相信有很多朋友還是喜歡買基金的,今天剛好有時間就給大家來一個基金的。雖然暴富不可能,但是對於理財方面還是有所幫助的。代碼就放在下麵了。 爬蟲常規思路: 1.分析網頁2.對網頁發送請求,獲取響應3.提取解析數據4.保存數據 Python版本:3.6.5 import requests import t ...
相信有很多朋友還是喜歡買基金的,今天剛好有時間就給大家來一個基金的。雖然暴富不可能,但是對於理財方面還是有所幫助的。代碼就放在下麵了。
爬蟲常規思路:
1.分析網頁
2.對網頁發送請求,獲取響應
3.提取解析數據
4.保存數據
Python版本:3.6.5 import requests import time import csv import re
分析網頁
其實這個網站的網頁數據沒有太多的反爬,就是網頁需要構建一個params的參數,該參數裡面包含了網頁翻頁的數據,時間戳的數據,這些是動態的,需要怎麼自己指定一下,如圖所示:
如上分析後,就可以對該鏈接發送請求了,但是這個網站還有一個和別的地方不一樣的,他給你返回的不是html源碼,也不是json數據,而是字元數據,如圖:
我們可以看到這些不同html和json數據,所以就需要用到正則表達式老進行過濾提取了。經過以上分析,我的大體思路就是,先爬取一頁的數據,利用正則提取,能成功爬取到一頁的數據後,只用做一個迴圈遍歷,就可以爬取多頁的數據了。
代碼部分:
構建請求需要的參數
### ###Python學習交流Q群:906715085#### def get_params(self): """ 構建params參數的方法 :return: """ params = { "t": "1", "lx": "1", "letter": "", "gsid": "", "text": "", "sort": "zdf,desc", "page": f"{str(self.page)},200", "dt": str(self.TIMESTRF), "atfc": "", "onlySale": "0", } return params
dt這個參數上面說了,是一個不正規的時間戳,那麼我們怎麼辦,思路是,用time模塊先提取出真正的當前時間戳,然後用int()把他強制轉換成整數,然後乘以1000,就可以得到這個不正規的時間戳了,在構建的時候,在把這個時間戳轉換成str()就可以了。
int(time.time()) * 1000
發送請求,獲取響應數據
def parse_url(self, url): """ 發送請求,獲取響應數據的方法 :param url: :return: """ params = self.get_params() response = requests.get(url, headers=self.headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.content.decode()
提取數據
def get_data(self, data_str): """ 提取基金數據的方法 :param data_str: :return: """ str_data = re.findall('var db=.*,datas:(.*),count:.*}', data_str, re.S)[0] data_list = eval(str_data) for data in data_list: yield { '基金代碼': data[0], '基金簡稱': data[1], '單位凈值': data[3], '累計凈值': data[4], '日增長值': data[6], '日增長率': data[7], '手續費': data[17] }
實現程式的完整思路
def run(self): """ 實現主要邏輯思路 :return: """ with open('./jjData.csv', 'a', encoding='utf-8-sig', newline="") as csvfile: fieldnames = ['基金代碼', '基金簡稱', '單位凈值', '累計凈值', '日增長值', '日增長率', '手續費'] write_dict = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) write_dict.writeheader() # 1,發送請求,獲取響應數據 data_str = self.parse_url(self.API_URL) # 2,提取數據 fund_data_list = self.get_data(data_str) for fund_data in fund_data_list: print(fund_data) # 3,保存數據 write_dict.writerow(fund_data)
效果展示
END
最後,到這裡就沒有了,不懂的小伙伴可以跟著視頻學一遍,這一篇文章到這裡就接近尾聲了,喜歡的小伙伴可以點贊,不懂的小伙伴評論留言。