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前言:
听说你想要变富?那就沉住气慢慢来吧,没听过这句名言么:“穷人总是不想慢慢的变富”。都想着一夜暴富,中个彩票啥的,可哪有那么幸运呢?总不能像我一样中了78万的彩票,然后自己偷偷的花吧。
想要慢慢的变富有,只要理好财就可以了;小钱靠攒,大钱靠赚!之前我也曾苦于思索如何让自己实现财富自由,所以才有了学习理财的想法,说到理财就不得不说一些理财产品,比如黄金、期货、股票、基金等,先普及一下这些小知识吧,因为就是爬取股票、基金的,所以就简单介绍一下这两者了;
股票(英语:stock)或是资本存货(英语:capital stock)是一种有价证券,股份公司将其所有权借由这种有价证卷进行分配。因为股份公司需要筹集资金,因此将股票发给投资者作为公司资本部分所有权的凭证,成为股东以此获得股息(股利),并分享公司成长或交易市场波动带来的利润;但也要共同承担公司运作错误所带来的风险。 ------来着 维基百科
基金,举个栗子吧,就是你手里有钱,想买股票,但是不懂股票的相关知识;我没钱,但有着非常丰富的金融知识、股票经验,是个理财的好手。于是我们一合计,你把你的钱给我,我来用这些钱理财,等赚钱了我从中拿点分成;“我”指的就是基金; ------来自 星火燎愿 的自我理解
总体来说,股票是收益高,风险也高。基金是收益低,风险也低,因为基金买了好多的股票,买的股票也基本不会遇到全部涨或者全部跌的情况,所以抗风险性比较大。说到这里,假我不想买基金,就想买股票,还想买好的股票,但是我又不懂股票,咋办呢,额,好吧,我就是这么想的,虽然想得美,但是办法总是有的。我们分析下,基金算是买了很多股票的机构,并且里面都是各路财经大神,我们可以从基金里看到它们都买了哪些股票,然后跟着它们买不就ok了么,毕竟它们也不想让自己亏损,会挑选有潜力的股票的。

正文
本文就是利用python对某一财经网站的基金进行了爬取,爬取了5000+个基金所持有的股票,并进行了处理。

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前阵因为爬取数据导致整个公司被抓的案例有不少,所以在此说明:拒绝利用爬虫进行违法的行为,坚决爱国爱民,做好事不留名,多扶老奶奶过马路,希望警察叔叔不要因为这篇爬虫文章把me带走。
 

Python股价翻番,人生赢家,Python爬取基金,筛选股票

 


本文涉及到的知识点:
1、python字符串:分割、拼接、中文字符判断;
2、python正则表达式;
3、爬虫requests请求库、xpath获取数据、代{过}{滤}理服务器;
4、selenium用法:无头浏览器、元素定位、显式等待、数据获取;
5、python操作mongodb
网站分析
代码和数据我们到后面再贴上,先来分析下目标网站,这样有利于我们爬取过程更加清晰;
目标网站:


http://fund.eastmoney.com/data/fundranking.html#tall;c0;r;szzf;pn50;ddesc;qsd20181126;qed20191126;qdii;zq;gg;gzbd;gzfs;bbzt;sfbb
我们爬取的就是【开放式基金】里的数据:

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我们随便点开一个基金,就可以进入其详情页面,不知道你发现没有,该基金详情页面的url就是首页该基金的基金代码和

http://fund.eastmoney.com/

的一个组合,比如:
040011 --- 华安核心优选混合的url:

http://fund.eastmoney.com/040011.html


005660 --- 嘉实资源精选股票A的url:

http://fund.eastmoney.com/005660.html

ok,好,我们在基金详情页面往下拉就可以找到该基金的股票持仓信息,,也就是该基金买了哪些股票:


 

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然后点击 更多 进入该基金持股的详情页,往下拉就会看到,该基金三个季度的股票持仓信息:
 

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对,这就是目标数据,要爬取的数据;
ok,我们先不爬取,再分析这个基金持仓的详情页,这个url也是有规律的,它是用

http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_

和该基金的基金代码组合成的,比如:
005660 ,嘉实资源精选股票A 的持仓详情页面url:

http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_005660.html


006921,南方智诚混合 的持仓详情页面url:

http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_006921.html

因为这些数据是用js动态加载的,如果使用requests爬取的话难度很大,这种情况下一般会使用selenium模拟浏览器行为进行爬取。但是selenium爬取的效率确实比较低。其实我们依旧是可以使用requests进行爬取的,js动态加载是html页面中的js代码执行了一段操作,从服务端自动加载了数据,所以数据在一开始爬取的页面上是看不到的,除非一些特别难爬的数据才需要selenium,因为selenium号称:只要是你看得到的数据就都可以获取。毕竟selenium是模仿人操作浏览器的行为的。这里我们分析js动态加载,然后利用requests来爬取,后面进行二次爬取的时候再用selenium。
在首页按F12打开开发者工具,然后再刷新一下,

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可以看到右边蓝色框里的数据了吧,这是js动态加载之后返回的数据,然后经过加工后呈现在页面上的,其实只要获取这些数据就可以了,不用去爬取首页了;
我们再点击 Headers ,这个 Request URL 就是js请求的url了,你可以试试把这个url直接用浏览器回车下,会给你返回一堆的数据;上面分析了基金持仓股票页面url的组成,所以只要需要这些数据里的六位基金代码就可以了,本篇代码中是用python正则进行了六位数字的提取,然后组成的基金持仓股票页面的url;然后再在基金持仓股票页面对该基金持有的股票进行爬取、存储;
爬取流程:
1、首先从首页中请求js动态加载数据时请求的那个url,从中获取六位数字的基金代码,
然后


http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_ + 基金代码 + .html

组成的基金持仓股票的详情页url;
2、针对 基金持仓股票的详情页url 进行爬取,因为也是js动态加载的(加载速度较快),并且需要判断该基金是否有持仓的股票(有的基金没有买股票,也不知道他们干啥了),所以使用selenium来爬取,同时也使用了显式等待的方式来等待数据加载完成;
3、将数据整理,存储到mongodb中;
代码讲解---数据爬取:
这次我们将代码分段放上来,分段说明;
需要的库:

import requests
import re
from lxml import etree
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import pymongo

准备的一些常用方法:

#判断字符串中是否含有中文
def is_contain_chinese(check_str):
    """
    判断字符串中是否包含中文
    :param check_str: {str} 需要检测的字符串
    :return: {bool} 包含返回True, 不包含返回False
    """
    for ch in check_str:
        if u'\u4e00' <= ch <= u'\u9fff':
            return True
    return False
#selenium通过class name判断元素是否存在,用于判断基金持仓股票详情页中该基金是否有持仓股票;
def is_element(driver,element_class):
    try:
        WebDriverWait(driver,2).until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME,element_class)))
    except:
        return False
    else:
        return True
#requests请求url的方法,处理后返回text文本
def get_one_page(url):
    headers = {
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36',
    }
    proxies = {
        "http": "http://XXX.XXX.XXX.XXX:XXXX"
    }
  
    response = requests.get(url,headers=headers,proxies=proxies)
    response.encoding = 'utf-8'
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print("请求状态码 != 200,url错误.")
        return None
#该方法直接将首页的数据请求、返回、处理,组成持仓信息url和股票名字并存储到数组中;
def page_url():
    stock_url = []      #定义一个数组,存储基金持仓股票详情页面的url
    stock_name = []     #定义一个数组,存储基金的名称
    url = "http://fund.eastmoney.com/data/rankhandler.aspx?op=ph&dt=kf&ft=all&rs=&gs=0&sc=zzf&st=desc&sd=2018-11-26&ed=2019-11-26&qdii=&tabSubtype=,,,,,&pi=1&pn=10000&dx=1&v=0.234190661250681"
    result_text = get_one_page(url)
    # print(result_text.replace('\"',','))    #将"替换为,
    # print(result_text.replace('\"',',').split(','))    #以,为分割
    # print(re.findall(r"\d{6}",result_text))     #输出股票的6位代码返回数组;
    for i in result_text.replace('\"',',').split(','):  #将"替换为,再以,进行分割,遍历筛选出含有中文的字符(股票的名字)
        result_chinese = is_contain_chinese(i)
        if result_chinese == True:
            stock_name.append(i)
    for numbers in re.findall(r"\d{6}",result_text):
        stock_url.append("http://fundf10.eastmoney.com/ccmx_%s.html" % (numbers))    #将拼接后的url存入列表;
    return stock_url,stock_name
#selenium请求[基金持仓股票详情页面url]的方法,爬取基金的持仓股票名称;
def hold_a_position(url):
    driver.get(url)  # 请求基金持仓的信息
    element_result = is_element(driver, "tol")  # 是否存在这个元素,用于判断是否有持仓信息;
    if element_result == True:  # 如果有持仓信息则爬取;
        wait = WebDriverWait(driver, 3)  # 设置一个等待时间
        input = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'tol')))  # 等待这个class的出现;
        ccmx_page = driver.page_source  # 获取页面的源码
        ccmx_xpath = etree.HTML(ccmx_page)  # 转换成成 xpath 格式
        ccmx_result = ccmx_xpath.xpath("//div[@class='txt_cont']//div[@id='cctable']//div[@class='box'][1]//td[3]//text()")
        return ccmx_result
    else:   #如果没有持仓信息,则返回null字符;
        return "null"

注意 page_url() 方法,里面的url就是上面分析js动态加载数据时请求的url,需要注意的是该url后面的参数,pi是第几页,pn是每页多少条数据,我这里pi=1,pn=10000,意思就是第一页,显示10000条数据(实际数据肯定没这么多,首页才5000+),就一次性的显示出所有的数据了;
程序开始:

if __name__ == '__main__':
    # 创建连接mongodb数据库
    client = pymongo.MongoClient(host='XXX.XXX.XXX.XXX', port=XXXXX)  # 连接mongodb,host是ip,port是端口
    db = client.db_spider  # 使用(创建)数据库
    db.authenticate("用户名", "密码")  # mongodb的用户名、密码连接;
    collection = db.tb_stock  # 使用(创建)一个集合(表)
  
    stock_url, stock_name = page_url()     #获取首页数据,返回基金url的数组和基金名称的数组;
  
    #浏览器动作
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument('--headless')
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)    #初始化浏览器,无浏览器界面的;
  
    if len(stock_url) == len(stock_name):       #判断获取的基金url和基金名称数量是否一致
        for i in range(len(stock_url)):
            return_result = hold_a_position(stock_url[i])  # 遍历持仓信息,返回持仓股票的名称---数组
            dic_data = {
                'fund_url':stock_url[i],
                'fund_name':stock_name[i],
                'stock_name':return_result
            }        #dic_data 为组成的字典数据,为存储到mongodb中做准备;
            print(dic_data)
            collection.insert_one(dic_data)     #将dic_data插入mongodb数据库
    else:
        print("基金url和基金name数组数量不一致,退出。")
        exit()
  
    driver.close()              #关闭浏览器
  
    #查询:过滤出非null的数据
    find_stock = collection.find({'stock_name': {'$ne': 'null'}})  # 查询 stock_name 不等于 null 的数据(排除那些没有持仓股票的基金机构);
    for i in find_stock:
        print(i)

好,至此,爬取数据的代码交代完毕,运行后坐等即可;该项目单进程运行,所以爬取速度略慢,同时也受网速影响,后期会继续改进成多线程。代码讲解---数据处理:上面已经把数据爬取并存储到数据库中,这里对数据进行处理,将其变成可用的;首先说明思路:1、我们需要知道这些基金所有持仓的股票的综合数据,也包括基金持仓中有重复的股票;2、需要知道哪些股票重复了,有多少个重复的,重复了多少次;这样,重复数最多的那只股票就肯定是最好的了,因为这证明有很多的基金都购买了这支股票;具体看代码,注释说的已经很清楚了:

import pymongo
  
#一、数据库:连接库、使用集合、创建文档;#
client = pymongo.MongoClient(host='XXX.XXX.XXX.XXX',port=XXXXX)  #连接mongodb数据库
  
db = client.db_spider       #使用(创建)数据库
db.authenticate("用户名","密码")      #认证用户名、密码
  
collection = db.tb_stock    #使用(创建)一个集合(表),里面已经存储着上面程序爬取的数据了;
tb_result = db.tb_data      #使用(创建)一个集合(表),用于存储最后处理完毕的数据;
  
#查询 stock_name 不等于 null 的数据,即:排除那些没有持仓股票的基金;
find_stock = collection.find({'stock_name':{'$ne':'null'}})
  
#二、处理数据,将所有的股票数组累加成一个数组---list_stock_all #
list_stock_all = []     #定义一个数组,存储所有的股票名称,包括重复的;
for i in find_stock:
    print(i['stock_name'])    #输出基金的持仓股票(类型为数组)
    list_stock_all = list_stock_all + i['stock_name']   #综合所有的股票数组为一个数组;
print("股票总数:" + str(len(list_stock_all)))
  
#三、处理数据,股票去重#
list_stock_repetition = []  #定义一个数组,存放去重之后的股票
for n in list_stock_all:
    if n not in list_stock_repetition:        #如果不存在
        list_stock_repetition.append(n)        #则添加进该数组,去重;
print("去重后的股票数量:" + str(len(list_stock_repetition)))
  
#四、综合二、三中的得出的两个数组进行数据筛选#
for u in list_stock_repetition:        #遍历去重后股票的数组
    if list_stock_all.count(u) > 10:   #在未去重股票的数组中查找股票的重复数,如果重复数大于10
        #将数据组成字典,用于存储到mongodb中;
        data_stock = {
            "name":u,
            "numbers":list_stock_all.count(u)
        }
        insert_result = tb_result.insert_one(data_stock)    #存储至mongodb中
        print("股票名称:" + u + " , 重复数:" + str(list_stock_all.count(u)))

这样,就将数据稍微处理了一下存入了 tb_data 的集合中;下面只披露部分处理的数据:

{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62c9'), 'name': '水晶光电', 'numbers': 61}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62ca'), 'name': '老百姓', 'numbers': 77}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62cb'), 'name': '北方华创', 'numbers': 52}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62cc'), 'name': '金风科技', 'numbers': 84}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62cd'), 'name': '天顺风能', 'numbers': 39}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62ce'), 'name': '石大胜华', 'numbers': 13}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62cf'), 'name': '国投电力', 'numbers': 55}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62d0'), 'name': '中国石化', 'numbers': 99}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62d1'), 'name': '中国石油', 'numbers': 54}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62d2'), 'name': '中国平安', 'numbers': 1517}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62d3'), 'name': '贵州茅台', 'numbers': 1573}
{'_id': ObjectId('5e0b5ecc7479db5ac2ec62d4'), 'name': '招商银行', 'numbers': 910}

该数据还未做排序,排名不分先后;数据中:中国石化 的numbers是54,说明在5000+家的基金中有54家买了中国石化的股票;招商银行的numbers为910,说明在5000+家的基金中有910家基金买了招商银行的股票......额,好了,到此也没什么好说的了;最后,入市需谨慎,股票有风险;文章仅供学习,盈亏自负,概不负责;

出处:https://www.cnblogs.com/pythonQqun200160592/p/15384579.html


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