利用Python爬虫爬取金融期货数据的案例分析

目录

• 任务简介
• 解决步骤
• 代码实现
• 总结

大家好 我是政胤今天教大家爬取金融期货数据

任务简介

首先，客户原需求是获取https://hq.smm.cn/copper网站上的价格数据(注：获取的是网站上的公开数据)，如下图所示：

如果以该网站为目标，则需要解决的问题是“登录”用户，再将价格解析为表格进行输出即可。但是，实际上客户核心目标是获取“沪铜CU2206”的历史价格，虽然该网站也有提供数据，但是需要“会员”才可以访问，而会员需要氪金......

数据的价值！！！

鉴于，客户需求仅仅是“沪铜CU2206”一项期货的历史价格，氪金会员性价比不高，因此，实际的任务目标变为如何获取的历史价格，目标变为全网有公开提供数据的网址。而最终解决该问题，是求助于万能的百度^_^。找到了合适的网站，且获取数据的难度也几乎降到了最低难度。

解决步骤

1.百度搜索资源：这个步骤是整个任务完整的最难点（实际不难），但这里卖个关子，全文不公布最终找到的网站，大家试试看能否搜索到，以及花费多少时间^_^。

2.解析网站的请求,最终找到的网站经解析后，发现获取数据是通过get的方式提交参数。而请求的参数如下：/price?starttime=1638545822&endtime=1654357022&classid=48,一看就知是开始时间、结束时间的时间戳，以及商品id。再解析headers，居然连cookie都不需要，说明没有反爬！没有反爬！没有反爬！不得不说运气爆棚！

3.解析响应数据：由于响应数据是规整的json格式数据，使用pandas的read_json直接能够获取dataframe格式的数据，该步骤也并无难度。

代码实现

鉴于网站没有反爬，且参数简单，实际上的任务主要是规划一下如何设计增量更新数据信息的流程，具体代码如下：

# @author: zheng yin
# @contact: 1278420339@qq.com

"""
1. 这是爬取沪铜的程序
2. 该网站沪铜当月的数据实际请求地址是：'(实际网址)/price?starttime={starttime}&endtime={endtime}&classid={classid}'
2.1. starttime为起始日期的时间戳
2.2. endtime为结束日期的时间戳
2.3. classid为查询商品的id
3. 该网址可以直接发起请求获取数据
我是政胤 期待你的关注
"""

import time
from datetime import datetime

import pathlib as pl
import requests
import pandas as pd

class Spider:
    """
    爬取网站数据的爬虫对象
    """

    def __init__(self, starttime: str = None, endtime: str = None, classid: int = 48):
        """
        初始化对象属性
        :param starttime: 数据的起始日期，文本日期格式，示例 2022-1-1
        :param endtime: 数据的结束日期，文本日期格式，示例 2022-1-1
        :param classid: 商品id，默认48
        """
        self.classid = classid  # 商品id
        self.data = pd.DataFrame()  # 初始化空dataframe
        self.data_file = pl.Path('./data/hutong.xlsx')  # 爬取的数据存储文件
        # 列名字典
        self.cols_dict = {
            'createtime': '日期',
            'classid': '商品',
            'start': '开盘',
            'end': '收盘',
            'min': '最低',
            'max': '最高',
            'move': '涨跌',
            'move_percent': '涨跌百分比'
        }
        # 商品id字典
        self.classid_dict = {
            48: 'CU2206'
        }
        # 获取爬取的开始时间与结束时间
        self.starttime, self.endtime = self.make_starttime_endtime(starttime=starttime, endtime=endtime)
        # 初始化需要爬取的url
        self.url = '(实际地址)/price?starttime={starttime}&endtime={endtime}&classid={classid}'
        # 初始化headers
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36',
            'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
        }

    def make_starttime_endtime(self, starttime: str, endtime: str):
        """
        制作起始日期，逻辑如下；
        1.如果有传入日期，则根据传入的日期，定义起始日期与结束日期
        2.如果未传入参数，则根据读取到的历史数据文件中的最大日期作为起始日期、以当前日期为结束日期
        3.如果未读取到历史数据文件，或文件中的最大日期为空，则以2021-1-1作为起始日期，以当前日期作为结束日期
        :param starttime: 数据的起始日期，文本日期格式，示例 2022-1-1
        :param endtime: 数据的结束日期，文本日期格式，示例 2022-1-1
        :return:
        """
        self.read_data()  # 读取历史爬取数据
        now = datetime.now()  # 获取当前时间的时间戳整数部分
        if endtime:  # 如果非空
            year, month, day = endtime.split('-')
            endtime = int(now.replace(year=int(year), month=int(month), day=int(day)).timestamp())
        else:
            endtime = int(now.timestamp())
        if starttime:
            year, month, day = starttime.split('-')
            starttime = int(now.replace(year=int(year), month=int(month), day=int(day)).timestamp())
        else:
            starttime = self.data['日期'].max()
            if pd.isnull(starttime):  # 如果开始日期是空值
                starttime = int(now.replace(year=2021, month=1, day=1).timestamp())
            else:
                starttime = int(
                    now.replace(year=starttime.year, month=starttime.month, day=starttime.day).timestamp())
        return starttime, endtime

    def read_data(self):
        """
        读取历史数据
        :return:
        """
        if self.data_file.is_file():  # 如果历史数据文件存在
            self.data = pd.read_excel(self.data_file)
            self.data['日期'] = self.data['日期'].map(lambda x: x.date())
        else:  # 如果历史数据文件不存在，那么初始化一个只有列名的dataframe，
            self.data = pd.DataFrame(self.cols_dict.values()).set_index(0).T

    def crawl_data(self):
        """
        爬取数据
        :return:
        """
        retry_times = 0
        while retry_times < 10:  # 重试10次
            try:
                res = requests.get(
                    self.url.format(starttime=self.starttime, endtime=self.endtime, classid=self.classid),
                    headers=self.headers, timeout=30)
                if res.status_code == 200:  # 如果返回状态至为200，进行后续数据加工
                    data = pd.read_json(res.text)  # json格式转换为dataframe
                    data['createtime'] = data['createtime'].map(lambda x: datetime.fromtimestamp(x).date())  # 时间戳日期转换为日期
                    data.rename(columns=self.cols_dict, inplace=True)  # 重命名列
                    data = data[self.cols_dict.values()]  # 截取需要的列
                    data['商品'] = self.classid_dict.get(self.classid, '未知商品，请维护classid_dict字典')  # 转换商品名
                    data.sort_values(by=['商品', '日期'], ascending=True, inplace=True)  # 按日期升序排序
                    return data
                else:
                    retry_times += 1
                    print(f'返回状态码是 {res.status_code}，等待5秒后重新发起请求')
                    time.sleep(5)
            except Exception as e:
                retry_times += 1
                print(f'请求发生错误，等待5秒后重新发起请求， 错误信息: {e}')
                time.sleep(5)
        print('发起10次请求均未能获得数据')
        return pd.DataFrame()

    def concat_and_write_data(self, data: pd.DataFrame):
        """
        合并数据，并将数据写入文件
        :param data: 传入需要合并的数据
        :return:
        """
        self.data = pd.concat([self.data, data])  # 合并数据
        self.data = self.data.drop_duplicates(['日期', '商品'], keep='last')  # 数据根据商品名称与日期进行去重，每次保留最新的记录
        if not self.data_file.parent.is_dir():  # 检查数据文件的目录是否存在，如不存在则创建新目录
            self.data_file.parent.mkdir()
        self.data.to_excel(self.data_file, index=False, encoding='utf-8')  # 输出数据为excel格式

    def run(self):
        """
        运行程序
        :return:
        """
        data = spider.crawl_data()  # 运行爬取
        if len(data) > 0:  # 如果爬取到的数据不为空
            self.concat_and_write_data(data)
            start = str(datetime.fromtimestamp(self.starttime))[:10]
            end = str(datetime.fromtimestamp(self.endtime))[:10]
            print(f'{start}至{end}数据爬取任务完成')

    def pivot_data(self):
        """
        将数据转换为透视表式的格式
        :return:
        """
        data = self.data.copy()
        data['年月'] = data['日期'].map(lambda x: f'{str(x)[:7]}')
        data['日'] = data['日期'].map(lambda x: x.day)
        data = data.pivot_table(values='收盘', index='日', columns='年月', aggfunc='sum')
        data_mean = data.mean().to_frame().T
        data_mean.index = ['平均值']
        data = pd.concat([data, data_mean])
        data.to_excel(self.data_file.parent.parent / 'data.xlsx', encoding='utf-8')
if __name__ == '__main__':
    spider = Spider()
    spider.run()
    spider.pivot_data()
    print(spider.data)

总结

从技术角度来看，经过一步步解析，任务是简单的，入门requests爬虫以及入门pandas数据分析就可以完成(唯一的难度在找到合适的目标)。但是换个角度，从经济价值来看，又是很有价值的，即节约了某网站高昂的年费(注：并不是说年费不值得，只是局限在需求仅仅是CU2206一项数据上时，性价比太低)，同时又避免了人工操作的繁琐，以及可能产生的错误。用很小的学习成本就能解决大大的问题

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