python多线程+代理池爬取天天基金网、股票数据过程解析

这是一个比较复杂的爬虫案例，需要使用Python多线程和代理池技术，下面我将详细讲解过程：

需求分析

天天基金网和股票数据是许多投资人和分析师经常访问的网站，我们需要从这些网站获取相关数据，以便进行更好的投资和分析工作。我们可以使用Python多线程和代理池技术来提高爬取效率和稳定性。

环境搭建

在开始项目前，需要搭建Python环境、安装相关库和配置代理池。具体步骤如下：

安装Python

在Python官网下载并安装Python 3.x版本。

安装必要的库

使用pip命令在命令行中安装必要的Python库，如requests、beautifulsoup4、pandas等。

配置代理池

可以使用著名的代理池项目proxy_pool来配置代理池，具体安装和使用方法可以参考其官方文档和Github仓库。在代码中使用代理时，只需将requests的proxies参数指向代理池即可实现自动切换IP。

代码实现

首先我们需要分析天天基金网和股票数据的网页结构和数据提取方法。以天天基金网为例，我们需要爬取的内容包括基金代码、基金名称、基金类型、基金规模、净值、日涨幅、周涨幅、月涨幅、季涨幅、半年涨幅、年涨幅等，而这些数据都可以在基金列表页进行爬取。下面是天天基金网的基金列表页的URL示例：

http://fund.eastmoney.com/data/rankhandler.aspx?op=ph&dt=kf&ft=all&rs=&gs=0&sc=zzf&page=1&tf=24h

这里的URL包含了一些参数，需要通过分析URL结构来确定需要爬取的内容。例如，op参数表示操作类型，dt参数表示日期类型，ft参数表示基金类型，rs参数表示基金风险等级，gs参数表示基金公司等等。我们可以根据需求来调整这些参数。

接下来的代码演示如何使用Python多线程和代理池来完成天天基金网和股票数据的爬取过程：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import threading
import time

# 代理池API地址
PROXY_POOL_URL = 'http://localhost:5555/random'

# 爬取天天基金网的基金数据
def crawl_fund_data(page):
    # 从代理池中随机获取一个代理IP
    proxy = requests.get(PROXY_POOL_URL).text.strip()
    proxies = {'http': 'http://' + proxy, 'https': 'https://' + proxy}
    # 构造请求URL
    url = 'http://fund.eastmoney.com/data/rankhandler.aspx?op=ph&dt=kf&ft=all&rs=&gs=0&sc=zzf&page={}&tf=24h'.format(page)
    # 发送请求获取响应内容
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=5)
        response.encoding = 'utf-8'
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    except:
        return []

    # 解析响应内容获取基金数据
    data = []
    tbody = soup.find('table').find('tbody')
    for tr in tbody.find_all('tr'):
        tds = tr.find_all('td')
        fund_code, fund_name, fund_type, fund_scale, fund_value = tds[0].text, tds[1].text, tds[3].text, tds[6].text, tds[7].text
        fund_data = {'fund_code': fund_code, 'fund_name': fund_name, 'fund_type': fund_type, 'fund_scale': fund_scale, 'fund_value': fund_value}
        data.append(fund_data)

    return data

# 爬取股票数据
def crawl_stock_data(stock_code):
    # 从代理池中随机获取一个代理IP
    proxy = requests.get(PROXY_POOL_URL).text.strip()
    proxies = {'http': 'http://' + proxy, 'https': 'https://' + proxy}
    # 构造请求URL
    url = 'http://hq.sinajs.cn/list={}'.format(stock_code)
    # 发送请求获取响应内容
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=5)
        response.encoding = 'gbk'
        content = response.text.strip().replace('"', '').split(',')
    except:
        return ''

    # 解析响应内容获取股票数据
    stock_data = {'stock_code': stock_code, 'stock_name': content[0], 'now_price': content[-3], 'last_day_price': content[-2]}
    return stock_data

# 多线程爬取天天基金网数据
def thread_crawl_fund_data(page_list):
    data = []
    for page in page_list:
        page_data = crawl_fund_data(page)
        data.extend(page_data)

    return data

# 多线程爬取股票数据
def thread_crawl_stock_data(stock_list):
    data = []
    for stock_code in stock_list:
        stock_data = crawl_stock_data(stock_code)
        data.append(stock_data)

    return data

if __name__ == '__main__':
    # 爬取天天基金网数据
    page_list = range(1, 11)
    thread_count = 5
    thread_list = []
    for i in range(thread_count):
      start = i * int(len(page_list) / thread_count)
      end = (i+1) * int(len(page_list) / thread_count)
      thread_page_list = page_list[start:end]
      t = threading.Thread(target=thread_crawl_fund_data, args=[thread_page_list])
      thread_list.append(t)
      t.start()

    data = []
    for t in thread_list:
      t.join()
      thread_data = t._target.__closure__[0].cell_contents
      data.extend(thread_data)
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df.head())

    # 爬取股票数据
    stock_list = ['sz000002', 'sh600000', 'sz300001', 'sh600009']
    thread_count = 4
    thread_list = []
    for i in range(thread_count):
      start = i * int(len(stock_list) / thread_count)
      end = (i+1) * int(len(stock_list) / thread_count)
      thread_stock_list = stock_list[start:end]
      t = threading.Thread(target=thread_crawl_stock_data, args=[thread_stock_list])
      thread_list.append(t)
      t.start()

    data = []
    for t in thread_list:
      t.join()
      thread_data = t._target.__closure__[0].cell_contents
      data.extend(thread_data)
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df.head())

这里的代码使用了requests库发送HTTP请求，并使用beautifulsoup4库解析响应内容。通过使用代理池来自动切换IP，以提高爬取效率和稳定性。使用多线程来并发地执行爬取任务，可以大大缩短爬取时间。需要注意的是，在多线程环境下，由于存在共享资源，需要使用线程锁来避免数据冲突问题。

示例说明

这里提供两个示例：

爬取每个有排行的基金的成分股数据。需要定期从天天基金网的基金排行榜获取基金数据，然后对每个有排行的基金获取其对应的成分股数据。例如，可以爬取南方全A股票、招商中证白酒指数、华泰柏瑞沪深300ETF等基金的成分股数据。需要对获取到的基金代码进行筛选、去重和格式化，然后对每个基金发送请求获取其成分股数据，最后以CSV格式保存数据。
爬取某个股票的历史交易数据。使用股票代码到搜狐财经获取股票的历史交易数据，例如K线图、MA5、MA10、MA20、MA60等指标。可以使用Python的Matplotlib库将这些数据可视化，以帮助用户更好地了解股票的走势和趋势。这里需要使用股票代码、时间范围、K线类型等参数构造请求URL，然后通过beautifulsoup4库解析响应内容，获取需要的数据。

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