[Python 爬虫基础知识]

首先，您需要了解 Python 基础知识，例如变量、数据类型、控制流（如条件语句、循环）等。还要熟悉 Python 的网络编程，例如 urllib 库或更强大的 requests 库来发送 HTTP 请求。

[分析目标网站结构]

仔细研究金融行业数据所在的网站结构，包括页面的 URL 规律、数据的呈现方式（HTML 标签、JSON 格式等），以便于针对性地编写爬虫逻辑。

[数据提取与解析]

使用合适的解析库，如 BeautifulSoup 用于 HTML 解析，或者 json 模块处理 JSON 数据。根据网站的数据结构提取所需的金融数据。

[处理反爬虫机制]

金融行业网站通常有反爬虫措施，如 IP 封锁、验证码等。您可能需要使用代理 IP 池、设置请求头模拟真实用户访问，以及处理验证码（可能涉及机器学习或第三方服务）。

[数据存储与处理]

抓取到的数据要进行存储和处理。可以选择将数据保存为 CSV 文件、数据库（如 MySQL、MongoDB）等，根据后续的使用需求进行处理和分析。