Python 爬虫之基金信息存储
简介
Python 爬虫是指利用 Python 这个语言和其他相关库，下载并解析互联网上的信息。本篇攻略将会介绍爬取基金信息的过程，并将获得的信息存储在本地文件中。我们会使用 requests 库来获取网页内容，使用 BeautifulSoup 库来解析网页，最后使用 Pandas 库将爬取的信息存储在本地文件中。
准备工作
在开始爬取之前，需要准备以下工具和环境：
- Python 3.x 版本
- requests 库
- BeautifulSoup 库
- Pandas 库
爬虫实现
爬取基金数据
首先，我们需要爬取基金数据。考虑到每个基金的信息都存储在一个 URL 上，我们可以先从网页上获取基金的 URL 列表，然后遍历这些 URL，逐个获取基金的信息。
代码实现如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
fund_urls = []
for a in soup.find_all('a', href=True):
if 'http://fund.eastmoney.com/' in a['href']:
fund_urls.append(a['href'])
这段代码首先使用 requests 库获取所有基金列表页面的 HTML 内容，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML。然后，遍历页面中的所有链接，筛选出包含 http://fund.eastmoney.com/ 关键词的链接，并将这些链接存储在 fund_urls 列表中。
接着，我们需要遍历 fund_urls 列表，逐个获取基金信息。以一只标普500指数基金为例，代码实现如下：
html = requests.get('http://fund.eastmoney.com/585051.html').text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
fund_values = []
for v in soup.find_all('td', class_='tor bold'):
fund_values.append(v.text)
fund_info = {}
fund_info['fund_name'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('div', class_='fundDetail-tit-le').find('a').text
fund_info['fund_code'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('div', class_='fundDetail-tit-le').find('span').text
fund_info['fund_type'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find('li').text.replace('基金类型：', '')
fund_info['fund_company'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find_all('li')[1].text.replace('基金公司：', '')
fund_info['fund_manager'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find_all('li')[2].text.replace('基金经理：', '')
fund_info['asset_holder'] = fund_values[0]
fund_info['nav'] = fund_values[1]
fund_info['rise_fall_rate'] = fund_values[3]
print(fund_info)
这段代码首先使用 requests 库获取某只基金页面的 HTML 内容，并使用 BeautifulSoup 库解析 HTML。然后，通过解析 HTML 中的特定节点，获取基金的名称、代码、类型、管理公司、基金经理等基本信息，以及该基金最新的资产规模、单位净值和涨跌率等数据。最后，将获取到的基金信息存储在一个字典中，随后我们可以将这个字典存储到本地，或者使用其他方式进行后续处理。
存储基金数据
获取到基金数据之后，我们需要将这些数据存储到本地文件中。在这里，我们使用 Pandas 库提供的 DataFrame 类将基金数据存储到一个 CSV 文件中。代码实现如下：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(columns=['fund_name', 'fund_code', 'fund_type', 'fund_company', 'fund_manager', 'asset_holder', 'nav', 'rise_fall_rate'])
data = data.append(fund_info, ignore_index=True)
data.to_csv('funds.csv', index=False)
这段代码首先创建了一个空的 DataFrame，用于存储基金数据。然后，将获取到的基金信息存储在这个 DataFrame 中，最后将 DataFrame 数据存储到一个名为 funds.csv 的 CSV 文件中。在存储 DataFrame 到 CSV 文件时，需要注意将 index 参数设置为 False，以避免 DataFrame 的索引被存储到 CSV 文件中。
示例
这里提供两个示例，分别演示了如何爬取多只基金的信息，并将获取到的数据存储到 CSV 文件中。
示例一：爬取多只标普500指数基金的信息
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 获取所有标普500指数基金的 URL
url = 'http://fund.eastmoney.com/special/502010_1.html'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
fund_urls = []
for a in soup.find_all('a', href=True):
if 'http://fund.eastmoney.com/' in a['href']:
fund_urls.append(a['href'])
# 爬取每只基金的信息，存储到 DataFrame 中
data = pd.DataFrame(columns=['fund_name', 'fund_code', 'fund_type', 'fund_company', 'fund_manager', 'asset_holder', 'nav', 'rise_fall_rate'])
for fund_url in fund_urls:
html = requests.get(fund_url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
fund_values = []
for v in soup.find_all('td', class_='tor bold'):
fund_values.append(v.text)
fund_info = {}
fund_info['fund_name'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('div', class_='fundDetail-tit-le').find('a').text
fund_info['fund_code'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('div', class_='fundDetail-tit-le').find('span').text
fund_info['fund_type'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find('li').text.replace('基金类型：', '')
fund_info['fund_company'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find_all('li')[1].text.replace('基金公司：', '')
fund_info['fund_manager'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find_all('li')[2].text.replace('基金经理：', '')
fund_info['asset_holder'] = fund_values[0]
fund_info['nav'] = fund_values[1]
fund_info['rise_fall_rate'] = fund_values[3]
data = data.append(fund_info, ignore_index=True)
# 将 DataFrame 数据存储到 CSV 文件中
data.to_csv('s&p500_funds.csv', index=False)
这段代码实现了爬取所有标普500指数基金的信息，并将获取到的数据存储到一个名为 s&p500_funds.csv 的 CSV 文件中。
示例二：爬取多只债券型基金的信息
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 获取所有债券型基金的 URL
url = 'http://fund.eastmoney.com/cat/bondtype.html'
html = requests.get(url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
fund_urls = []
for a in soup.find_all('a', href=True):
if 'http://fund.eastmoney.com/' in a['href']:
fund_urls.append(a['href'])
# 爬取每只基金的信息，存储到 DataFrame 中
data = pd.DataFrame(columns=['fund_name', 'fund_code', 'fund_type', 'fund_company', 'fund_manager', 'asset_holder', 'nav', 'rise_fall_rate'])
for fund_url in fund_urls:
html = requests.get(fund_url).text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
fund_values = []
for v in soup.find_all('td', class_='tor bold'):
fund_values.append(v.text)
fund_info = {}
fund_info['fund_name'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('div', class_='fundDetail-tit-le').find('a').text
fund_info['fund_code'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('div', class_='fundDetail-tit-le').find('span').text
fund_info['fund_type'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find('li').text.replace('基金类型：', '')
fund_info['fund_company'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find_all('li')[1].text.replace('基金公司：', '')
fund_info['fund_manager'] = soup.find('div', class_='fundDetail-tit').find('ul').find_all('li')[2].text.replace('基金经理：', '')
fund_info['asset_holder'] = fund_values[0]
fund_info['nav'] = fund_values[1]
fund_info['rise_fall_rate'] = fund_values[3]
data = data.append(fund_info, ignore_index=True)
# 将 DataFrame 数据存储到 CSV 文件中
data.to_csv('bond_funds.csv', index=False)
这段代码实现了爬取所有债券型基金的信息，并将获取到的数据存储到一个名为 bond_funds.csv 的 CSV 文件中。
总结
本篇攻略介绍了如何使用 Python 爬虫爬取基金信息，并将获取到的数据存储到本地文件中。在爬虫的过程中，我们使用 requests 库获取网页内容，使用 BeautifulSoup 库解析网页，最后使用 Pandas 库将数据存储到 CSV 文件中。本攻略提供了两个示例，演示了如何爬取多只基金的信息并将结果存储到 CSV 文件中。
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