# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例
  Nq4HJy6Hftbd 2023年12月27日 27 0

大家好,我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂  是豆子~】问了一个Python网络爬虫问题,一起来看看吧。问题描述:

大佬们 这个13位数字怎么构造呀   找不到规律  试了在第一页的url基础上加数字也是不行

1、网站链接:http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#fund_etf

2、需求:获取ETF基金数据(代码、名称这2列数据)

3、带push字眼的链接存放ETF基金数据(代码、名称这2列数据),但是链接有2个变动的数据,一个是页码,一个是最后的13位数字 带push字眼的链接样例:http://85.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124030358799609457776_1703062450956&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703062450958

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二、实现过程

这里【吴超建】给了一个指导:

# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例_Python网络爬虫_02

这里她给了自己的代码,指定url的数据获取(可获取),如下:

import requests,json
import pandas as pd

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:120.0) Gecko/20100101 Firefox/120.0'}
url = 'http://89.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112406545446716331029_1703061927055&pn=3&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703061927065'
resp = requests.get(url,headers = headers,timeout =10).text
table = resp.replace('jQuery112406545446716331029_1703061927055(','').replace(')','').replace(';','')
dict_data = json.loads(table)
df = pd.json_normalize(data = dict_data['data']['diff'])
df[['f12','f14']]

但是抓取多页的数据(不成功),代码如下:

number = []
i = 0
n = 44
j = 1703054636319
while i < n:
    j += 5
    number.append(j)
    i += 1
df_all = []
for i,j in zip (range(1,45),number):
    url = f'http://85.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124030358799609457776_1703062450956&pn={i}&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_={j}'
    resp = requests.get(url,headers = headers,timeout =10).text
    table = resp.replace('jQuery112404551488490763843_1703043849281(','').replace(')','').replace(';','')
    df = pd.json_normalize(data = dict_data['data']['diff'])
    df_1 = df[['f12','f14']]
    df_all.append(df_1)
all_table = pd.concat(df_all)

后来【猫药师Kelly】指出:你们想复杂了,豆子要的数据在第一页就全部给出了。

# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例_网络爬虫_03

代码运行之后,结果如下:

url = "http://55.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112402201018241113597_1703065790029&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703065790075"

headers = {
    'Referer': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36'
}

proxies = {'http': '','https': ''}

res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

顺利地解决了粉丝的问题。

# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例_网络爬虫_04

文章的最后,给大家分享一个Python网络爬虫数据采集利器。

注册 官网注册地址:https://get.brightdata.com/wxdtkgpzhtj8,注册即可用。

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之后有个邮箱验证,自行验证一下即可完成注册。

# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例_网络爬虫_06

注册完成后,会有对应的欢迎指引,如下图所示:

# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例_数据_07

可以看到下图数据集和网络爬虫IDE。

# yyds干货盘点 # 盘点一个基金数据的Python网络爬虫案例_Python应用_08

这里还有一些官网给出的知名网站数据集,可以自行取用。

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示例数据:

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亮数据还提供了 web 端的 IDE 工具,并提供了相关的示例代码,你可以直接使用模板和对应的代码!也可以自己自定义爬虫,根据自己的需求创建代码。

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输入相关的规则后,即可在线跑代码:

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无论你是需要大规模收集数据,还是需要突破网站封锁,或者是需要管理你的爬虫代理网络,我亲测觉得亮数据的质量的确很不错,现在用我的连结有免费试用,点击阅读原文去试试吧!

三、总结

大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【哎呦喂  是豆子~】提出的问题,感谢【猫药师Kelly】、【吴超建】给出的思路,感谢【莫生气】、【冫马讠成】等人参与学习交流。

【提问补充】温馨提示,大家在群里提问的时候。可以注意下面几点:如果涉及到大文件数据,可以数据脱敏后,发点demo数据来(小文件的意思),然后贴点代码(可以复制的那种),记得发报错截图(截全)。代码不多的话,直接发代码文字即可,代码超过50行这样的话,发个.py文件就行。

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最后一次编辑于 2023年12月27日 0

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