Scrivi uno script di web-scraping per estrarre informazioni sulle azioni.
importa richieste
importa lxml.html come lh
importa pandas come pd

url = 'https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/'
pagina = richieste.get(url)
doc = lh.fromstring(pagina.content)

intestazioni_colonne = []
for col in doc.xpath('//table[@class="W(100%) M(0) Bdcl(c)"]//tr[1]//th'):
    intestazioni_colonne.append(col.text_content().strip())

righe_tabella = doc.xpath('//tr[@class = "BdT Bdc($seperatorColor) Ta(start) Fz(s) Whs(nw)"]')

dati = []
for riga in righe_tabella:
    riga_dati = []
    for col in riga.xpath('//td'):
        riga_dati.append(col.text_content().strip())
    dati.append(riga_dati)
df = pd.DataFrame(dati, columns=intestazioni_colonne)