用Python爬取金融市场数据

一、取金写在前面

由于在平时的融市工作中，需要对某信托网的场数信托在售和资管在售数据进行统计分析，但是取金一条一条的输入，显然太过耗时耗力，融市于是场数萌生了写个爬虫的想法。

一门计算机语言，取金可以当做是融市在模仿人的目的或意图来进行一系列行为或动作，所以在写代码之前，场数首先要弄清楚你要干什么，取金如果是融市你，你每一步的场数动作是什么，然后将这一步步的取金动作通过代码传递给计算机，让计算机高效的融市帮你完成即可。

本文结合正则表达式和比较流行的场数beautifulsoup(bs4)，对网页进行解析并提取数据，因此在正式进行之前，有必要简单介绍下正则表达式和bs4.

二、基础知识

1、高防服务器正则表达式

具体的详细介绍可自行去网上补知识，这里只介绍一些规则和常用的用法。

# 正则表达式 规则：     单字符：             .  ： 除换行以外所有字符             [] ： 匹配集合中任意一个字符             \d ： 数字             \D ： 非数字             \w ： 数字、字母、下划线、中文             \W ： 非数字、字母、下划线、中文             \s ： 空格             \S ： 非空格     数量修饰：              * ： 任意多次              + ： 至少1次              ？： 非贪婪方式，可有可无            { m} ： 固定m次           { m+} ： 至少m次          { m,n} ： m到n次     起始：              ^ : 以啥啥开头              $ : 以啥啥结尾     常用组合和函数：             .* : 贪婪方式任意字符任意次数            .*? : 非贪婪方式任意字符任意次数            r = re.compile(r正则表达式,re.S) :                                最常用：将规则传递给某个参数以便反复使用            re.match\re.search\（字符串）            re.findall（字符串）            re.sub(正则表达式，替换内容，字符串) 

2、bs4

同样，详细知识自行补，这里只介绍常用的用法：select结合选择器的用法。

# bs4用法 首先加载里面的BeautifulSoup： from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(网页响应回来的东西) 

主要有以下几种提取规则：

1、获取标签     soup.a   获取a标签（***个） 2、获取属性     soup.a.attrs   获取a标签下所有的属性和值，返回的是字典     soup.a[name] 获取a标签下的name属性 3、获取内容     soup.a.string()     soup.a.text()   建议使用这个 4、find用法     soup.find(a)  找到***个a     soup.find(a,title=)  附加条件的查找 5、find_all用法     soup.find_all(a)  找到所有a     soup.find_all([a,b]) 找到所有a和b     soup.find_all(a,limit=5) 找到前5个a 6、源码库select用法——重点     结合选择器使用，常用的选择器如下：     标签选择器：如div表示为div     类选择器：.表示，如class = you表示为.you     id选择器：#表示，如id = me表示为#me     组合选择器：如div,.you,#me       层级选择器：如div .you #me表示选取div标签下的you类下的id为me的内容               再如div > .you > #me，> 则表示只能是下面一级 

三、开始实战——爬取某信托网的信托在售数据

1、爬取前的准备工作——梳理好代码的逻辑

正如前面所说，写代码之前，首先要清楚你想要干什么，如果是你，你是什么样的动作来达到你的这个目的或意图。

***，你的目的或意图是什么，对于本例而言，我需要获取任意某页至某页信托在售产品的下面数据：产品名称、发行机构、云服务器发行时间、***收益、产品期限、投资行业、发行地、收益分配方式、发行规模、***收益、***收益和利率等级划分情况这12个数据。

第二，如果是人，需要哪些动作来达到这个目的。我们来看下网页。动作就清晰了：

输入网址/搜索关键字 > 进入网站 > 点击红色框框里的信托产品和在售 > 录入下面绿色框框里的相关信息 > 发现信息不全，再点击这个产品，在详情页(再下一张图)继续录入。

2、开始爬取

既然动作清晰了，那就可以让计算机来模拟人的这个动作进行爬取了。

然后就是写代码的逻辑了。我们用做数学题常用的倒推法来梳理这个过程。

要想获取数据 < 你得解析网页给你的响应 < 你得有个响应 < 你得发送请求 < 你得有个请求request < 你得有个url。

然后我们再正过来解题：获取url > 构建request > 发送请求 > 获取响应 > 解析响应 > 获取所需数据 > 保存数据。

所以按照这个步骤，我们可以先做出一个大框架，然后在框架的基础上补充血肉。大框架，就是定义个主函数。

值得注意的是，本例中，每个产品的信息获取，我们都有二次点击的动作，即***页数据不全，我们再点击进入详情页进行剩余数据的获取，因此，本例是有两层的数据获取过程的。***层使用正则表达式，第二层使用bs4。

① 定义主函数

如下是这个主函数，前面的写入相关数据你可以先不管，这都是在***步的获取url时，后补过来的。

回到前面的目的：提取任意某页至任意某页的数据，所以写个循环是必须的，然后在循环下方，两层网页的数据获取框架就出来了。(由于第二层网页的url是根据***层网页的某个数据拼接出来的，而***层网页是一下子提取整个页面所有产品的信息，所以第二层网页的提取也设置了个循环，对***层网页的所有产品，一个一个点进去进行提取)

# 定义一个主函数 def main():     # 写入相关数据     url_1 = http://www.某信托网.com/Action/ProductAJAX.ashx?     url_2 = http://www.某信托网/Product/Detail.aspx?     size = input(请输入每页显示数量:)     start_page = int(input(请输入起始页码:))     end_page = int(input(请输入结束页码))     type = input(请输入产品类型（1代表信托，2代表资管）:)       items = []                # 定义一个空列表用来存储数据     # 写循环爬取每一页     for page in range(start_page, end_page + 1):     # ***层网页的爬取流程         print(第{ }页开始爬取.format(page))         # 1、拼接url——可定义一个分函数1：joint         url_new = joint(url_1 ,size=size ,page=page ,type=type)         # 2、发起请求，获取响应——可定义一个分函数2：que_res         response = que_res(url_new)         # 3、解析内容，获取所需数据——可定义一个分函数3：parse_content_1         contents = parse_content_1(response)         # 4、休眠2秒         time.sleep(2)     # 第二层网页的爬取流程         for content in contents:             print(    第{ }页{ }开始下载.format(page ,content[0]))             # 1、拼接url             id = content[0]             url_2_new = joint(url_2 ,id=id)      # joint为前面定义的第1个函数             # 2、发起请求，获取响应             response_2 = que_res(url_2_new)     # que_res为前面定义的第2个函数             # 3、解析内容，获取所需数据——可定义一个分函数4：parse_content_2，直接返回字典格式的数据             item = parse_content_2(response_2 ,content)             # 存储数据             items.append(item)             print(    第{ }页{ }结束下载.format(page ,content[0]))             # 休眠5秒             time.sleep(5)         print(第{ }页结束爬取.format(page))     # 保存数据为dataframe格式CSV文件     df = pd.DataFrame(items)     df.to_csv(data.csv ,index=False ,sep=, ,encoding=utf-8-sig)    print(**30)    print(全部爬取结束) if __name__ == __main__:     main() 

② 获取url —— ***层和第二层通用

由于我们需要访问两层的数据，所以希望定义一个函数，能对两层的URL都可以进行拼接。

如下图为***层页面的内容和源码，由第二个红框中的内容(X-Requested-With:XMLHttpRequest)，可知这是一个AJAX get请求，且携带者第三个红框中的数据，而第三个红框中的数据，又恰好是***个红框中的url的一部分，即为：

http://www.某信托网.com/Action/ProductAJAX.ashx?加上第三个红框中的数据。

第三个框框中包括几个可变的数据：pageSize(表示一页显示多少产品);pageIndex(表示第几页);conditionStr(定义产品类型，1表示信托，2表示资管)，其余的数据都是固定的(这其中有个_:1544925791285这种下划线带一串数字的东西，像是个随机数，去掉也没影响，我就给去掉了)。

下图为第二层页面的内容和源码，可见只是一个简单的get请求，且网址很简单，就是一个http://www.某信托网.com/Product/Detail.aspx?加上一个id，而这个id又来自哪里呢，答案就在***层网页的响应数据中(见再下面一幅图的红色框)。

通过上面的分析，***层网页的请求url由一个固定的部分加上一些数据，第二层网页的url依赖于***层的数据，我们先在主函数中将url_1、url_2和一些可变的数据写入(见上面的主函数)，然后定义一个函数用来拼接两层的url即可，因为***层网页url的固定部分长度为47，第二层的为43，这里使用一个长度条件来判断是拼接***层还是拼接第二层。

# 定义第1个分函数joint，用来拼接url def joint(url,size=None,page=None,type=None,id=None):     if len(url) > 45:         condition = producttype: + type + |status:在售         data = {          mode: statistics,         pageSize: size,         pageIndex: str(page),         conditionStr: condition,         start_released: ,         end_released: ,         orderStr: 1,         ascStr: ulup         }         joint_str = urllib.parse.urlencode(data)         url_new = url + joint_str     else:         data = {              id:id             }         joint_str = urllib.parse.urlencode(data)         url_new = url + joint_str     return url_new 

③ 构建request + 获取response一条龙 —— ***层和第二层通用

获取url后，接下来就是构建request用来发送请求获取响应了，此处定义一个函数实现一条龙服务。

这里为了提防反爬，user_agent在多个里随机选，并使用了代理池(虽然不多)，并且我电脑端也进行了局域网ip代理。

# 定义第2个函数que_res，用来构建request发送请求，并返回响应response def que_res(url):     # 构建request的***步——构建头部：headers     USER_AGENTS = [          "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; TencentTraveler 4.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; The World)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Avant Browser)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",         ]     user_agent = random.choice(USER_AGENTS)     headers = {          Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.8,         Connection: keep-alive,          Host: www.某信托网.com,         Referer: http://www.某信托网.com/Product/Index.aspx,         User-Agent: user_agent,         X-Requested-With: XMLHttpRequest         }     # 构建request的第二步——构建request     request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)     # 发起请求的***步——构建代理池     proxy_list = [               { http:125.40.29.100:8118},         { http:14.118.135.10:808}         ]     proxy = random.choice(proxy_list)     # 发起请求的第二步——创建handler和opener     handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)     opener = urllib.request.build_opener(handler)     # 发起请求的第三步——发起请求，获取响应内容并解码     response = opener.open(request).read().decode()     # 返回值     return response 

④ 解析***层网页的内容

获取响应之后就是解析并提取数据了，***层使用正则表达式的方法来进行。

获取的response如下如：

因此可写出如下正则，从左到右分配匹配出ID、产品名称、发行机构、发行时间、产品期限、投资行业、首页收益。

# 定义第3个函数parse_content_1，用来解析并匹配***层网页内容，此处使用正则表达式方法 def parse_content_1(response):     # 写正则进行所需数据的匹配     re_1 = re.compile(     r{ "ROWID".*?"ID":"(.*?)","Title":"(.*?)","producttype".*?"issuers":"(.*?)","released":"(.*?) 0:00:00","PeriodTo":(.*?),"StartPrice".*?"moneyinto":"(.*?)","EstimatedRatio1":(.*?),"status":.*?"})     contents = re_1.findall(response)     return contents 

⑤ 解析第二层网页的内容并输出数据

第二层使用bs4中的select+选择器的方法来进行。除了***层所提取的数据外，还需要发行地、收益分配方式、发行规模、***收益、***收益和利率等级分布情况。

网页如下，可见，我们所需要的信息隐藏在一个又一个tr标签里，而这个tr标签处于id=“procon1”下的一个table标签里(此处有个坑，就是从网页来看，table下还有个tbody标签，而实际得到的响应里并没有)。

由于我们不是所有的信息都要，所以我们可以一个一个的提取，最终输出个数据。代码如下(这中间用到了前面提到的选择器知识和一些字符串处理方法)：

# 定义第4个函数parse_content_2，用来解析并匹配第二层网页内容，并输出数据，此处使用BeautifulSoup方法 def parse_content_2(response,content):     # 使用bs4进行爬取第二层信息     soup = BeautifulSoup(response)     # 爬取发行地和收益分配方式，该信息位于id为procon1下的table下的第4个tr里     tr_3 = soup.select(#procon1 > table > tr)[3] address = tr_3.select(.pro-textcolor)[0].text r_style = tr_3.select(.pro-textcolor)[1].text      # 爬取发行规模，该信息位于id为procon1下的table下的第5个tr里     tr_4 = soup.select(#procon1 > table > tr)[4] guimo = tr_4.select(.pro-textcolor)[1].text re_2 = re.compile(r.*?(\d+).*?, re.S)      scale = re_2.findall(guimo)[0]    # 爬取收益率，该信息位于id为procon1下的table下的第8个tr里     tr_7 = soup.select(#procon1 > table > tr)[7] rate = tr_7.select(.pro-textcolor)[0].text[:(-1)] r = rate.split(至)   r_min = r[0]     r_max = r[1]     # 提取利率等级     tr_11 = soup.select(#procon1 > table > tr)[11] r_grade = tr_11.select(p)[0].text     # 保存数据到一个字典中     item = {      产品名称:content[1],     发行机构:content[2],     发行时间:content[3],     产品期限:content[4],     投资行业:content[5],     首页收益:content[6],     发行地: address,     收益分配方式: r_style,     发行规模: scale,     ***收益: r_min,     ***收益: r_max,     利率等级: r_grade     }     # 返回数据     return item 

⑥ 保存数据到本地(以dataframe格式保存到本地CSV格式)

# 保存数据为dataframe格式CSV文件     df = pd.DataFrame(items)     df.to_csv(data.csv,index=False,sep=,,encoding=utf-8-sig) 好了，现在就大功告成了，***不要只让自己爽，也要让对方的服务器别太难过，在一些地方休眠几秒，完整代码如下。 import urllib.request import urllib.parse import re import random from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import time # 定义第1个分函数joint，用来拼接url def joint(url,size=None,page=None,type=None,id=None):     if len(url) > 45:         condition = producttype: + type + |status:在售         data = {          mode: statistics,         pageSize: size,         pageIndex: str(page),         conditionStr: condition,         start_released: ,         end_released: ,         orderStr: 1,         ascStr: ulup         }         joint_str = urllib.parse.urlencode(data)         url_new = url + joint_str     else:         data = {              id:id             }         joint_str = urllib.parse.urlencode(data)         url_new = url + joint_str     return url_new # 定义第2个函数que_res，用来构建request发送请求，并返回响应response def que_res(url):     # 构建request的***步——构建头部：headers     USER_AGENTS = [          "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.0; Trident/4.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 6.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Maxthon 2.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; TencentTraveler 4.0)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; The World)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1; Avant Browser)",         "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 7.0; Windows NT 5.1)",         ]     user_agent = random.choice(USER_AGENTS)     headers = {          Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.8,         Connection: keep-alive,          Host: www.某信托网.com,         Referer: http://www.某信托网.com/Product/Index.aspx,         User-Agent: user_agent,         X-Requested-With: XMLHttpRequest         }     # 构建request的第二步——构建request     request = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)     # 发起请求的***步——构建代理池     proxy_list = [               { http:125.40.29.100:8118},         { http:14.118.135.10:808}         ]     proxy = random.choice(proxy_list)     # 发起请求的第二步——创建handler和opener     handler = urllib.request.ProxyHandler(proxy)     opener = urllib.request.build_opener(handler)     # 发起请求的第三步——发起请求，获取响应内容并解码     response = opener.open(request).read().decode()     # 返回值     return response # 定义第3个函数parse_content_1，用来解析并匹配***层网页内容，此处使用正则表达式方法 def parse_content_1(response):     # 写正则进行所需数据的匹配     re_1 = re.compile(     r{ "ROWID".*?"ID":"(.*?)","Title":"(.*?)","producttype".*?"issuers":"(.*?)","released":"(.*?) 0:00:00","PeriodTo":(.*?),"StartPrice".*?"moneyinto":"(.*?)","EstimatedRatio1":(.*?),"status":.*?"})     contents = re_1.findall(response)     return contents # 定义第4个函数parse_content_2，用来解析并匹配第二层网页内容，并输出数据，此处使用BeautifulSoup方法 def parse_content_2(response,content):     # 使用bs4进行爬取第二层信息     soup = BeautifulSoup(response)     # 爬取发行地和收益分配方式，该信息位于id为procon1下的table下的第4个tr里     tr_3 = soup.select(#procon1 > table > tr)[3]         #select到第四个目标tr     address = tr_3.select(.pro-textcolor)[0].text        #select到该tr下的class为pro-textcolor的***个内容（发行地）     r_style = tr_3.select(.pro-textcolor)[1].text        #select到该tr下的class为pro-textcolor的第二个内容（收益分配方式）     # 爬取发行规模，该信息位于id为procon1下的table下的第5个tr里     tr_4 = soup.select(#procon1 > table > tr)[4]         #select到第五个目标tr         guimo = tr_4.select(.pro-textcolor)[1].text          #select到该tr下的class为pro-textcolor的第二个内容（发行规模：至***万）     re_2 = re.compile(r.*?(\d+).*?, re.S)                #设立一个正则表达式，将纯数字提取出来     scale = re_2.findall(guimo)[0]                         #提取出纯数字的发行规模     # 爬取收益率，该信息位于id为procon1下的table下的第8个tr里     tr_7 = soup.select(#procon1 > table > tr)[7]         #select到第八个目标tr     rate = tr_7.select(.pro-textcolor)[0].text[:(-1)]    #select到该tr下的class为pro-textcolor的***个内容（且通过下标[-1]将末尾的 % 去除）     r = rate.split(至)                                   #此处用来提取***收益和***收益     r_min = r[0]     r_max = r[1]     # 提取利率等级     tr_11 = soup.select(#procon1 > table > tr)[11]       #select到第十二个目标tr     r_grade = tr_11.select(p)[0].text                    #select到该tr下的p下的***个内容（即利率等级）     # 保存数据到一个字典中     item = {      产品名称:content[1],     发行机构:content[2],     发行时间:content[3],     产品期限:content[4],     投资行业:content[5],     首页收益:content[6],     发行地: address,     收益分配方式: r_style,     发行规模: scale,     ***收益: r_min,     ***收益: r_max,     利率等级: r_grade     }     # 返回数据     return item # 定义一个主函数 def main():     # 写入相关数据     url_1 = http://www.某信托网.com/Action/ProductAJAX.ashx?     url_2 = http://www.某信托网.com/Product/Detail.aspx?     size = input(请输入每页显示数量:)     start_page = int(input(请输入起始页码:))     end_page = int(input(请输入结束页码))     type = input(请输入产品类型(1代表信托，2代表资管):)      items = []                       # 定义一个空列表用来存储数据     # 写循环爬取每一页     for page in range(start_page, end_page + 1):         # ***层网页的爬取流程         print(第{ }页开始爬取.format(page))         # 1、拼接url——可定义一个分函数1：joint         url_new = joint(url_1,size=size,page=page,type=type)         # 2、发起请求，获取响应——可定义一个分函数2：que_res         response = que_res(url_new)         # 3、解析内容，获取所需数据——可定义一个分函数3：parse_content_1         contents = parse_content_1(response)         # 4、休眠2秒         time.sleep(2)         # 第二层网页的爬取流程         for content in contents:             print(    第{ }页{ }开始下载.format(page,content[0]))             # 1、拼接url             id = content[0]             url_2_new = joint(url_2,id=id)      # joint为前面定义的第1个函数             # 2、发起请求，获取响应             response_2 = que_res(url_2_new)     # que_res为前面定义的第2个函数             # 3、解析内容，获取所需数据——可定义一个分函数4：parse_content_2，直接返回字典格式的数据             item = parse_content_2(response_2,content)             # 存储数据             items.append(item)             print(    第{ }页{ }结束下载.format(page,content[0]))             # 休眠5秒             time.sleep(5)         print(第{ }页结束爬取.format(page))     # 保存数据为dataframe格式CSV文件     df = pd.DataFrame(items)     df.to_csv(data.csv,index=False,sep=,,encoding=utf-8-sig)     print(**30)     print(全部爬取结束) if __name__ == __main__:     main() 

3、爬取结果

运行代码，这里以每页显示4个产品，爬取前3页的信托在售为例，运行结果如下：

然后打开存到本地的CSV文件如下：结果是美好的。

这种两层网页的数据抓取，可以用在非常非常非常多的地方呦。

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