Python学习笔记之抓取某只基金历史净值数据实战案例

本文实例讲述了Python抓取某只基金历史净值数据。分享给大家供大家参考,具体如下:

http://fund.eastmoney.com/f10/jjjz_519961.html

1、接下来,我们需要动手把这些html抓取下来(这部分知识我们之前已经学过,现在不妨重温)

# coding: utf-8
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
from threading import Thread,Lock
import os
import csv
# 下面是利用 selenium 抓取html页面的代码
# 初始化函数
def initSpider():
  driver = webdriver.PhantomJS(executable_path=r"你phantomjs可执行文件的绝对路径")
  driver.get("http://fund.eastmoney.com/f10/jjjz_519961.html") # 要抓取的网页地址
  # 找到"下一页"按钮,就可以得到它前面的一个label,就是总页数
  getPage_text = driver.find_element_by_id("pagebar").find_element_by_xpath(
    "div[@class='pagebtns']/label[text()='下一页']/preceding-sibling::label[1]").get_attribute("innerHTML")
  # 得到总共有多少页
  total_page = int("".join(filter(str.isdigit, getPage_text)))
  # 返回
  return (driver,total_page)
# 获取html内容
def getData(myrange,driver,lock):
  for x in myrange:
    # 锁住
    lock.acquire()
    tonum = driver.find_element_by_id("pagebar").find_element_by_xpath(
      "div[@class='pagebtns']/input[@class='pnum']") # 得到 页码文本框
    jumpbtn = driver.find_element_by_id("pagebar").find_element_by_xpath(
      "div[@class='pagebtns']/input[@class='pgo']") # 跳转到按钮
    tonum.clear() # 第x页 输入框
    tonum.send_keys(str(x)) # 去第x页
    jumpbtn.click() # 点击按钮
    # 抓取
    WebDriverWait(driver, 20).until(lambda driver: driver.find_element_by_id("pagebar").find_element_by_xpath("div[@class='pagebtns']/label[@value={0} and @class='cur']".format(x)) != None)
    # 保存到项目中
    with open("../htmls/details/{0}.txt".format(x), 'wb') as f:
      f.write(driver.find_element_by_id("jztable").get_attribute("innerHTML").encode('utf-8'))
      f.close()
    # 解锁
    lock.release()
# 开始抓取函数
def beginSpider():
  # 初始化爬虫
  (driver, total_page) = initSpider()
  # 创建锁
  lock = Lock()
  r = range(1, int(total_page)+1)
  step = 10
  range_list = [r[x:x + step] for x in range(0, len(r), step)]  #把页码分段
  thread_list = []
  for r in range_list:
    t = Thread(target=getData, args=(r,driver,lock))
    thread_list.append(t)
    t.start()
  for t in thread_list:
    t.join() # 这一步是需要的,等待线程全部执行完成
  print("抓取完成")
# #################上面代码就完成了 抓取远程网站html内容并保存到项目中的 过程

需要说明一下这3个函数:

initSpider函数,初始化了selenium的webdriver对象,并且先获取到我们需要抓取页面的总页码数。
getData函数,有3个参数,myrange我们还是要分段抓取,之前我们学过多进程抓取,这里我们是多线程抓取;lock参数用来锁住线程的,防止线程冲突;driver就是我们在initSpider函数中初始化的webdriver对象。
getData函数中,我们循环myrange,把抓取到的html内容保存到了项目目录中。
beginSpider函数,我们在此函数中给总页码分段,并且创建线程,调用getData

所以最后执行:

beginSpider()

就开始抓取 http://fund.eastmoney.com/f10/jjjz_519961.html 这个基金的”历史净值明细”,共有31个页面。

2、根据已经学过的python和mysql交互的知识,我们也可以再把这些数据 写入到数据表中。

这里就不再赘述,给出基金详细表结构:

CREATE TABLE `fund_detail` (
 `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `fcode` varchar(10) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '基金代码',
 `fdate` datetime DEFAULT NULL COMMENT '基金日期',
 `NAV` decimal(10,4) DEFAULT NULL COMMENT '单位净值',
 `ACCNAV` decimal(10,4) DEFAULT NULL COMMENT '累计净值',
 `DGR` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '日增长率',
 `pstate` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '申购状态',
 `rstate` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '赎回状态',
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='基金详细数据表';

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python Socket编程技巧总结》、《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • python抓取某汽车网数据解析html存入excel示例

    1.某汽车网站地址 2.使用firefox查看后发现,此网站的信息未使用json数据,而是简单那的html页面而已 3.使用pyquery库中的PyQuery进行html的解析 页面样式: 复制代码 代码如下: def get_dealer_info(self):        """获取经销商信息"""        css_select = 'html body div.box div.news_wrapper div.main div.ne

  • python采用requests库模拟登录和抓取数据的简单示例

    如果你还在为python的各种urllib和urlibs,cookielib 头疼,或者还还在为python模拟登录和抓取数据而抓狂,那么来看看我们推荐的requests,python采集数据模拟登录必备利器! 这也是python推荐的HTTP客户端库: 本文就以一个模拟登录的例子来加以说明,至于采集大家就请自行发挥吧. 代码很简单,主要是展现python的requests库的简单至极,代码如下: s = requests.session() data = {'user':'用户名','pass

  • Python数据抓取爬虫代理防封IP方法

    爬虫:一段自动抓取互联网信息的程序,从互联网上抓取对于我们有价值的信息,一般来说,Python爬虫程序很多时候都要使用(飞猪IP)代理的IP地址来爬取程序,但是默认的urlopen是无法使用代理的IP的,我就来分享一下Python爬虫怎样使用代理IP的经验.(推荐飞猪代理IP注册可免费使用,浏览器搜索可找到) 1.划重点,小编我用的是Python3哦,所以要导入urllib的request,然后我们调用ProxyHandler,它可以接收代理IP的参数.代理可以根据自己需要选择,当然免费的也是有

  • 对python抓取需要登录网站数据的方法详解

    scrapy.FormRequest login.py class LoginSpider(scrapy.Spider): name = 'login_spider' start_urls = ['http://www.login.com'] def parse(self, response): return [ scrapy.FormRequest.from_response( response, # username和password要根据实际页面的表单的name字段进行修改 formdat

  • Python基于多线程实现抓取数据存入数据库的方法

    本文实例讲述了Python基于多线程实现抓取数据存入数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 数据库类 """ 使用须知: 代码中数据表名 aces ,需要更改该数据表名称的注意更改 """ import pymysql class Database(): # 设置本地数据库用户名和密码 host = "localhost" user = "root" password = "&quo

  • python+mongodb数据抓取详细介绍

    分享点干货!!! Python数据抓取分析 编程模块:requests,lxml,pymongo,time,BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址: def step(): try: headers = { ..... } r = requests.get(url,headers,timeout=30) html = r.content soup = BeautifulSoup(html,"lxml") url = soup.find_all(正则表达式) for i

  • 使用Python抓取豆瓣影评数据的方法

    抓取豆瓣影评评分 正常的抓取 分析请求的url https://movie.douban.com/subject/26322642/comments?start=20&limit=20&sort=new_score&status=P&percent_type= 里面有用的也就是start和limit参数,我尝试过修改limit参数,但是没有效果,可以认为是默认的 start参数是用来设置从第几条数据开始查询的 设计查询列表,发现页面中有url中的查询部分,且指向下一个页面

  • Python抓取京东图书评论数据

    京东图书评论有非常丰富的信息,这里面就包含了购买日期.书名.作者.好评.中评.差评等等.以购买日期为例,使用Python + Mysql的搭配进行实现,程序不大,才100行.相关的解释我都在程序里加注了: from selenium import webdriver from bs4 import BeautifulSoup import re import win32com.client import threading,time import MySQLdb def mydebug():  

  • 通过抓取淘宝评论为例讲解Python爬取ajax动态生成的数据(经典)

    在学习python的时候,一定会遇到网站内容是通过 ajax动态请求.异步刷新生成的json数据 的情况,并且通过python使用之前爬取静态网页内容的方式是不可以实现的,所以这篇文章将要讲述如果在python中爬取ajax动态生成的数据. 至于读取静态网页内容的方式,有兴趣的可以查看本文内容. 这里我们以爬取淘宝评论为例子讲解一下如何去做到的. 这里主要分为了四步: 一 获取淘宝评论时,ajax请求链接(url) 二 获取该ajax请求返回的json数据 三 使用python解析json数据

  • Python实现并行抓取整站40万条房价数据(可更换抓取城市)

    写在前面 这次的爬虫是关于房价信息的抓取,目的在于练习10万以上的数据处理及整站式抓取. 数据量的提升最直观的感觉便是对函数逻辑要求的提高,针对Python的特性,谨慎的选择数据结构.以往小数据量的抓取,即使函数逻辑部分重复,I/O请求频率密集,循环套嵌过深,也不过是1~2s的差别,而随着数据规模的提高,这1~2s的差别就有可能扩展成为1~2h. 因此对于要抓取数据量较多的网站,可以从两方面着手降低抓取信息的时间成本. 1)优化函数逻辑,选择适当的数据结构,符合Pythonic的编程习惯.例如,

随机推荐