Python爬虫获取基金基本信息

Python爬虫获取基金基本信息

本攻略将介绍如何使用Python爬虫获取基金基本信息。我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页内容，使用pandas库来处理数据。

获取网页内容

我们可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页内容。以下是一个示例代码，用于获取天天基金网站的内容：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

在上面的代码中，我们使用requests库发送了一个HTTP请求，获取了天天基金网站的内容。我们指定了URL和请求头，使用get方法发送了请求，并使用text获取了响应内容。我们使用BeautifulSoup库对响应内容进行了解析，生成了一个BeautifulSoup对象。

解析网页内容

在获取网页内容后，我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页内容。以下是一个示例代码，用于解析天天基金网站的内容：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='dbtable')
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    if len(cols) > 0:
        code = cols[0].text.strip()
        name = cols[1].text.strip()
        print(code, name)

在上面的代码中，我们使用find方法查找了页面中的第一个class属性为dbtable的table标签。我们使用find_all方法查找了table标签中的所有tr标签，并遍历了所有的行。我们使用find_all方法查找了每行中的所有td标签，并使用text方法获取了每个td标签中的文本内容。我们使用strip方法去除了每个文本内容中的空格和换行符，并输出了基金代码和基金名称。

处理数据

在解析网页内容后，我们可以使用pandas库来处理数据。以下是一个示例代码，用于将基金代码和基金名称保存到CSV文件中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='dbtable')
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    if len(cols) > 0:
        code = cols[0].text.strip()
        name = cols[1].text.strip()
        data.append({'code': code, 'name': name})

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('fund.csv', index=False)

在上面的代码中，我们使用pandas库的DataFrame类创建了一个数据框，将基金代码和基金名称保存到了数据框中。我们使用to_csv方法将数据框保存到CSV文件中，并使用index=False参数去除了行索引。

示例1：输出基金代码和基金名称

以下是一个示例代码，用于输出基金代码和基金名称：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='dbtable')
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    if len(cols) > 0:
        code = cols[0].text.strip()
        name = cols[1].text.strip()
        print(code, name)

在上面的代码中，我们遍历了所有的行，并使用find_all方法查找了每行中的所有td标签。我们使用strip方法去除了每个文本内容中的空格和换行符，并输出了基金代码和基金名称。

示例2：保存基金代码和基金名称到CSV文件中

以下是一个示例代码，用于将基金代码和基金名称保存到CSV文件中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', class_='dbtable')
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    if len(cols) > 0:
        code = cols[0].text.strip()
        name = cols[1].text.strip()
        data.append({'code': code, 'name': name})

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('fund.csv', index=False)

在上面的代码中，我们遍历了所有的行，并使用find_all方法查找了每行中的所有td标签。我们使用strip方法去除了每个文本内容中的空格和换行符，并将基金代码和基金名称保存到了一个列表中。我们使用pandas库的DataFrame类创建了一个数据框，将基金代码和基金名称保存到了数据框中。我们使用to_csv方法将数据框保存到CSV文件中，并使用index=False参数去除了行索引。

总结

本攻略介绍了如何使用Python爬虫获取基金基本信息。我们使用Python的requests库和BeautifulSoup库来获取和解析网页内容，使用pandas库来处理数据。我们提供了两个示例，分别用于输出基金代码和基金名称，保存基金代码和基金名称到CSV文件中。这些技巧可以帮助我们更好地获取和处理网络数据构建实用的小程序。