我用Python爬取800只基金數據,發現……



作者:數據科學家聯盟

來源:知乎


以下觀點僅供交流討論,不作爲投資建議


大家好,我是小五🐶
牛跑了熊來了,最近基金股票可謂一片綠油油,與其聽取別人哪個基金更好,不如自己爬一爬數據一探究竟。整理了python爬數據的方法,希望對大家有用。


01

本文涉及到的知識點

1、python字符串: 分割、拼接、中文 字符判 斷;
2、python正則表達式;
3、爬蟲requests請求庫、xpath獲取數據、代理服務器;
4、selenium用法:無頭瀏覽器、元素定位、顯式等待、數據獲取;
5、python操作mongodb

02

網站分析

代碼和數據我們到後面再貼上,先來分析下目標網站,這樣有利於我們爬取過程更加清晰

目標網站:開放式基金排行 _ 天天基金網
我們爬取的就是【開放式基金】裏的數據:
我們隨便點開一個基金,就可以進入其詳情頁面,不知道你發現沒有,該基金詳情頁面的url就是首頁該基金的基金代碼和 http://fund.eastmoney.com/ 的一個組合

比如:
040011 --- 華安核心優選混合的url:華安核心優選混合(040011)基金淨值_估值_行情走勢-天天基金網
005660 --- 嘉實資源精選股票A的url:嘉實資源精選股票A(005660)基金淨值_估值_行情走勢-天天基金網

ok,好,我們在基金詳情頁面往下拉就可以找到該基金的股票持倉信息,也就是該基金買了哪些股票:

然後點擊 更多 進入該基金持股的詳情頁,往下拉就會看到,該基金三個季度的股票持倉信息:
這就是目標數據,要爬取的數據

我們先不爬取,再分析這個基金持倉的詳情頁,這個url也是有規律的,它是用 http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_ 和該基金的基金代碼組合成的
比如:
005660 ,嘉實資源精選股票A 的持倉詳情頁面url:嘉實資源精選股票A(005660)基金持倉 _ 基金檔案 _ 天天基金網
006921,南方智誠混合 的持倉詳情頁面url:南方智誠混合(006921)基金持倉 _ 基金檔案 _ 天天基金網

因爲這些數據是用js動態加載的,如果使用requests爬取的話難度很大,這種情況下一般會使用selenium模擬瀏覽器行爲進行爬取。但是selenium爬取的效率確實比較低

其實我們依舊是可以使用requests進行爬取的,js動態加載是html頁面中的js代碼執行了一段操作,從服務端自動加載了數據,所以數據在一開始爬取的頁面上是看不到的,除非一些特別難爬的數據才需要selenium,因爲selenium號稱: 只要是你看得到的數據就都可以獲取。 畢竟selenium是模仿人操作瀏覽器的行爲的。 這裏我們分析js動態加載,然後利用requests來爬取,後面進行二次爬取的時候再用selenium

在首頁按F12打開開發者工具,然後再刷新一下
可以看到右邊藍色框裏的數據了吧,這是js動態加載之後返回的數據,然後經過加工後呈現在頁面上的,其實只要獲取這些數據就可以了,不用去爬取首頁了

我們再點擊 Headers ,這個 Request URL 就是js請求的url了,你可以試試把這個url直接用瀏覽器回車下,會給你返回一堆的數據;上面分析了基金持倉股票頁面url的組成,所以只要需要這些數據裏的六位基金代碼就可以了

本篇代碼中是用python正則進行了六位數字的提取,然後組成的基金持倉股票頁面的url;然後再在基金持倉股票頁面對該基金持有的股票進行爬取、存儲

03

爬取流程

1、首先從首頁中請求js動態加載數據時請求的那個url,從中獲取六位數字的基金代碼

然後 http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_ + 基金代碼 + .html 組成的基金持倉股票的詳情頁url

2、針對 基金持倉股票的詳情頁url 進行爬取,因爲也是js動態加載的(加載速度較快),並且需要判斷該基金是否有持倉的股票(有的基金沒有買股票,也不知道他們幹啥了),所以使用selenium來爬取,同時也使用了顯式等待的方式來等待數據加載完成;

3、將數據整理,存儲到mongodb中

04

代碼講解——數據爬取

這次我們將代碼分段放上來,分段說明

需要的庫:

     
     
     
import re
from lxml  import etree
from selenium  import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options  import Options
from selenium.webdriver.common.by  import By
from selenium.webdriver.support.ui  import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support  import expected_conditions  as EC
import pymongo

準備一些常用的方法:

     
     
     
def is_contain_chinese(check_str):
     """
    判斷字符串中是否包含中文
    :param check_str: {str} 需要檢測的字符串
    :return: {bool} 包含返回True, 不包含返回False
    """

     for ch  in check_str:
         if  u'\u4e00' <= ch <=  u'\u9fff':
             return  True
     return  False
#selenium通過class name判斷元素是否存在,用於判斷基金持倉股票詳情頁中該基金是否有持倉股票;
def is_element(driver,element_class):
     try:
        WebDriverWait(driver, 2).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,element_class)))
     except:
         return  False
     else:
         return  True
#requests請求url的方法,處理後返回text文本
def get_one_page(url):
    headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36',
    }
    proxies = {
         "http""http://XXX.XXX.XXX.XXX:XXXX"
    }
 
    response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)
    response.encoding =  'utf-8'
     if response.status_code ==  200:
         return response.text
     else:
        print( "請求狀態碼 != 200,url錯誤.")
         return  None
#該方法直接將首頁的數據請求、返回、處理,組成持倉信息url和股票名字並存儲到數組中;
def page_url():
    stock_url = []       #定義一個數組,存儲基金持倉股票詳情頁面的url
    stock_name = []      #定義一個數組,存儲基金的名稱
    url =  "http://fund.eastmoney.com/data/rankhandler.aspx?op=ph&dt=kf&ft=all&rs=&gs=0&sc=zzf&st=desc&sd=2018-11-26&ed=2019-11-26&qdii=&tabSubtype=,,,,,&pi=1&pn=10000&dx=1&v=0.234190661250681"
    result_text = get_one_page(url)
     # print(result_text.replace('\"',','))    #將"替換爲,
     # print(result_text.replace('\"',',').split(','))    #以,爲分割
     # print(re.findall(r"\d{6}",result_text))     #輸出股票的6位代碼返回數組;
     for i  in result_text.replace( '\"', ',').split( ','):   #將"替換爲,再以,進行分割,遍歷篩選出含有中文的字符(股票的名字)
        result_chinese = is_contain_chinese(i)
         if result_chinese ==  True:
            stock_name.append(i)
     for numbers  in re.findall( r"\d{6}",result_text):
        stock_url.append( "http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_%s.html" % (numbers))     #將拼接後的url存入列表;
     return stock_url,stock_name
#selenium請求[基金持倉股票詳情頁面url]的方法,爬取基金的持倉股票名稱;
def hold_a_position(url):
    driver.get(url)   # 請求基金持倉的信息
    element_result = is_element(driver,  "tol")   # 是否存在這個元素,用於判斷是否有持倉信息;
     if element_result ==  True:   # 如果有持倉信息則爬取;
        wait = WebDriverWait(driver,  3)   # 設置一個等待時間
        input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,  'tol')))   # 等待這個class的出現;
        ccmx_page = driver.page_source   # 獲取頁面的源碼
        ccmx_xpath = etree.HTML(ccmx_page)   # 轉換成成 xpath 格式
        ccmx_result = ccmx_xpath.xpath( "//div[@class='txt_cont']//div[@id='cctable']//div[@class='box'][1]//td[3]//text()")
         return ccmx_result
     else:    #如果沒有持倉信息,則返回null字符;
         return  "null"

注意 page_url() 方法,裏面的url就是上面分析js動態加載數據時請求的url,需要注意的是該url後面的參數,pi是第幾頁,pn是每頁多少條數據

我這裏pi=1,pn=10000,意思就是第一頁,顯示10000條數據(實際數據肯定沒這麼多,首頁才5000+),就一次性的顯示出所有的數據了;

程序開始:

     
     
     
if __name__ ==  '__main__':
     # 創建連接mongodb數據庫
    client = pymongo.MongoClient(host= 'XXX.XXX.XXX.XXX', port=XXXXX)   # 連接mongodb,host是ip,port是端口
    db = client.db_spider   # 使用(創建)數據庫
    db.authenticate( "用戶名""密碼")   # mongodb的用戶名、密碼連接;
    collection = db.tb_stock   # 使用(創建)一個集合(表)
 
    stock_url, stock_name = page_url()      #獲取首頁數據,返回基金url的數組和基金名稱的數組;
 
     #瀏覽器動作
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument( '--headless')
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)     #初始化瀏覽器,無瀏覽器界面的;
 
     if len(stock_url) == len(stock_name):        #判斷獲取的基金url和基金名稱數量是否一致
         for i  in range(len(stock_url)):
            return_result = hold_a_position(stock_url[i])   # 遍歷持倉信息,返回持倉股票的名稱---數組
            dic_data = {
                 'fund_url':stock_url[i],
                 'fund_name':stock_name[i],
                 'stock_name':return_result
            }         #dic_data 爲組成的字典數據,爲存儲到mongodb中做準備;
            print(dic_data)
            collection.insert_one(dic_data)      #將dic_data插入mongodb數據庫
     else:
        print( "基金url和基金name數組數量不一致,退出。")
        exit()
 
    driver.close()     #關閉瀏覽器
 
     #查詢:過濾出非null的數據
    find_stock = collection.find({ 'stock_name': { '$ne''null'}})   # 查詢 stock_name 不等於 null 的數據(排除那些沒有持倉股票的基金機構);
     for i  in find_stock:
        print(i)   

好,至此,爬取數據的代碼交代完畢,運行後坐等即可

該項目單進程運行,所以爬取速度略慢,同時也受網速影響,後期會繼續改進成多線程。

05

代碼講解——數據處理

上面已經把數據爬取並存儲到數據庫中,這裏對數據進行處理,將其變成可用的;
首先說明思路:

1、我們需要知道這些基金所有持倉的股票的綜合數據,也包括基金持倉中有重複的股票

2、需要知道哪些股票重複了,有多少個重複的,重複了多少次
這樣,重複數最多的那隻股票就肯定是最好的了,因爲這證明有很多的基金都購買了這支股票

具體看代碼,註釋說的已經很清楚了:

     
     
     
import pymongo
 
#一、數據庫:連接庫、使用集合、創建文檔;#
client = pymongo.MongoClient(host= 'XXX.XXX.XXX.XXX',port=XXXXX)   #連接mongodb數據庫
 
db = client.db_spider        #使用(創建)數據庫
db.authenticate( "用戶名", "密碼")       #認證用戶名、密碼
 
collection = db.tb_stock     #使用(創建)一個集合(表),裏面已經存儲着上面程序爬取的數據了;
tb_result = db.tb_data       #使用(創建)一個集合(表),用於存儲最後處理完畢的數據;
 
#查詢 stock_name 不等於 null 的數據,即:排除那些沒有持倉股票的基金;
find_stock = collection.find({ 'stock_name':{ '$ne': 'null'}})
 
#二、處理數據,將所有的股票數組累加成一個數組---list_stock_all #
list_stock_all = []      #定義一個數組,存儲所有的股票名稱,包括重複的;
for i  in find_stock:
    print(i[ 'stock_name'])     #輸出基金的持倉股票(類型爲數組)
    list_stock_all = list_stock_all + i[ 'stock_name']    #綜合所有的股票數組爲一個數組;
print( "股票總數:" + str(len(list_stock_all)))
 
#三、處理數據,股票去重#
list_stock_repetition = []   #定義一個數組,存放去重之後的股票
for n  in list_stock_all:
     if n  not  in list_stock_repetition:         #如果不存在
        list_stock_repetition.append(n)         #則添加進該數組,去重;
print( "去重後的股票數量:" + str(len(list_stock_repetition)))
 
#四、綜合二、三中的得出的兩個數組進行數據篩選#
for u  in list_stock_repetition:         #遍歷去重後股票的數組
     if list_stock_all.count(u) >  10:    #在未去重股票的數組中查找股票的重複數,如果重複數大於10
         #將數據組成字典,用於存儲到mongodb中;
        data_stock = {
             "name":u,
             "numbers":list_stock_all.count(u)
        }
        insert_result = tb_result.insert_one(data_stock)     #存儲至mongodb中
        print( "股票名稱:" + u +  " , 重複數:" + str(list_stock_all.count(u)))

這樣,就將數據稍微處理了一下存入了 tb_data 的集合中

下面只披露部分處理的數據:

     
     
     
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62c9'),  'name''水晶光電''numbers'61}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62ca'),  'name''老百姓''numbers'77}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62cb'),  'name''北方華創''numbers'52}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62cc'),  'name''金風科技''numbers'84}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62cd'),  'name''天順風能''numbers'39}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62ce'),  'name''石大勝華''numbers'13}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62cf'),  'name''國投電力''numbers'55}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62d0'),  'name''中國石化''numbers'99}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62d1'),  'name''中國石油''numbers'54}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62d2'),  'name''中國平安''numbers'1517}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62d3'),  'name''貴州茅臺''numbers'1573}
{ '_id': ObjectId( '5e0b5ecc7479db5ac2ec62d4'),  'name''招商銀行''numbers'910}

該數據還未做排序,排名不分先後

上面展示的數據中:
中國石化 的numbers是54,說明在5000+家的基金中有54家買了中國石化的股票

招商銀行的numbers爲910,說明在5000+家的基金中有910家基金買了招商銀行的股票,已經相當高了

06

總結

數據的獲取主要採用了爬蟲的基本方法,使用的是 requests 庫。而數據的解析和保存主要運用的是正則表達式、xpath解析庫以及 pandas 數據處理庫

對於一個基金的分析遠遠不止於這些數據(例如持倉分佈,基金經理信息等),這裏只是做個引子,畢竟自己用數據來選基金比聽別人推薦買什麼基金要好上一些,希望能給大家一個思路

👉 這種動態條形圖+折線圖怎麼做?

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