Python中怎么爬取金融市场数据

这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么爬取金融市场数据，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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1、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、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、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。

上述就是小编为大家分享的Python中怎么爬取金融市场数据了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。