Ад1М расшифровка: Листы алюминивые АД1М

Фундаментальные данные отлично подходят для качественного анализа, но, как и данные о ценах, поток данных для них может быть довольно дорогостоящим. Yahoo Finance имеет огромное количество доступных фундаментальных данных. Мы можем автоматизировать процесс поиска фундаментальных данных, соскребая их прямо с сайта.

Для очистки наших данных нам нужны следующие библиотеки:

1. urllib2 — эта библиотека содержит два необходимых нам импорта: Requests и urlopen. Этот модуль поставляется с Python, поэтому вам не нужно его устанавливать. Это поможет нам открыть ссылку Yahoo Finance и получить данные.
2. time — эта библиотека позволит нам перевести Python в спящий режим, чтобы мы не были заблокированы Yahoo Finance.

Наша программа примет список тикеров и список показателей и вернет фундаментальные данные для каждой акции. Кроме того, мы создадим каталог для хранения фундаментальных данных по каждой акции.

Давайте сначала создадим файл Python с именем scrape_fundamental_data.py и импортируем наши библиотеки: urlib2 с модулями Requests и urlopen, а также время. Делаем так:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
 

Затем мы создадим нашу функцию, которую назовем фундаментальным_скрейпером. Это займет список тикеров и список метрик.

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
 

Yahoo Finance дает нам ссылку с кодом, по которому мы можем получить доступ к финансовым данным. Мы создадим словарь для хранения этих кодов и будем извлекать их из нашего словаря, когда они нам понадобятся. Коды фундаментальных (и некоторых технических) показателей следующие:

• ставка — ‘б’
• закрыть — ‘р’
• открыть — ‘о’
• дивиденд_доходность — ‘г’
• доллар_обмен — ‘c1’
• процент_изменения — ‘p2’
• дней_низкий — ‘г’
• дней_высокий — ‘ч’
• 1_year_target_price — ‘t8’
• 200_day_ma_dollar_change (скользящая средняя) — ‘m5’
• 200_day_ma_percent_change — ‘m6’
• 50_day_ma_dollar_change — ‘m7’
• 50_day_ma_percent_change — ‘m8’
• 200_day_ma — ‘m4’
• 50_day_ma — м3
• доход — ‘s6’
• 52_week_high — «к»
• 52_week_low — ‘j’
• 52_week_range — ‘н’
• market_cap — ‘j1’
• float_shares — ‘f6
• имя -‘n’
• символ -‘s’
• обмен -‘x’
• акции_в обращении — ‘j2’
• том -‘v’
• ask_size — ‘a5’
• bid_size — ‘b6’
• last_trade_size — ‘k3’
• средний_дневной_объем — ‘a2’
• eps — ‘е’
• current_eps_estimate — ‘e7’
• next_year_eps_estimate — ‘e8’
• next_quarter_eps_estimate — ‘e9’
• book_value — ‘b4’
• ебитда — ‘j4’
• цена_к_продажам — ‘p5’
• цена_к_книге — ‘p6’
• пэ-‘р’
• штифт — ‘r5’
• короткое_отношение — ‘s7’

Мы можем создать словарь следующим образом:

 из urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
 

Мы можем передать список метрик, таких как [‘pe’,’peg’,’volume’], но что, если нам нужны все метрики? Мы не хотим вводить все вышеперечисленные показатели в список. Мы можем установить metrics = ‘all’ и создать условие для извлечения всех значений из словаря и всех ключей из словаря. В противном случае мы просто выбираем значения из словаря, соответствующие метрикам в нашем списке метрик. Мы реализуем это следующим образом:

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
 

Мы хотим сохранить метрики в текстовый файл с именем фундаментальный_metrics.txt. Мы также хотим вернуть словарь наших биржевых тикеров с каждой метрикой и их значениями. Мы можем создать словарь, в котором есть ключ, являющийся биржевым тикером, и значение, являющееся элементом словаря (ключ и значение) метрики и значения метрики. Для этого нам нужно создать два пустых словаря, назовем их d1 и d2. Мы можем реализовать это, и наш код выглядит следующим образом:

 из запроса импорта urllib2, urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
 

Выше d1 — это словарь, в котором будут храниться тикеры, а d2 — это словарь, в котором будут храниться метрики и их значения. Нам также нужно создать переменную count, чтобы через каждые 50 запросов мы могли переводить нашу программу в спящий режим, чтобы предотвратить блокировку Yahoo Finance. Затем нам нужно перебрать диапазон длины тикеров. Это означает, что если тикеры =[‘AAPL’,’MSFT’,GILD], то len(тикеры) равно 3, а диапазон(len(тикеры)) = диапазон(3), что даст нам значения 0,1,2 для каждая итерация i. Внутри этого цикла for мы запишем имя наблюдаемого тикера (tickers[i]) в файл csv. Затем нам нужно вложить цикл for для диапазона (len (метрики)). Здесь мы создадим нашу ссылку запроса, а затем запросим ее. Затем мы можем открыть его и прочитать, декодировать и разделить его содержимое в переменную с именем content. Затем мы можем записать метрику и значение метрики (содержимое) в CSV-файл под именем биржевого тикера (которое записывается в первом цикле for). Мы позволим словарю d2 содержать метрику в качестве ключа и содержимое в качестве значения. Вне вложенного цикла for мы примем d1 тикера (d1[ticker]) равным d2. Это позволит нашему словарю выглядеть так: dict = {‘AAPL’:{‘pe’:’13.98″, «привязка»: «1,49», «eps»: 8,31}, «GILD»: {‘pe’: «6,86», «привязка»: «-9,39», «eps»: 10,81}}. Затем мы можем вызвать dict[‘AAPL’][‘peg’] и получить «1.49». Мы можем сделать его плавающим, вызвав float(dict[‘AAPL’][‘peg’]). После этого мы сбрасываем d2 в пустой словарь и записываем пустую строку в наш файл, чтобы у нас был пробел перед нашим следующим тикером и его данными. Наш код выглядит следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
 

Теперь нам нужно обновить нашу переменную count и посмотреть, сделали ли мы более 50 запросов. Мы можем использовать модуль, чтобы проверить, если count% 50 == 0. Если это так, мы используем модуль времени и спим в течение 10 секунд. С этой реализацией наш код выглядит следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
 

Теперь мы закрываем наш файл и возвращаем наш словарь d1, который содержит все метрики для каждого тикера. Наша программа закончена. Наша последняя функция выглядит следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
    f1.закрыть()
    возврат d1
 

Давайте теперь запустим нашу программу с некоторыми примерами запросов. Давайте получим реальную стоимость, привязку и средний дневной объем для AAPL, GILD и MSFT. Мы можем сделать это следующим образом:

 from urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
    f1.закрыть()
    возврат d1
если __name__ == '__main__':
    тикеры = ['AAPL','GILD','MSFT']
    metrics = ['pe','peg','average_daily_volume','eps']
    f = фундаментальный_скребок (тикеры, метрики)
    напечатать f
    напечатать f['AAPL']['привязка']
 

Наш вывод выглядит следующим образом:

 {'GILD': {'average_daily_volume': u'9588860', 'peg': u'-9. 39', 'eps': u'10.81', 'pe': u' 7.06'}, 'AAPL': {'average_daily_volume': u'32163100', 'привязка': u'1.48', 'eps': u'8.31', 'pe': u'13.96'}, 'MSFT': {'average_daily_volume': u'27784900', 'привязка': u'2,33', 'eps': u'2,09', 'pe': u'29,84'}}
1,48
 

Из приведенного выше видно, что мы можем получить доступ к привязке AAPL через f[‘AAPL’][‘peg’], что дает нам 1,48.

Мы смотрим в наш файл folk_metrics.txt и видим следующее:

 ААПЛ
ре: 13,96
колышек: 1,48
средний_дневной_объем: 32163100
эп.: 8,31
ПОЗОЛОЧИТЬ
ре: 7.06
привязка: -9,39
средний_дневной_объем: 9588860
эп.: 10,81
МСФТ
ре: 29,84
привязка: 2,33
средний_дневной_объем: 27784900
эп.: 2.09
 

Мы можем запустить нашу программу и запросить все показатели следующим образом:

 из urllib2 import Request,urlopen
время импорта
def fundal_scraper (тикеры, метрики):
    d = {'ставка':'b','закрыть':'p','открыть':'o','dividend_yield':'y','dollar_change':'c1','percent_change':'p2' ,
         'days_low':'g','days_high':'h','1_year_target_price':'t8','200_day_ma_dollar_change':'m5',
         '200_day_ma_percent_change':'m6','50_day_ma_dollar_change':'m7','50_day_ma_percent_change':'m8',
        '200_day_ma':'m4','50_day_ma':'m3','доход':'s6','52_week_high':'k','52_week_low':'j','52_week_range':'w',
         'market_cap':'j1','float_shares':'f6','name':'n','symbol':'s','exchange':'x','shares_outstanding':'j2',
         'volume': 'v','ask_size':'a5','bid_size':'b6','last_trade_size':'k3','average_daily_volume':'a2','eps':'e',
         'current_eps_estimate':'e7','next_year_eps_estimate':'e8','next_quarter_eps_estimate':'e9','book_value':'b4',
         'ebitda':'j4','price_to_sales':'p5','price_to_book':'p6','pe':'r','привязка':'r5','short_ratio':'s7'}
    если показатели == 'все':
        vals = d. значения()
        метрики = d.keys()
    еще:
        vals = [d[i] для i в метриках]
    f1 = открыть('fundamental_metrics.txt','w')
    д1 = {}
    д2 = {}
    количество = 1
    для i в диапазоне (len (тикеры)):
        f1.write(тикеры[i]+'\n')
        для j в диапазоне (len (метрики)):
            req_link = 'http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=%s&f=%s' % (тикеры [i], значения [j])
            req = Запрос (req_link)
            resp = urlopen(req)
            содержимое = соответственно.read().decode().strip()
            f1.write(метрики[j]+': '+str(content)+'\n')
            d2[метрики[j]] = содержание
        d1[тикеры[i]] = d2
        д2 = {}
        f1.write('\n')
        количество = количество + 1
        если количество %50 == 0:
            время сна(10)
    f1.закрыть()
    возврат d1
если __name__ == '__main__':
    тикеры = ['AAPL','GILD','MSFT']
    метрика = 'все'
    f = фундаментальный_скребок (тикеры, метрики)
    напечатать f
    print f['GILD']['revenue']
 

Наш вывод выглядит следующим образом:

 {'GILD': {'revenue': u'31,58B', 'average_daily_volume': u'9588860', 'eps': u'10,81', 'dollar_change': u' +2,22', '200_day_ma_percent_change': u'-2,13%', '200_day_ma': u'78,04', 'закрытие': u'74,16', 'dividend_yield': u'2,63', 'price_to_sales': u'3,09' , 'open': 74,53 u', 'ebitda': 20,38 u', 'price_to_book': 5,81 u', '52_week_range': 70,83 - 103,10 u', 'float_shares': 1308378000' , '52_week_high': u'103,10', '50_day_ma': u'73,97', 'pe': u'7,06', 'ask_size': u'200', '50_day_ma_dollar_change': u'2,41', 'привязка': у'-9. 39', '1_year_target_price': u'95.19', 'symbol': u'"GILD"', 'book_value': u'12.76', 'market_cap': u'100.63B', 'percent_change': u'" +2,99%"", "обмен": u'"NMS"', 'ставка': u'76,36', 'объем': u'14914161', 'current_eps_estimate': u'11,47', 'days_high': u' 76,98 ', '200_day_ma_dollar_change': u'-1,66', 'shares_outstanding': u'1317456000', '50_day_ma_percent_change': u'+3,26%', 'name': u'"Gilead Sciences, Inc.", 'next_quarter_eps_estimate ': u'2,60', 'short_ratio': u'1,65', 'days_low': u'74,38', '52_week_low': u'70,83', 'next_year_eps_estimate': u'10,78', 'bid_size': u'1800 ', 'last_trade_size': u'943417 '}, 'AAPL': {'revenue': u'215,64B', 'average_daily_volume': u'32163100', 'eps': u'8,31', 'dollar_change': u'-0,13', '200_day_ma_percent_change' : u'+6,71%', '200_day_ma': u'108,72', 'закрытие': u'116,15', 'дивидендная_доходность': u'1,97', 'price_to_sales': u'2,87', 'открыто': u' 115,85 ', 'EBITDA': 70,53 млрд дол., 'price_to_book': 4,83 дол., '52_week_range': 89,47 - 118,69 u', 'float_shares': 5313329000', '52_week_high': u' 118,69 ', '50_day_ma': u'113,43', 'pe': u'13,96', 'ask_size': u'9600', '50_day_ma_dollar_change': u'2,59', 'привязка': u'1,48', '1_year_target_price': u'132,14', 'символ': u'"AAPL"', 'балансовая_стоимость': u'24,03', 'рыночная капитализация': u'618,65B', 'percent_change': u'"-0,11%"', 'обмен': u'"NMS"', 'ставка': u'115,97', 'объем': u'21118116', 'current_eps_estimate': u'9. 01' , 'days_high': u'116,51', '200_day_ma_dollar_change': u'7,30', 'shares_outstanding': u'5332312000', '50_day_ma_percent_change': u'+2,28%', 'name': u'"Apple Inc." ', 'next_quarter_eps_estimate': u'2,13', 'short_ratio': u'1,45', 'days_low': u'115,75', '52_week_low': u'89.47", 'next_year_eps_estimate': u'10,08', 'bid_size': u'100', 'last_trade_size': u'1804596'}, 'MSFT': {'доход': u'85,39B', 'average_daily_volume' : u'27784900', 'eps': u'2.09', 'dollar_change': u'-0.28', '200_day_ma_percent_change': u'+7.73%', '200_day_ma': u'57.83', 'close': u '62,58', 'дивидендная_доходность': u'2,51', 'price_to_sales': u'5,70', 'open': u'62,48', 'ebitda': u'26,96B', 'price_to_book': u'6,92', '52_week_range': u'"48.03 - 64.10"', 'float_shares': u'7588275000', '52_week_high': u'64.10', '50_day_ma': u'61.66', 'pe': u'29.84", "ask_size": 600 u, "50_day_ma_dollar_change": 0,64 u, "привязка": 2,33 u, 1_year_target_price: 65,36 u, 'символ': u'"MSFT"' , 'балансовая_стоимость': u'9,04', 'рыночная капитализация': u'484,40B', 'percent_change': u'"-0,45%"', 'биржа': u'"NMS"', 'ставка': u' 62. 25", "объем": u'21339969', 'current_eps_estimate': u'2.98', 'days_high': u'62.75', '200_day_ma_dollar_change': u'4.47', 'shares_outstanding': u'7775350000', '50_day_ma_percentchange ': u'+1,03%', 'имя': u'"Microsoft Corporation"', 'next_quarter_eps_estimate': u'0,72', 'short_ratio': u'2,02', 'days_low': u'62,12', '52_week_low ': u'48,03', 'next_year_eps_estimate': u'3,26', 'bid_size': u'100', 'last_trade_size': u'2685688'}}
31,58 Б
 

Наш основной_metrics.txt выглядит следующим образом:

 AAPL
рыночная капитализация: 618,65 млрд.
процент_изменения: "-0,11%"
доход: 215,64 млрд.
средний_дневной_объем: 32163100
аск_размер: 9600
ставка: 115,97
next_quarter_eps_estimate: 2,13
короткое_отношение: 1,45
доллар_обмен: -0,13
current_eps_estimate: 9,01
200_day_ma_percent_change: +6,71%
200_day_ma: 108,72
дивиденд_доходность: 1,97
закрыть: 116,15
цена_к_продажам: 2,87
открытый: 115.85
50_day_ma_dollar_change: 2,59
обмен: "НМС"
количество акций_outstanding: 5332312000
объем: 21118116
50_day_ma_percent_change: +2,28%
колышек: 1,48
EBITDA: 70,53 млрд. 
название: «Apple Inc.»
цена_в_книге: 4,83
52_week_range: "89.47 - 118,69"
float_shares: 5313329000
52_week_high: 118,69
50_day_ma: 113.43
эп.: 8,31
next_year_eps_estimate: 10.08
дней_низкий: 115,75
52_week_low: 89,47
ре: 13,96
дней_высокий: 116,51
200_day_ma_dollar_change: 7.30
книжное_значение: 24.03
1_year_target_price: 132,14
символ: "ААПЛ"
last_trade_size: 1804596
размер ставки: 100
ПОЗОЛОЧИТЬ
рыночная капитализация: 100,63 млрд.
процент_изменения: "+2,99%"
доход: 31,58 млрд.
средний_дневной_объем: 9588860
аск_размер: 200
ставка: 76,36
next_quarter_eps_estimate: 2,60
короткое_отношение: 1,65
доллар_обмен: +2,22
current_eps_estimate: 11,47
200_day_ma_percent_change: -2,13%
200_day_ma: 78.04
дивиденд_доходность: 2,63
закрыть: 74,16
цена_к_продажам: 3,09открытый: 74,53
50_day_ma_dollar_change: 2,41
обмен: "НМС"
акции_аутстантинг: 1317456000
объем: 14914161
50_day_ma_percent_change: +3,26%
привязка: -9,39
EBITDA: 20,38 млрд.
название: "Gilead Sciences, Inc."
цена_в_книге: 5,81
52_week_range: "70,83 - 103,10"
float_shares: 1308378000
52_week_high: 103. 10
50_day_ma: 73.97
эп.: 10,81
next_year_eps_estimate: 10,78
дней_низкий: 74,38
52_week_low: 70,83
ре: 7.06
дней_высокий: 76,98
200_day_ma_dollar_change: -1,66
книжная_стоимость: 12,76
1_year_target_price: 95,19
символ: "ЗОЛОТО"
last_trade_size: 943417
размер ставки: 1800
МСФТ
рыночная капитализация: 484,40 млрд.
процент_изменения: "-0,45%"
доход: 85,39 млрд.
средний_дневной_объем: 27784900
аск_размер: 600
ставка: 62,25
next_quarter_eps_estimate: 0,72
короткое_отношение: 2,02
доллар_обмен: -0,28
current_eps_estimate: 2,98
200_day_ma_percent_change: +7,73%
200_day_ma: 57,83
дивиденд_доходность: 2,51
закрыть: 62,58
цена_к_продажам: 5,70
открытый: 62,48
50_day_ma_dollar_change: 0,64
обмен: "НМС"
акции_выдающихся: 7775350000
объем: 21339969
50_day_ma_percent_change: +1,03%
привязка: 2,33
EBITDA: 26,96Б
название: "Корпорация Майкрософт"
цена_в_книге: 6,92
52_week_range: "48.03 - 64.10"
float_shares: 7588275000
52_week_high: 64,10
50_day_ma: 61.66
эп.: 2.09
next_year_eps_estimate: 3,26
дней_низкий: 62,12
52_week_low: 48. 03
ре: 29,84
дней_высокий: 62,75
200_day_ma_dollar_change: 4,47
книжное_значение: 9,04
1_year_target_price: 65,36
символ: "МСФТ"
last_trade_size: 2685688
размер ставки: 100
 

Теперь мы можем автоматизировать процесс поиска финансовых данных и хранить финансовые записи.

Приведенный выше код (scrape_fundamental_data.py) можно скачать отсюда.

Widevine CDM или модуль расшифровки контента и его компоненты браузера

Оцифровка мультимедийных активов, таких как видео, аудио, программное обеспечение, изображения и PDF-файлы, бросила вызов традиционным законам об авторском праве. Конфиденциальные документы, видеоматериалы, премиум-контент имеют гораздо большую ценность, чем затраты на их создание. Этот мультимедийный контент часто незаконно повторно используется, ремикшируется и позже переиздается. Отсюда возникает необходимость в надлежащем механизме защиты цифровых активов. При использовании цифрового хранилища всегда существует риск нежелательного доступа к вашей библиотеке. Никто не хочет, чтобы его файлы были незаконно загружены, переданы или загружены в неавторизованные сети. Дистрибьюторы и владельцы активов теперь имеют доступ к целому ряду технологий защиты контента, таких как DRM (управление цифровыми правами). Эти технологии обеспечивают безопасность вашего видеоконтента, предотвращают несанкционированный доступ или загрузку, наносят водяные знаки и многое другое, чтобы сделать его цифровым и безопасным. Даже Netflix и основные OTT-платформы используют DRM через Widevine CDM для защиты своего контента.

Содержание :

• Зачем нужны видео DRM, шифрование и безопасность
• Как использовать расширенные параметры видеобезопасности, такие как DRM
• Что такое Widevine CDM или модуль расшифровки контента
• Как модуль расшифровки контента обрабатывает шифрование видео и безопасность
• Как Encrypted Media Extensions & CDM обеспечивают лучшую безопасность видео
• Widevine CDM или ошибки модуля расшифровки контента
• Самый простой способ интегрировать защиту DRM Widevine

Зачем нужны видео DRM, шифрование и безопасность

В последние годы наблюдается бум количества видеоплатформ для электронного обучения и OTT-носителей. Эти платформы полагаются на свой премиальный контент для получения дохода. С ростом пиратства этот контент становится бесплатным в Интернете. Любой может получить доступ к ресурсам, не тратя ни копейки. Это приводит к тому, что организации теряют миллиарды долларов. Здесь возникает потребность в шифровании видео. Проще говоря, шифрование видео означает, что файл или сообщение закодированы таким образом, что для доступа к содержимому требуется ключ шифрования. Это ограничивает несанкционированный просмотр или загрузку видео.

В основном, технологии шифрования видео классифицируются на основе того, является ли видео живым или предварительно записанным. Например:

Доступные технологии шифрования видео для предварительно записанных видео,

• HLS-E — HLS с AES-128
• Шифрование AES-128
• Шифрование DRM (рекомендуется)

Доступные технологии шифрования видео для прямых трансляций,

• Стандарт HTML5 DRM
• RTMFP и RTMP(E)

Как использовать параметры расширенной защиты видео, такие как DRM

Чтобы воспользоваться защитой DRM, вам необходимо сначала узнать о доступных типах поставщиков DRM/CDM. Эти поставщики в основном являются технологическими гигантами, такими как Google и Apple, поскольку они имеют интеграции и зависимости почти во всех устройствах и программном обеспечении для просмотра видео. Кроме того, Google и Apple продолжают выпускать регулярные обновления безопасности, как только обнаруживают нарушение безопасности видео.

Типы CDM или модуля расшифровки контента соответствующих поставщиков технологии DRM:

• Google Widevine используется в Chrome, Firefox, Opera
• Apple FairPlay для Safari в Mac OS
• Adobe Primetime CDM
• Microsoft PlayReady используется Edge и IE11

Теперь наступает момент, когда вам нужно применить эту технологию для защиты ваших видео. Эти технологические гиганты предоставляют вам только базовую документацию по своим API, а внедрение DRM со специфическими зависимостями CDM может быть затруднено. Обычно такие компании, как Netflix, имеют свои собственные технические группы, специализирующиеся на решениях DRM. Требуется команда, поскольку вам нужно обрабатывать не только часть защиты DRM, но и другие функции, такие как адаптивный битрейт и распространение CDN.

Хорошая часть здесь заключается в том, что некоторые бренды медиатехнологий, такие как Vdocipher, предоставляют вам полный пакет всех этих расширенных функций видеобезопасности. Полный пакет позволяет защитить видео на всех устройствах, поддерживаемых встроенными функциями Google Widevine или Apple Fairplay. Эти пакеты также включают хостинг Amazon AWS Server с распределением CDN, потоковую передачу с адаптивным битрейтом для различной пропускной способности и поддержку нескольких устройств.

Что такое Google Widevine CDM или модуль расшифровки контента?

Widevine, принадлежащая Google, представляет собой платформу шифрования, предлагающую решения DRM для защиты высококачественных видео и аудио. Будучи бесплатным, Widevine предоставляет защищенный премиум-контент в максимально возможном качестве. Имея более 800 партнеров и обслуживая 5 миллиардов устройств, Widevine пользуется доверием OTT-сетей, таких как Netflix, HBO, Prime Videos, Hulu и других. Widevine обеспечивает безопасную доставку контента, предотвращая несанкционированную загрузку или копирование лицензированных носителей. Он предназначен для предотвращения видеопиратства и сочетает в себе шифрование, обмен лицензионными ключами и другие функции качества потоковой передачи. Он предустановлен во многих браузерных устройствах Android и устройствах на базе хрома. Для воспроизведения мультимедиа с защитой DRM и видео HTML5 в браузере должен быть включен модуль Widevine.

Как Widevine CDM обеспечивает шифрование и безопасность видео?

Widevine CDM расшифровывает видеопоток и связывается с сервером лицензий Widevine DRM. Однако перед расшифровкой и отображением контента файл CDM, содержащий проприетарный код, запрашивает лицензии с сервера лицензий Widevine. Давайте посмотрим, как это происходит.

Когда пользователь отправляет запрос потока контента, CDM Widevine получает запрос заголовка от соответствующего поставщика контента. Затем CDM использует информацию о методе шифрования для создания запроса лицензии на сервер лицензий Widevine. В свою очередь, сервер лицензий отправляет обратно лицензию, содержащую ключи содержимого. Затем CDM использует эти ключи содержимого для расшифровки содержимого, после чего пользователь просматривает содержимое.

В приведенной ниже таблице от Widevine представлен список допустимых CDM браузеров.

Как Encrypted Media Extensions & CDM обеспечивает наилучшую видеобезопасность

Encrypted Media Extensions от W3C (Консорциум World Wide Web) предлагают API для обеспечения взаимодействия веб-приложений с системами защиты контента и воспроизведения зашифрованных мультимедиа. Независимо от системы защиты подчеркивания, EME позволяет использовать одни и те же приложения и зашифрованные файлы в любом браузере. Это делают стандартизированные API и Common Encryption.

Как следует из названия, EME является расширением спецификации HTMLMediaElement. Поскольку это расширение, поддержка браузера не является обязательной. Внешними компонентами, используемыми в реализации EME, являются система ключей, модуль расшифровки содержимого (CDM), сервер лицензий (ключей) и служба упаковки. EME получает ключи от сервера лицензий, чтобы включить расшифровку, в то время как идентификация пользователя и аутентификация не являются его частью. С другой стороны, поставщики услуг, такие как Netflix, аутентифицируют пользователей и определяют личность и привилегии в своих веб-приложениях.

Источник изображения: w3 org

Технический процесс EME и CDM

• Веб-приложение, такое как Netflix, пытается воспроизводить аудио или видео, используя один или несколько потоков шифрования.
• Теперь браузер распознает, что носитель зашифрован (метаданные файла медиаконтейнера содержат эту информацию в форматах ISO BMFF или WebM). Поэтому браузер и метаданные (initData), полученные с носителя, запускают зашифрованное событие.
• Теперь приложение обрабатывает зашифрованное событие.
• Если объект MediaKeys не был связан с медиа-элементом, выберите доступную систему ключей с помощью navigator.requestMediaKeySystemAccess(). Затем создайте объект MediaKeys для доступной системы ключей, используя объект MediaKeySystemAccess.
• После создания объекта MediaKeys функция setMediaKeys() связывает объект MediaKeys с элементом HTMLMediaElement, чтобы его ключи можно было использовать во время воспроизведения или декодирования.
• Приложение вызывает createSession() для MediaKeys, чтобы создать MediaKeySession, представляющий срок действия лицензии и ее ключа.
• Приложение передает данные мультимедиа, полученные в зашифрованном обработчике, в CDM для создания запроса лицензии путем вызова generateRequest() для MediaKeySession.
• CDM запускает событие сообщения запроса на получение ключа с сервера лицензий.
• Приложение отправляет сообщение на сервер лицензий после того, как объект MediaKeySession получает событие сообщения.
• Приложение теперь передает данные мультимедиа, полученные в зашифрованном обработчике, в CDM для создания запроса лицензии. Затем, используя метод update() объекта MediaKeySession, он передает данные в CDM.
• Используя ключи лицензии, CDM расшифровывает носитель. Действительный ключ должен использоваться из любого сеанса в MediaKeys, связанном с медиа-элементом. Проиндексированный идентификатором ключа, CDM получит доступ к ключу и политике.
• И, наконец, возобновляется воспроизведение мультимедиа.

Ошибки Widevine CDM или модуля дешифрования контента

При появлении ошибки модуля дешифрования контента Widevine возникает несколько проблем. Ниже приведен список исправленных ошибок с соответствующими исправлениями.

Устаревшие компоненты Chrome Обновление Widevine CDM или модуль расшифровки контента Обновление и загрузка Chromium

Вы можете столкнуться с проблемой «обновления компонентов Chrome Widevine CDM» из-за устаревшего CDM. Для обновления выполните следующие действия:

• В браузере Chrome введите «chrome://components/».
• В списке перейдите к модулю расшифровки контента Widevine и нажмите «Проверить наличие обновлений».
• Обновите страницу, чтобы проверить статус «Обновлено».
• Перезагрузите систему и попробуйте воспроизвести видео.

Widevine CDM не хватает разрешений — измените разрешения Chrome для Widevine CDM

Эта ошибка возникает при сбое Widevine CDM или отсутствии полных разрешений. Чтобы установить разрешения, выполните следующие действия:

1. Нажмите Windows + R, чтобы открыть «Выполнить».
2. В диалоговом окне «Выполнить» введите «%userprofile%/appdata/local». Это приведет к переходу в AppData -> Локальная папка ПК.
3. Теперь перейдите в Google > Chrome > Пользовательские данные.
4. Щелкните правой кнопкой мыши WidevineCdm и перейдите к свойствам.
5. На вкладке «Безопасность» проверьте, есть ли у входа полный доступ.
6. Снимите все флажки в столбце f Запретить.
7. Перезагрузите ПК и обновите плагин первым способом.
8. После обновления CDM снова перезагрузите компьютер.

Удалить устаревшую папку подключаемого модуля Widevine CDM и обновить

• Доступ к запуску, нажав Windows + R
• Выполните описанные выше шаги (1-3). Щелкните правой кнопкой мыши «WidevineCdm» и «Удалить».
• Откройте «Диспетчер задач» и выберите «Запуск от имени администратора».
• Завершите все задачи Chrome, щелкнув правой кнопкой мыши элементы, связанные с Chrome, и выберите «Завершить задачу».
• Теперь обновите подключаемый модуль, выполнив первый шаг (обновление модуля расшифровки контента Widevine)
• Перезагрузите компьютер после обновления.

Обновите Widevine CDM, временно отключив антивирус и брандмауэр

Антивирусное и защитное программное обеспечение, такое как McAfee, Norton предотвращает обновление подключаемых модулей из соображений безопасности. Итак, для обновления Widevine CDM можно временно отключить приложения безопасности и антивирус, после обновления включить их обратно.

Как исправить Widevine CDM или модуль расшифровки контента Ошибка Mozilla Firefox

• Откройте Firefox и перейдите в меню гамбургера с правой стороны.
• Выберите «Дополнения» и перейдите в «Плагины». Вы увидите «Модуль расшифровки контента Widevine, предоставленный Google Inc.», если он установлен.
• В трехточечном меню выберите «Всегда активировать».
• Закройте и откройте браузер.
• Если плагин не установлен, перейдите в меню или значок гамбургера в верхней части Firefox и выберите «Настройки».
• В разделе «Общие» перейдите к разделу «Контент управления цифровыми правами».
• Отметьте его, чтобы Firefox мог загрузить Widevine CDM.

Исправить ошибку обновления Widevine CDM в Mac OS

• Удерживая нажатой клавишу «Option», нажмите «Перейти». Затем выберите «Библиотека».
• Теперь перейдите в «Поддержка приложений» > «Google» > «Chrome».
• Удалите папку с именем WidevineCDM.
• Введите «chrome://components» в браузере Chrome.
• В разделе «WidevineCdm» нажмите «Проверить наличие обновлений». Обновите страницу.

Widevine CDM или модуль расшифровки контента Ошибка Netflix M7701-1003

Во время потоковой передачи Netflix на вашем компьютере код ошибки M7701-1003 вызывает помехи. Это означает, что «модуль расшифровки контента Widevine» в браузере нуждается в обновлении. Или какой-то антивирус на компьютере не позволяет Widevine обновляться. Обновление устаревшего «WidevineCdm» решит проблему.

Ошибки библиотек Widevine CDM в Ubuntu

В браузерах, установленных в вашей системе Ubuntu, должны быть установлены библиотеки Widevine. Для проверки выполните следующую команду.

• $ sudo apt установить mlocate
• $ найти libwidevinecdm.so

Если в выходных данных есть «libwidevinecdm. so», это подтверждает наличие библиотек Widevine.

Чтобы исправить ошибки нераспознанного видеоформата в Ubuntu из-за ограниченной поддержки кодеков, установите полные кодеки.

• $ sudo apt install ubuntu-restricted-extras

Widevine CDM Amazon Prime Video Error 7235

Ошибка в большей степени зависит от браузера, поскольку ошибки приложения обрабатываются отдельно посредством обновления приложения через Playstore или App Store. Чтобы решить проблемы с браузером, выполните следующие действия.

• Обновите веб-браузер Chrome для настольных компьютеров. Проверьте наличие доступных обновлений через «Настройки» > «О Chrome».
• Вам будет предложено загрузить и установить все доступные обновления.
• Теперь в веб-браузере Chrome введите chrome://components в адресной строке.
• Нажмите «Проверить наличие обновлений» в модуле расшифровки контента Widevine и установите все доступные обновления.

VdoCipher — самый простой способ получить полную защиту Widevine DRM

Все вышеперечисленные детали безопасности, касающиеся защиты, обновлений и разрешений Widevine DRM, работают синхронно для защиты ваших видео. Он обеспечивает наилучшую доступную защиту для видео, но реализация уровня защиты Widevine DRM для ваших видео может оказаться сложной задачей.

На данный момент бренд медиатехнологий, такой как Vdocipher , берет на себя все тяжелые задачи по внедрению и предоставляет вам полный пакет всех этих передовых функций безопасности DRM для видео, которые у вас под рукой. Интеграции даже поддерживаются через веб-интерфейс, а также через API для технического и массового использования. Полный пакет позволяет защитить видео на всех устройствах, поддерживаемых встроенными функциями Google Widevine и Apple Fairplay. Кроме того, вы получаете хостинг Amazon AWS Server с распределением CDN, адаптивным битрейтом для различной пропускной способности и поддержкой нескольких устройств.

Часто задаваемые вопросы

Как работает модуль расшифровки контента Widevine?

Модуль расшифровки контента Widevine работает, расшифровывая контент, защищенный DRM, чтобы его можно было просмотреть в вашем браузере.

Какой контент имеет более высокую ценность, чем затраты на его создание?

Конфиденциальные документы и видеоматериалы премиум-класса.

Каков риск нежелательного доступа к вашей видеотеке?

Мультимедийный контент часто незаконно повторно используется, ремикшируется и позже переиздается.

Какая технология защиты от пиратства используется дистрибьюторами и владельцами активов?

DRM или управление цифровыми правами через VdoCipher.

Технология DRM для предотвращения пиратства при загрузке видео

VdoCipher помогает платформам мультимедиа и электронного обучения воспроизводить видео на своем веб-сайте или в приложении наиболее безопасным и плавным образом. VdoCipher обеспечивает защиту своих доходов от видеопиратства. Сочетание одобренного Голливудом DRM-шифрования (управления цифровыми правами), блокировки захвата экрана, водяных знаков и технологий лицензирования для конкретных зрителей гарантирует, что видео не может быть загружено или распространено нелегально с видеоплатформы.