期末考 Projects 說明
CityU Macau, Fall semester, 2021-2022 academic year
重要說明
整個期末考分數（佔學期總分50%）由兩個 project 組成
�. Project 1 – 股價下載器：佔期末考分數80%
�. Project 2 – 基礎數值分析與可視化：佔期末考分數20%
兩個 project 各⾃要經 tronclass 繳交所有相關檔案。
檔案詳細要求會在以下各⾃說明。
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Project 1 – 股價下載器
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⽬標
建立⼀個圖形介⾯應⽤（GUI app），在 app 的輸入欄位輸入某港股編號後，點擊下載按
鈕可以從 Yahoo Finance 網站下載該港股最近60個交易⽇的股價。
該程序由以下兩個檔案構成：
�. 模組 yf.py ：定義⼀個叫 YahooFinanceHistory 的 python 類。專⾨⽤於處理爬
蟲⼯作。
�. 主程序 app.py ：使⽤ tkinter 建立圖形介⾯。
該GUI應⽤的外觀請⾒下⾴。
每當程序成功下載數據檔案，「下載」按鈕下⽅會出現「成功！」字樣，否則出現
「失敗！」字樣：
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https://finance.yahoo.com/
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提示
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模組 yf.py
在該⽂件中定義 YahooFinanceHistory 類，使該類具有以下屬性和⽅法以及相關功
能：
�. _url 屬性（attribute），為⽬標網⾴之URL模板（format）：
https://finance.yahoo.com/quote/{code}.HK/history?p={code}.HK
其中 {code} 為填入股票編號的地⽅。
�. get_data ⽅法（method），其輸入參數為股價編號 code 。執⾏該⽅法可以從
Yahoo Finance 下載最近60個交易⽇的股價。 get_data 為本程序核⼼內容之⼀。
它可以再細分為以下部份：
i. 由 _url 建構完整 URL。
ii. ⽤ requests.get 函數訪問 Yahoo Finance 網站並取得 HTML 碼。
iii. ⽤ BeautifulSoup 物件分析HTML的結構，並定位所需內容。
iv. 提取數據，建立 DataFrame ，並將其返回（return）。
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# File: yf.py
class YahooFinanceHistory:
_url = ‘https://finance.yahoo.com/quote/{code}.HK/history?p={code}.HK’
def get_data(self, code):
# 以下請應⽤課堂上教的爬蟲知識：
# 1. 由 `_url` 建構完整 URL。
# 2. ⽤ `requests.get` 函數訪問 Yahoo Finance 網站並取得其中 HTML 碼。
# 3. ⽤ `BeautifulSoup` 物件分析HTML的結構，並定位所需內容。
# 4. 提取數據，建立 `DataFrame`，並將其返回（return）。
return df
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第⼀步：由 _url 建構完整 URL
這⼀步要⽤到字符串格式化（string formatting）的知識。
由於 _url 中已經有佔位符 {code} ，所以只要把股票編號填入即可：
def get_data(self, code):
url = self._url.format(code=code)
…
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第⼆步：⽤ requests.get 函數訪問 Yahoo Finance 網站並取得 HTML 碼。
這⼀步⽤到最後⼀週所教的內容。 requests.get(url) 可以讓 python 訪問 url 所指示
的網站伺服器，獲取所需HTML碼，然後進⾏分析。可是，Yahoo Finance 設置了簡單的
反爬蟲，會⾃動拒絕所有來⾃ python 解釋器的請求。因此，我們也有⼀個簡單⽽必須的
⽅法來反反爬蟲，就是通過設置 User-Agent 這個參數來假裝⾃⼰是普通瀏覽器：
r = requests.get(url, headers={‘User-Agent’: ua})
其中 ua 為以下字符串（也可以從這裏選擇⼀個）：
‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15
(KHTML, like Gecko) Version/14.1.2 Safari/605.1.15’
成功後 r.text 即網⾴的HTML碼。
建議在 get_data 中增加⼀⾏ r.raise_for_status() 來觸發請求失敗後的報
錯。
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https://developers.whatismybrowser.com/useragents/explore/
第三步：⽤ BeautifulSoup 物件分析HTML的結構，並定位所需內容。
同樣是最後⼀週的內容。
BeautifulSoup 為 bs4 庫的⼀個類，可以把⾃⾏解析HTML內的標簽元素（tag
element）之間的結構關係，因此可以為我們找到股價所在的標簽元素。
soup = BeautifulSoup(r.text, ‘lxml’)
其中 lxml 為解析引擎。
接下來就可以⽤ soup.find 或 soup.find_all 等⽅法，⼀層⼀層找出股價數據所在
位置。
記得 soup.find_all 返回的是⼀個類似 list 的物件，使⽤上請注意。
提示：股價數據所在標簽為⼀ table 標簽。該標簽具有屬性 data-test ，屬性的值為
historical-prices 。請利⽤這⼀點。
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第四步：提取數據，建立 DataFrame，並將其返回（return）
當已經定位到⽬標 table 標簽，可以發現股價數據每⼀個 row 都處於⼀個 tr 標簽中。
⽽每⾏ row 當中每個格（cell）上的數據⼜處於稱為 th 或 td 的標簽中。
因此，我們可以
table = soup.find?????? # 請⾃⾏完成
trs = table.find_all(‘tr’)
data = list()
for tr in trs:
cells = tr.find_all([‘th’, ‘td’])
row = list()
for cell in cells:
row.append(cell.text.strip())
data.append(row)
df = pandas.DataFrame(data[1:61], columns=data[0]) # 只要60個交易⽇數據
到此， get_data 這個類⽅法（class method）應該已經完成。請⾃⾏調試。
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主程序 app.py
該應⽤的主要運⾏介⾯由本⽂件給出。
題⽬要求的圖形介⾯視窗應該包含四個控件（widget）：
�. 標語⽂字（使⽤控件類 Label ）：⽤於顯示輸入股價的提示標語
�. 輸入欄位（使⽤控件類 Entry ）：⽤於輸入港股編號
�. 按鈕（使⽤控件類 Button ）：⽤於觸發爬蟲的⾏為
�. 結果狀態提示（使⽤控件類 Label ）：⽤於顯示爬蟲是否成功:
成功則顯示 成功！
失敗則顯示 失敗！ 。
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# File: app.py
import tkinter as tk
import yf # 請把 yf.py 放在同⼀⽬錄下
window = tk.Tk()
window.geometry(‘200×200’)
window.title(‘股價下載器’)
# 按鈕控件觸發以下函數：
def download():
# 1. 讀取 Entry 控件的內容
# 1. 調⽤ YahooFinanceHistory 類。使⽤其 get_data 下載股價
# 2. 把返回的數據儲存成 csv 檔案
# 4. 利⽤ try-except 語法捕捉錯誤
# 下⽅寫入各控件。所有按件⽤ pack 進⾏放置
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第⼀步：建立控件
這⼀步⽤到 week9 的內容。
# ⽤於顯示標語
tk.Label(window, text=’請輸入股票編號’).pack()
ent = tk.Entry(window)
ent.pack()
tk.Button(…, text=’下載’, …).pack() # 請⾃⾏完成
lbl = tk.Label(…)
lbl.pack()
要記住每個控件都需要 master 這個參數來說明該控件是建立在什麼結構之上。
Label 和 Button 兩類控件都需要 text 參數來顯示⼀些⽂字。
Button 這類控件還需要 command 參數來說明點擊後觸發的動作。
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第⼆步： download 函數
這是點擊按鈕後要觸發的函數。
它主要做四件事：
�. 讀取 ent 中的內容
�. 調⽤ yf.py 中的 YahooFinanceHistory 類的 get_data ⽅法來獲得數據
�. 把數據儲存為 csv
�. 在 lbl 中顯示成功或失敗（通過修改 lbl 的屬性 text ）
def download():
try:
code = ent.get()
df = YahooFinanceHistory().get_data(code)
except:
lbl[‘text’] = ??? # 請⾃⾏完成
else:
df.to_csv(…) # 請⾃⾏完成
lbl[‘text’] = ??? # 請⾃⾏完成
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繳交詳情
Project 1 完成後請繳交以下檔案（強烈建議使⽤ tronclass 繳交除非特殊原因）：
�. （80%）代碼檔案（ yf.py and app.py ）
�. （10%）數據檔案（.csv）⼀個
�. （10%）說明⽂檔⼀個：請⽤ markdown 或 powerpoint 等撰寫⼀個精簡⼜清楚的說
明⽂檔解釋你的程序的⽬的、代碼設計、和功能。
�. （必須）程序運⾏情況的螢幕錄影（.mp4）⼀個（不多於1分鐘長度）：影⽚應包含
以下過程：
i. 在你的電腦上啟動程序
ii. 輸入股票編號、點擊按鈕爬蟲、顯示成功
iii. ⽬睹數據檔案的產⽣，並將之打開。
上傳時，不⽤把以上檔案打包成zip。
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Project 2 – 基礎數值分析與可視化
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⽬標
把 Project 1 所下載下來的60個交易⽇之數據，⽤ pandas 作簡單加⼯，再畫圖顯示。
步驟
�. ⽤ pandas 的 read_csv 函數讀取 project 1 中得到的股價數據 csv。
�. 清洗數據：檢查有沒有數據異常，把各 column 的數據類型轉為合適的類型
（datatime, float, integer, object, …）
�. 把 DataFrame 的 index 轉為 Date
�. 計算 Adj Close 的 5, 10, 15 天移動平均值（分別叫 ma5 , ma10 , ma15 。可使⽤
DataFrame 的 rolling 計算）
�. 把該 60 個交易⽇的 Adj Close ，和上⾯所計算的所有移動平均值，全部畫在同⼀
個圖中，並為該圖加上 title 說明是那⽀股票，並且儲存為 png 圖檔。如下⾴所示：
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沒有提示
本 project 和 project 1 不同。本 project 為全⾃學模式。請同學⾃⾏找尋資料和⼯具學習
相關知識，並依照上⾴步驟完成題⽬。
閱讀材料可以找 pandas 等相關的⼯具庫（還有其他⼯具庫需要⽤到嗎？請⾃⾏研究）的
官⽅網⾴和說明⽂件。也非常⿎勵同學利⽤各式搜尋引擎尋找網上的⽂章，學習相關知
識。也可以到 youtube 等視頻網站挑選教學影⽚觀看。最後就是重溫平時的課程講義。
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繳交詳情
Project 2 完成後請繳交以下檔案（強烈建議使⽤ tronclass 繳交除非特殊原因）：
�. （80%）代碼檔案（.py 或 .ipynb）
�. （10%）數據檔案（.csv）⼀個
�. （10%）圖⽚檔案（.png）⼀個：
�. （必須）程序運⾏情況的螢幕錄影（.mp4）⼀個（不多於1分鐘長度）：影⽚應包含
以下過程：
i. 在你的電腦上啟動程序
ii. 運⾏結束後，⽬睹png檔的產⽣，並將之打開。
上傳時，不⽤把以上檔案打包成zip。
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