Naver 업종별 핫 섹터

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from utils import *
import datetime as dt
import pandas as pd

class Naver():
  def __init__(self):
    super().__init__()

  @property
  def headers(self):
    return {
      "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows; Windows NT 6.1; rv:2.0b2) Gecko/20100720 Firefox/4.0b2",
      "X-Requested-With": "XMLHttpRequest",
      "Accept": "text/html",
      "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
      "Connection": "keep-alive",
    }

  def get_bs_obj(self, url):
    result = requests.get(url, headers=headers())
    bs_obj = BeautifulSoup(result.content.decode('euc-kr', 'replace'),
                           "html.parser")  # html.parser 로 파이썬에서 쓸 수 있는 형태로 변환
    return bs_obj

  def categoryTop(self):
      """
      섹터매핑
      :return:
      """
      x = dt.datetime.now()
      date = x.strftime("%Y-%m-%d")
      url = 'https://finance.naver.com/sise/sise_group.naver?type=upjong'

      page = requests.get(url, headers=headers())
      # print(page.text)
      tables = pd.read_html(page.text, attrs={'summary': '업종별 전일대비 시세에 관한 표이며 등락현황 정보를 제공합니다.'})
      for i, row in tables[0].iterrows():
        if not isNaN(row[0]):
          print(row)


if __name__ == "__main__":
  naver = Naver()
  naver.categoryTop()

결과

업종명        업종명      무역회사와판매업체
전일대비       전일대비       +14.10%
전일대비 등락현황  전체             5.0
           상승             4.0
           보합             0.0
           하락             1.0
등락그래프      등락그래프         100%
Name: 1, dtype: object

업종명        업종명          철강
전일대비       전일대비     +5.17%
전일대비 등락현황  전체         55.0
           상승         46.0
           보합          2.0
           하락          7.0
등락그래프      등락그래프       36%
Name: 2, dtype: object