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python基础教程之利用 python 分析基金，合理分析数据让赚钱赢在起跑线！
试听地址 https://www.xin3721.com/eschool/pythonxin3721/
效果预览
累计收益率走势图
基本信息结果
如何使用：
python3 + 一些第三方库
1 import requests 2 import pandas 3 import numpy 4 import matplotlib 5 import lxml
配置 config.json 。code 配置基金代码, useCache 是否使用缓存。
{ "code":[ "002736", "003328", "003547", ], "useCache":true }
运行 fund_analysis.py
实现原理
数据获取：
从天天基金网里点开一个基金，在 chrome 开发者工具观察加载了的文件。依次查找发现了一个 js 文件，里面含有一些基金的基本信息。这是一个 js 文件。
获取累计收益率信息需要在页面做些操作，点击累计收益里的3年，观察开发者工具的请求，很容易找到这个数据源是如何获取的。这是个 json 数据。
基金费率表在另一个页面，我们多找几次可以找到信息源地址。这是个 html 数据。
接着通过对 Hearders 的分析，用 request 模拟浏览器获取数据（这里不清楚的话可以参考之前的文章）。最后将其保存在本地作为缓冲使用。以累计收益率信息 json 为例子，主要代码如下。
1 filePath = f'./cache/{fundCode}.json' 2 requests_url='http://api.fund.eastmoney.com/pinzhong/LJSYLZS' 3 headers = { 4 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.87 Safari/537.36', 5 'Accept': 'application/json' , 6 'Referer': f'http://fund.eastmoney.com/{fundCode}.html', 7 } 8 params={ 9 'fundCode': f'{fundCode}', 10 'indexcode': '000300', 11 'type': 'try', 12 } 13 requests_page=requests.get(requests_url,headers=headers,params=params) 14 with open(filePath, 'w') as f: 15 json.dump(requests_page.json(), f)
数据分析：
对于 基本信息的 js 文件，读取文件后作为字符串，通过正则表达式获取需要的数据。
例如获取一年收益率可以用以下代码获取。
syl_1n=re.search(r'syl_1n\s?=\s?"([^\s]*)"',data).group(1);
对于 累计收益率 json 数据，直接用 json 解析，找到需要数据进行筛选加工处理。
采用了 all_data基金代码 = 累计收益率 的格式存储，再通过 pandas 的 DataFrame 进行向上填充空数据。
df = DataFrame(all_data).sort_index().fillna(method='ffill')
对于 基金费率表 html 数据，采用 xpath 解析。xpath 路径可以直接用 chrome 获取。
对于管理费率可以参考以下代码。
1 selector = lxml.html.fromstring(data); 2 # 管理费率 3 mg_rate=selector.xpath('/html/body/div[1]/div[8]/div[3]/div[2]/div[3]/div/div[4]/div/table/tbody/tr/td[2]/text()')[0]
数据存储：
使用 DataFrame 中的 plot 可以快速画图，使用 to_excel 保存在 Excel 表中。可以参考以下代码。
1 # 保存数据 2 fig,axes = plt.subplots(2, 1) 3 # 处理基本信息 4 df2 = DataFrame(all_data_base) 5 df2.stack().unstack(0).to_excel(f'result_{time.time()}.xlsx',sheet_name='out') 6 df2.iloc[1:5,:].plot.barh(ax=axes[0],grid=True,fontsize=25) 7 # 处理收益 8 df=DataFrame(all_data).sort_index().fillna(method='ffill') 9 df.plot(ax=axes[1],grid=True,fontsize=25) 10 fig.savefig(f'result_{time.time()}.png')
小结
数据的获取主要采用了爬虫的基本方法，使用的是 requests 库。而数据的解析和保存主要运用的是正则表达式、xpath解析库以及 pandas 数据处理库。
