項目地址
https://github.com/aliyoge/fund_crawler_py
所用到的技術
- IP代理池
- 多線程
- 爬蟲
- sql
開始編寫爬蟲
1.首先，開始分析天天基金網的一些數據。經過抓包分析，可知: ./fundcode_search.js包含所有基金代碼的數據。
2.根據基金代碼，訪問地址: fundgz.1234567.com.cn/js/ + 基金代碼 + .js可以獲取基金實時凈值和估值信息。
3.根據基金代碼，訪問地址: fundf10.eastmoney.com/FundArchivesDatas.aspx?type=jjcccode= + 基金代碼 + topline=10year=2021month=3可以獲取第一季度該基金所持倉的股票。
4.由于這些地址具有反爬機制，多次訪問將會失敗的情況。所以需要搭建IP代理池，用于反爬。搭建很簡單，只需要將proxy_pool這個項目跑起來就行了。
# 通過這個方法就能獲取代理
def get_proxy():
return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json()
5.搭建完IP代理池后，我們開始著手多線程爬取數據的工作。使用多線程，需要考慮到數據的讀寫順序問題。這里使用python中的隊列queue存儲基金代碼，不同線程分別從這個queue中獲取基金代碼，并訪問指定基金的數據。因為queue的讀取和寫入是阻塞的，所以可確保該過程不會出現讀取重復和讀取丟失基金代碼的情況。
# 獲取所有基金代碼
fund_code_list = get_fund_code()
fund_len = len(fund_code_list)
# 創建一個隊列
fund_code_queue = queue.Queue(fund_len)
# 寫入基金代碼數據到隊列
for i in range(fund_len):
# fund_code_list[i]也是list類型，其中該list中的第0個元素存放基金代碼
fund_code_queue.put(fund_code_list[i][0])
6.現在開始編寫獲取所有基金的代碼。
# 獲取所有基金代碼
def get_fund_code():
...
# 訪問網頁接口
req = requests.get("http://fund.eastmoney.com/js/fundcode_search.js",
timeout=5,
headers=header)
# 解析出基金代碼存入list中
...
return fund_code_list
7.接下來是從隊列中取出基金代碼，同時獲取基金詳情和基金持倉的股票。
# 當隊列不為空時
while not fund_code_queue.empty():
# 從隊列讀取一個基金代碼
# 讀取是阻塞操作
fund_code = fund_code_queue.get()
...
try:
# 使用該基金代碼進行基金詳情和股票持倉請求
...
8.獲取基金詳情
# 使用代理訪問
req = requests.get(
"http://fundgz.1234567.com.cn/js/" + str(fund_code) + ".js",
proxies={"http": "http://{}".format(proxy)},
timeout=3,
headers=header,
)
# 解析返回數據
...
9.獲取持倉股票信息
# 獲取股票投資明細
req = requests.get(
"http://fundf10.eastmoney.com/FundArchivesDatas.aspx?type=jjcccode="
+ str(fund_code) + "topline=10year=2021month=3",
proxies={"http": "http://{}".format(proxy)},
timeout=3,
headers=header,
)
# 解析返回數據
...
10.準備一個數據庫，用于存儲數據和對數據進行篩選分析。這里推薦一個方便的云數據庫，一鍵創建，一鍵查詢，十分方便，而且是免費的哦。前往MemFireDB注冊一個賬號就能使用。注冊邀請碼：6mxJl6、6mYjGY；
11.創建好數據庫后，點擊連接信息填入代碼中，用于連接數據庫。
# 初始化數據庫連接:
engine = create_engine(
'postgresql+psycopg2://username:password@ip:5433/dbname')
12.將數據寫入數據庫中。
with get_session() as s:
# create fund
...
if (create):
s.add(fund)
s.commit()
13.到這里，大部分工作已經完成了，我們在main函數中開啟線程，開始爬取。
# 在一定范圍內，線程數越多，速度越快
for i in range(50):
t = threading.Thread(target=get_fund_data, name="LoopThread" + str(i))
t.start()
14.等到爬蟲運行完成之后，我們打開MemFireDB，點擊對應數據庫的SQL查詢按鈕，就可以查看我們爬取的數據。哇！我們獲取到了6432條數據。
15.接下來讓我們來看看這些基金最喜歡買哪些股票吧。輸入SQL語句select poscode, posname, count(*) as count, cast(sum(poscost) as int) from fund group by poscode, posname order by count desc limit 10;
它就是茅臺！
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