擅长:python、mysql、java
<p>一种选择是使用<code>requests</code>和<code>json</code>下载并提取<code>json</code>数据,然后将其转换为<code>pandas</code>{<cd5>}:</p>
<pre><code>import requests
import json
r = requests.get("http://emweb.securities.eastmoney.com/ProfitForecast/ProfitForecastAjax?code=SZ002439")
d = json.loads(r.text)
df = pd.DataFrame(d["mgsy"])
print(df)
>>> ratio value year
0 25.91 0.63 2018A
1 25.69 0.80 2019E
2 26.26 1.01 2020E
3 25.65 1.27 2021E
</code></pre>