爬取东方财富网股票行情数据和资讯

爬取东方财富网股票行情数据和资讯

这个需求源于我的一个练手项目

本篇博客参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50099084
该博客介绍的东西本博客不做论述

使用技术：

• 语言：python
• 浏览器：Chrome
• 使用库：
  • requests：发出请求获得源代码
  • lxml.etree：解析html源代码
  • re：正则匹配
  • threading:多线程爬取
  • time：多线程爬取时设置启动间隔，防止爬取线程过多
  • json：解析json字符串为python字典

沪深个股、港股、美股、英股 股票爬取

所有股票的资讯和公告爬取

股票爬取简单分析

如上图，我们要爬取的是上面红框圈起来的股票数据，在F12>network页面获得所有的url后，得到以下的规律

首先，所有股票类型的有一个最关键的地方：不同的fs参数值。另外，可以发现沪深个股中的各类型都有一个共同的域名，而如果将沪深个股和港股、美股、英股作为大类，可以发现这些类型之间的域名都不同。

同时我们也应关注到，在每个类型的股票类里面是进行了分页显示的，


同时我们注意到所有url的参数里面都有一个pn和pz，并且经过测试后发现这确实是用于表示页数和页大小

所以现在我们了解了url的构成：即可得到以下的代码：

# 所有url的fs参数值
cmd = {
    
    
    '沪深A股': "m:0+t:6,m:0+t:13,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23",
    '上证A股': "m:1+t:2,m:1+t:23",
    '深证A股': "m:0+t:6,m:0+t:13,m:0+t:80",
    '新股': "m:0+f:8,m:1+f:8",
    '中小板': "m:0+t:13",
    '创业板': "m:0+t:80",
    '科创板': "m:1+t:23",
    '沪股通': "b:BK0707",
    '深股通': "b:BK0804",
    'B股': "m:0+t:7,m:1+t:3",
    '上证AB股比价': "m:1+b:BK0498",
    '深证AB股比价': "m:0+b:BK0498",
    '风险警示板': "m:0+f:4,m:1+f:4",
    '两网及退市': "m:0+s:3",
    '港股': "",	
    '美股': "",
    '英股': ""
}

def get_url(_type, page, _cmd):
    if _type == "港股":
        url = "http://66.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112406357577502075646_1616143565610&pn=" + str(
            page) + "&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:128+t:3," \
                    "m:128+t:4,m:128+t:1,m:128+t:2"
    elif _type == "英股":
        url = "http://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124011375626195911481_1616142975767&pn=" + str(
            page) + "&pz=20&po=1&fid=f3&np=1&ut=fa5fd1943c7b386f172d6893dbfba10b&fs=m:155+t:1,m:155+t:2,m:155+t:3," \
                    "m:156+t:1,m:156+t:2,m:156+t:5,m:156+t:6,m:156+t:7,m:156+t:8"
    elif _type == "美股":
        url = "http://8.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112406676382329604522_1616140562794&pn=" + str(
            page) + "&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=m:105,m:106,m:107"
    else:
        url = "http://30.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124022574761343490946_1616140246053&pn=" + str(
            page) + "&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&fid=f3&fs=" + _cmd
    return url

完成数据源的解析，现在就是正式爬取了

首先引入需要的python库

import threading
import json
import datetime
import requests
import re
import pandas as pd
import time
from lxml import etree

定义一个爬虫方法

# 用get方法访问服务器并提取页面数据
def get_json(url):
    headers = {
    
    
        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                      "Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36 "
    }
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    data = re.findall(r'jQuery[_\d]*\((.*)\)', r.text)[0]
    return json.loads(data)['data']

接下来我们要创建两个线程，一个类型线程CmdThread，一个页线程PageThread，实现沪深个股，港股，英股，美股的并发爬取以及个类型股票所有页面的并发爬取

在CmdThread中我们可以请求一个获得总的页数，然后根据页数创建对应数目的线程

# 类型线程
class CmdThread(threading.Thread):
    def __init__(self, cmd_key, cmd_value):
        super().__init__()
        # 股票名称或类型
        self.cmd_key = cmd_key
        # 股票参数fs，用于形成爬虫url
        self.cmd_value = cmd_value

    def run(self) -> None:
        # 首先爬取第一页获得总页数
        url = get_url(self.cmd_key, 1, self.cmd_value)
        total = get_json(url)['total']
        thread_num = int(total / 20) + 1
        # 添加相应页数的页线程
        page_threads = []
        for i in range(1, thread_num + 1):
            url = get_url(self.cmd_key, i, self.cmd_value)
            page_threads.append(PageThread(url, i, self.cmd_key, thread_num))
        for thread in page_threads:
            thread.start()
        for thread in page_threads:
            thread.join()
        print("%s爬取完成" % self.cmd_key)
# 页线程        
class PageThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url, page_index, _type, page_total):
        super().__init__()
        self.url = url
        self.page_index = page_index
        self._type = _type
        self.page_total = page_total

    def run(self):
        data = get_json(self.url)
        if data is not None and data['diff'] is not None:
            df = pd.DataFrame(data['diff'])
            columns = {
    
    "f12": "代码", "f14": "名称", "f2": "最新价格", "f3": "涨跌额", "f4": "涨跌幅", "f5": "成交量", "f6": "成交额",
                       "f7": "振幅", "f15": "最高", "f16": "最低",
                       "f8": "换手率", "f9": "市盈率", "f20": "总市值", "f23": "市净率", "f17": "今开", "f18": "昨收", "f10": "量比"}
            df.rename(columns=columns, inplace=True)
            df = df[columns.values()]
			
			# 互斥锁，数据库写互斥
            lock.acquire()
            for index, row in df.iterrows():
                temp_data = (row['代码'], row['名称'], row['最新价格'], row['涨跌额'], row['涨跌幅'],
                             row['成交量'], row['成交额'], row['振幅'], row['最高'], row['最低'],
                             row['换手率'], row['市盈率'], row['总市值'], row['市净率'], row['今开'],
                             row['昨收'], row['量比'], datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'), self._type)
                ...
                # 插入数据库操作
               	...
            print("%s的爬取进度：%s/%s" % (self._type, self.page_index, self.page_total))
            lock.release()

资讯和公告爬取简单分析

如上图，我们首先明确我们需要的数据是下方的红框（标题，作者，发布时间）

其次是url分析，很容看出来在url中的一个关键元素就是股票编号（部分股票资讯过多存在分页情况，对此不做处理，有兴趣可自行修改代码）

于是我们只要根据所有的股票编号构造出url，然后获得源代码，然后使用lxml进行解析，用xpath找到所需内容即可。

公告与资讯类似，在此不予赘述

接下来开始正式爬取

定义一个爬虫函数

def get_html_root(url):
    headers = {
    
    
        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                      "Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36 "
    }
    r = requests.get(url, headers=headers)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    return etree.HTML(r.text)

在这个函数中我们用到了lxml.etree的HTML解析，如果希望对lxml有更多了解请移步官方文档

# 定义一个专门爬取资讯和公告的类
class GrabNews:
    def __init__(self):
        self.gg_url = "http://guba.eastmoney.com/list,%s,3,f.html"
        self.zx_url = "http://guba.eastmoney.com/list,%s,1,f.html"
        self.codes = []
        self.news_threads = []
	# 获得搜索的股票编号
    def get_codes(self):
        # 查询数据库中所有的股票代码
        # 设置长度为6的原因是只有code长度6的代码才可能有资讯
        result = mysql.fetch("select distinct code from stock_db.stock where LENGTH(code)=6")
        for item in result:
            self.codes.append(item['code'])

    def get_zx(self):
        for code in self.codes:
            self.news_threads.append(ZxThread(self.zx_url % code, code))

    def get_gg(self):
        for code in self.codes:
            self.news_threads.append(GgThread(self.gg_url % code, code))

    def get_start(self):
        # 打乱thread顺序
        random.shuffle(self.news_threads)
        # 开启线程
        for thread in self.news_threads:
            thread.start()
            time.sleep(1)
        for thread in self.news_threads:
            thread.join()

注意到上面的代码中我们使用了ZxThread和GgThread表示用于爬取资讯和公告的线程类
代码如下：

class ZxThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url, code):
        super(ZxThread, self).__init__()
        self.url = url
        self.code = code

    def run(self) -> None:
        root = get_html_root(self.url)
        urls = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[3]/a/@href')
        titles = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[3]/a/text()')
        authors = root.xpath(
            '//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[4]/a/font/text()')
        times = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[5]/text()')
        for i in range(len(urls)):
            lock.acquire()
            try:
                sql = "insert ignore into stock_db.zx(code,title,author,time,text,url) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
                mysql.update(sql, (self.code, titles[i], authors[i], times[i], "", urls[i]))
                print("%s资讯爬取进度：%s/%s" % (self.code, i, len(urls)))
            except Exception:
                pass
            lock.release()
        if len(urls) == 0:
            print("%s股票没有资讯" % self.code)
        else:
            print("%s资讯爬取完成" % self.code)
class GgThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url, code):
        super(GgThread, self).__init__()
        self.url = url
        self.code = code

    def run(self) -> None:
        root = get_html_root(self.url)
        urls = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[3]/a/@href')
        titles = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[3]/a/text()')
        types = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[4]/text()')
        times = root.xpath('//*[@id="articlelistnew"]/div[contains(@class,"articleh normal_post")]/span[5]/text()')
        for i in range(len(urls)):
            lock.acquire()
            try:
                sql = "insert ignore into stock_db.gg(code,title,type,time,text,url) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
                mysql.update(sql, (self.code, titles[i], types[i], times[i], "", urls[i]))
                print("%s公告爬取进度：%s/%s" % (self.code, i, len(urls)))
            except Exception:
                pass
            lock.release()
        if len(urls) == 0:
            print("%s股票没有公告" % self.code)
        else:
            print("%s公告爬取完成" % self.code)

那么上面的代码中使用了lxml.etree提供的xpath路径解析，关于该路径的获取我们可以直接在devtools中复制获得

但是需要做一些修改，否则就只能获得一项数据，具体怎么修改，需要具有xpath的知识，需要了解xpath，可以参考https://www.runoob.com/xpath/xpath-tutorial.html

启动爬取：

grab = GrabNews()
grab.get_codes()
grab.get_zx()
grab.get_gg()
grab.get_start()

最后，其实我们通常还需要爬取这个资讯的内容，但是对于我的项目来说，短时间内爬取这个太过笨重了，从而改成了实时爬取的形式，即用户在访问到的时候才进行爬取，更多的东西没法展示了，就简单地给出这个爬取的代码吧

def get_zx_by_url(url):
    print("http://guba.eastmoney.com" + url)
    node = get_html_root("http://guba.eastmoney.com" + url)
    try:
        text = etree.tostring(node.xpath('//*[@id="zw_body"]')[0])
        mysql.update("update stock_db.zx set text='%s' where url='%s'" % (bytes.decode(text), url), None)
        return text
    except IndexError:
        try:
            text = etree.tostring(node.xpath('//*[@id="zwconbody"]')[0])
            mysql.update("update stock_db.zx set text='%s' where url='%s'" % (bytes.decode(text), url), None)
            return text
        except Exception as e:
            print(e)
            return "地址无效"

爬虫总结：

根据网页加载方式决定爬取方式（源代码解析，控制台抓包解析json）
前者可以使用lxml.etree（BeautifulSoup也可以，看个人选择吧）,使用xpath或其它函数进行路径访问获得数据
后者主要就是控制台找数据，解析url的构成，解析json数据格式。如果要爬取的url中含有随机串，同时url数目很多，那就没办法了