使用Python编写，需要包含反爬策略和代理IP支持。

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