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使用抓取同花顺资金流数据


  今天我们通过一个例子来介绍python爬取数据的一般步骤,用到的工具包括python的经典模块requests和BeautifulSoup,另外结合刚学习的任务流工具TaskFlow来完成代码开发。
  我们先来看一下要爬取的数据,网址是http://data.10jqka.com.cn/funds/gnzjl/,通过chrome的开发者工具分析我们可以比较容易找到后台数据加载网址为
  http://data.10jqka.com.cn/funds/gnzjl/field/tradezdf/order/desc/page/{page_num}/ajax/1/free/1/
  其中page_num的位置为要查询第几页的数据,在网页上看到概念一共有6页数据,所以page_num取值为1-6
  图示1
  这里有个小技巧,可以先点击图示1左上角的清空按钮,把已经加载的网址先清理掉,然后在原始网页上点第二页,就能看到图片左下角新加载的网址,点开右边"Preview" 看到资金流数据相关的内容,就能确定这个网址是用来加载数据的。
  在chrome浏览器中输入 http://data.10jqka.com.cn/funds/gnzjl/field/tradezdf/order/desc/page/1/ajax/1/free/1/,并打开chrome开发者工具,在网页源码中找到数据所在table标签为
  ...
  <table class=""m-table"></table>
  抓取数据的完整源码如下
  importtimeimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupfromtaskflowimportenginesfromtaskflow.patternsimportlinear_flowfromtaskflow.taskimportTaskREQUEST_HEADER={"User-Agent":"Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10_14_2)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/78.0.3904.97Safari/537.36"}classMoneyFlowDownload(Task):"""下载资金流数据数据源地址:http://data.10jqka.com.cn/funds/gnzjl/"""BASE_URl={"concept":"http://data.10jqka.com.cn/funds/gnzjl/field/tradezdf/order/desc/page/%s/ajax/1/free/1/",}defexecute(self,bizdate,*args,**kwargs):forname,base_urlinself.BASE_URl.items():#爬取数据的存储路径dt_path="/data/%s_%s.csv"%(bizdate,name)withopen(dt_path,"a ")asf:#记录数据文件的当前位置pos=f.tell()f.seek(0)lines=f.readlines()#读取文件中的全部数据并将第一列存储下来作为去重依据,防止爬虫意外中断后重启程序时,重复写入相同crawled_list=list(map(lambdaline:line.split(",")[0],lines))f.seek(pos)#循环500次,从第一页开始爬取数据,当页面没有数据时终端退出循环foriinrange(1,500):print("startcrawl%s,%s"%(name,base_url%i))web_source=requests.get(base_url%i,headers=REQUEST_HEADER)soup=BeautifulSoup(web_source.content.decode("gbk"),"lxml")table=soup.select(".J-ajax-table")[0]tbody=table.select("tbodytr")#当tbody为空时,则说明当前页已经没有数据了,此时终止循环iflen(tbody)==0:breakfortrintbody:fields=tr.select("td")#将每行记录第一列去掉,第一列为序号,没有存储必要record=[field.text.strip()forfieldinfields[1:]]#如果记录还没有写入文件中,则执行写入操作,否则跳过这行写入ifrecord[0]notincrawled_list:f.writelines([",".join(record) ""])#同花顺网站有反爬虫的机制,爬取速度过快很可能被封time.sleep(1)if__name__=="__main__":bizdate="20200214"tasks=[MoneyFlowDownload("moneyflowdatadownload")]flow=linear_flow.Flow("thsdatadownload").add(*tasks)e=engines.load(flow,store={"bizdate":bizdate})e.run()
  执行程序后,在dt_path位置已经存储了概念的资金流数据,文件名为20200214_concept.csv,内容大致如下:
  钛白粉,1008.88,6.29%,7.68,6.21,1.47,7,金浦钛业,10.04%,2.96磷化工,916.833,2.42%,37.53,34.78,2.75,28,六国化工,9.97%,4.08光刻胶,1435.68,2.40%,43.51,44.31,-0.80,20,晶瑞股份,10.01%,42.99
  此时就完成了同花顺概念分类的资金流数据的爬取,之后可以每天定时启动任务抓取数据进行分析。
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