1. 首页
  2. Python 爬虫

小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息

小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息

人生苦短,我用 Python

前文传送门:

小白学 Python 爬虫(1):开篇

小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装

小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门

小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门

小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础

小白学 Python 爬虫(6):前置准备(五)爬虫框架的安装

小白学 Python 爬虫(7):HTTP 基础

小白学 Python 爬虫(8):网页基础

小白学 Python 爬虫(9):爬虫基础

小白学 Python 爬虫(10):Session 和 Cookies

小白学 Python 爬虫(11):urllib 基础使用(一)

小白学 Python 爬虫(12):urllib 基础使用(二)

小白学 Python 爬虫(13):urllib 基础使用(三)

小白学 Python 爬虫(14):urllib 基础使用(四)

小白学 Python 爬虫(15):urllib 基础使用(五)

小白学 Python 爬虫(16):urllib 实战之爬取妹子图

小白学 Python 爬虫(17):Requests 基础使用

小白学 Python 爬虫(18):Requests 进阶操作

小白学 Python 爬虫(19):Xpath 基操

小白学 Python 爬虫(20):Xpath 进阶

小白学 Python 爬虫(21):解析库 Beautiful Soup(上)

小白学 Python 爬虫(22):解析库 Beautiful Soup(下)

小白学 Python 爬虫(23):解析库 pyquery 入门

小白学 Python 爬虫(24):2019 豆瓣电影排行

引言

上一篇的实战写到最后没有用到页面元素解析,感觉有点小遗憾,不过最后的电影列表还是挺香的,真的推荐一看。

小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息

本次选题是先写好代码再写的文章,绝对可以用到页面元素解析,并且还需要对网站的数据加载有一定的分析,才能得到最终的数据,并且小编找的这两个数据源无 ip 访问限制,质量有保证,绝对是小白练手的绝佳之选。

郑重声明: 本文仅用于学习等目的。

分析

首先要爬取股票数据,肯定要先知道有哪些股票吧,这里小编找到了一个网站,这个网站上有股票的编码列表:https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html

小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息

打开 Chrome 的开发者模式,将股票代码一个一个选出来吧。具体过程小编就不贴了,各位同学自行实现。

我们可以将所有的股票代码存放在一个列表中,剩下的就是找一个网站,循环的去将每一只股票的数据取出来咯。

这个网站小编已经找好了,是同花顺,链接: http://stockpage.10jqka.com.cn/000001/

小白学 Python 爬虫(25):爬取股票信息

想必各位聪明的同学已经发现了,这个链接中的 000001 就是股票代码。

我们接下来只需要拼接这个链接,就能源源不断的获取到我们想要的数据。

实战

首先,还是先介绍一下本次实战用到的请求库和解析库为: Requests 和 pyquery 。数据存储最后还是落地在 Mysql 。

获取股票代码列表

第一步当然是先构建股票代码列表咯,我们先定义一个方法:

def get_stock_list(stockListURL):
    r =requests.get(stockListURL, headers = headers)
    doc = PyQuery(r.text)
    list = []
    # 获取所有 section 中 a 节点,并进行迭代
    for i in doc('.stockTable a').items():
        try:
            href = i.attr.href
            list.append(re.findall(r"\d{6}", href)[0])
        except:
            continue
    list = [item.lower() for item in list]  # 将爬取信息转换小写
    return list

将上面的链接当做参数传入,大家可以自己运行下看下结果,小编这里就不贴结果了,有点长。。。

获取详情数据

详情的数据看起来好像是在页面上的,但是,实际上并不在,实际最终获取数据的地方并不是页面,而是一个数据接口。

http://qd.10jqka.com.cn/quote.php?cate=real&type=stock&callback=showStockDate&return=json&code=000001

至于是怎么找出来,小编这次就不说,还是希望各位想学爬虫的同学能自己动动手,去寻找一下,多找几次,自然就摸到门路了。

现在数据接口有了,我们先看下返回的数据吧:

showStockDate({"info":{"000001":{"name":"\u5e73\u5b89\u94f6\u884c"}},"data":{"000001":{"10":"16.13","8":"16.14","9":"15.87","13":"78795234.00","19":"1262802470.00","7":"16.12","15":"40225508.00","14":"37528826.00","69":"17.73","70":"14.51","12":"5","17":"945400.00","264648":"0.010","199112":"0.062","1968584":"0.406","2034120":"9.939","1378761":"16.026","526792":"1.675","395720":"-948073.000","461256":"-39.763","3475914":"313014790000.000","1771976":"1.100","6":"16.12","11":""}}})

很明显,这个结果并不是标准的 json 数据,但这个是 JSONP 返回的标准格式的数据,这里我们先处理下头尾,将它变成一个标准的 json 数据,再对照这页面的数据进行解析,最后将分析好的值写入数据库中。

def getStockInfo(list, stockInfoURL):
    count = 0
    for stock in list:
        try:
            url = stockInfoURL + stock
            r = requests.get(url, headers=headers)
            # 将获取到的数据封装进字典
            dict1 = json.loads(r.text[14: int(len(r.text)) - 1])
            print(dict1)

            # 获取字典中的数据构建写入数据模版
            insert_data = {
                "code": stock,
                "name": dict1['info'][stock]['name'],
                "jinkai": dict1['data'][stock]['7'],
                "chengjiaoliang": dict1['data'][stock]['13'],
                "zhenfu": dict1['data'][stock]['526792'],
                "zuigao": dict1['data'][stock]['8'],
                "chengjiaoe": dict1['data'][stock]['19'],
                "huanshou": dict1['data'][stock]['1968584'],
                "zuidi": dict1['data'][stock]['9'],
                "zuoshou": dict1['data'][stock]['6'],
                "liutongshizhi": dict1['data'][stock]['3475914']
            }
            cursor.execute(sql_insert, insert_data)
            conn.commit()
            print(stock, ':写入完成')
        except:
            print('写入异常')
            # 遇到错误继续循环
            continue

这里我们加入异常处理,因为本次爬取的数据有些多,很有可能由于某些原因抛出异常,我们当然不希望有异常的时候中断数据抓取,所以这里添加异常处理继续抓取数据。

完整代码

我们将代码稍作封装,完成本次的实战。

import requests
import re
import json
from pyquery import PyQuery
import pymysql

# 数据库连接
def connect():
    conn = pymysql.connect(host='localhost',
                           port=3306,
                           user='root',
                           password='password',
                           database='test',
                           charset='utf8mb4')

    # 获取操作游标
    cursor = conn.cursor()
    return {"conn": conn, "cursor": cursor}

connection = connect()
conn, cursor = connection['conn'], connection['cursor']

sql_insert = "insert into stock(code, name, jinkai, chengjiaoliang, zhenfu, zuigao, chengjiaoe, huanshou, zuidi, zuoshou, liutongshizhi, create_date) values (%(code)s, %(name)s, %(jinkai)s, %(chengjiaoliang)s, %(zhenfu)s, %(zuigao)s, %(chengjiaoe)s, %(huanshou)s, %(zuidi)s, %(zuoshou)s, %(liutongshizhi)s, now())"

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
}

def get_stock_list(stockListURL):
    r =requests.get(stockListURL, headers = headers)
    doc = PyQuery(r.text)
    list = []
    # 获取所有 section 中 a 节点,并进行迭代
    for i in doc('.stockTable a').items():
        try:
            href = i.attr.href
            list.append(re.findall(r"\d{6}", href)[0])
        except:
            continue
    list = [item.lower() for item in list]  # 将爬取信息转换小写
    return list

def getStockInfo(list, stockInfoURL):
    count = 0
    for stock in list:
        try:
            url = stockInfoURL + stock
            r = requests.get(url, headers=headers)
            # 将获取到的数据封装进字典
            dict1 = json.loads(r.text[14: int(len(r.text)) - 1])
            print(dict1)

            # 获取字典中的数据构建写入数据模版
            insert_data = {
                "code": stock,
                "name": dict1['info'][stock]['name'],
                "jinkai": dict1['data'][stock]['7'],
                "chengjiaoliang": dict1['data'][stock]['13'],
                "zhenfu": dict1['data'][stock]['526792'],
                "zuigao": dict1['data'][stock]['8'],
                "chengjiaoe": dict1['data'][stock]['19'],
                "huanshou": dict1['data'][stock]['1968584'],
                "zuidi": dict1['data'][stock]['9'],
                "zuoshou": dict1['data'][stock]['6'],
                "liutongshizhi": dict1['data'][stock]['3475914']
            }
            cursor.execute(sql_insert, insert_data)
            conn.commit()
            print(stock, ':写入完成')
        except:
            print('写入异常')
            # 遇到错误继续循环
            continue
def main():
    stock_list_url = 'https://hq.gucheng.com/gpdmylb.html'
    stock_info_url = 'http://qd.10jqka.com.cn/quote.php?cate=real&type=stock&callback=showStockDate&return=json&code='
    list = get_stock_list(stock_list_url)
    # list = ['601766']
    getStockInfo(list, stock_info_url)

if __name__ == '__main__':
    main()

成果

最终小编耗时 15 分钟左右,成功抓取数据 4600+ 条,结果就不展示了。

示例代码

本系列的所有代码小编都会放在代码管理仓库 Github 和 Gitee 上,方便大家取用。

示例代码-Github

示例代码-Gitee

转载声明:本博客由极客挖掘机创作,采用 CC BY 3.0 CN 许可协议。可自由转载、引用,但需署名作者且注明文章出处。如转载至微信公众号,请在文末添加作者公众号二维码。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注

评论列表(1条)

  • sweetkk 2020年3月16日 下午5:21

    想问下怎么插入数字呀

QR code