利用Python爬取金融市场数据

一、写在前面

由于在平时的工作中，需要对某信托网的信托在售和资管在售数据进行统计分析，但是一条一条的输入，显然太过耗时耗力，于是萌生了写个爬虫的想法。

一门计算机语言，可以当做是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，首先要弄清楚你要干什么，如果是你，你每一步的动作是什么，然后将这一步步的动作通过代码传递给计算机，让计算机高效的帮你完成即可。

本文结合正则表达式和比较流行的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.

本人对于Python学习创建了一个小小的学习圈子，为各位提供了一个平台，大家一起来讨论学习Python。欢迎各位到来Python学习群：960410445一起讨论视频分享学习。Python是未来的发展方向，正在挑战我们的分析能力及对世界的认知方式，因此，我们与时俱进，迎接变化，并不断的成长，掌握Python核心技术，才是掌握真正的价值所在。

二、基础知识

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。

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。

主要有以下几种提取规则：

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。

第一，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、最高收益、产品期限、投资行业、发行地、收益分配方式、发行规模、最低收益、最高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

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，即第一页数据不全，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。第一层使用正则表达式，第二层使用bs4。

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，这都是在第一步的获取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是根据第一层网页的某个数据拼接出来的，而第一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，对第一层网页的所有产品，一个一个点进去进行提取)

获取url —— 第一层和第二层通用

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。

如下图为第一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，又恰好是第一个红框中的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，答案就在第一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，第一层网页的请求url由一个固定的部分加上一些数据，第二层网页的url依赖于第一层的数据，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，因为第一层网页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第一层还是拼接第二层。

构建request + 获取response一条龙 —— 第一层和第二层通用

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。

解析第一层网页的内容

获取响应之后就是解析并提取数据了，第一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。

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。除了第一层所提取的数据外，还需要发行地、收益分配方式、发行规模、最低收益、最高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 defparse_content_2(response,content):

保存数据到本地(以dataframe格式保存到本地CSV格式)

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。