[프로젝트]데이터수집-머신러닝을 통한 삼성전자 주가 예측(4)

프로젝트 형식으로 공부하면서 정리 하기

 

목표

1. 크롤링을 통해  네이버  금융주가  주가 가져오기

2. 머신러닝알고리즘을 적용해 주가 예측 모델 만들기

3. 성능 좋은 모델을 만들기

 

1-5. HTML로 변환하기 

전단계 request를 가져온 데이터는 사실 text 형식이지  정확한 html 이 아니다. 이를 html 형식으로 인식할수 있도록 BeautifulSoup을 통해 html로 변환해야 한다.

import requests # HTTP 요청 라이브러리
from bs4 import BeautifulSoup # python으로 HTML을 다루는 기능
import time  #시간
import pandas as pd # 엑셀화 

headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Macintosh: Intel OS X 10_13_6}'}


url = "https://finance.naver.com/item/sise_day.naver?code=005930&page=1"
url = requests.get(url, headers = headers)
html = BeautifulSoup(url.text) # 이 HTML처럼 보이는 Text를 진짜 HTML로 변환하기
html

이제 정말 html 형식으로 변경되어 원하는 DOM 구조에 접근할수 있게 되었다!