Python爬虫实战：基于Scrapy+Playwright动态爬取上海证券交易所数据

前言

在当今大数据时代，金融数据的获取和分析变得尤为重要。上海证券交易所作为中国最重要的证券交易市场之一，其公开数据对于投资者、研究人员和数据分析师具有极高的价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈（Scrapy框架结合Playwright）来构建一个高效、稳定的上海证券交易所数据爬虫。

正文

1. 上海证券交易所网站分析

上海证券交易所(https://www.sse.com.cn/)网站采用了多种反爬机制：%E7%BD%91%E7%AB%99%E9%87%87%E7%94%A8%E4%BA%86%E5%A4%9A%E7%A7%8D%E5%8F%8D%E7%88%AC%E6%9C%BA%E5%88%B6%EF%BC%9A)

• 动态内容加载（AJAX）
• 请求频率限制
• 验证码验证
• 用户行为检测

我们需要爬取的主要数据包括：

• 上市公司基本信息
• 股票实时交易数据
• 公告信息
• 财务报表

2. 爬虫技术选型与对比

传统爬虫方案如Requests+BeautifulSoup难以应对动态内容，Selenium虽然可以但效率较低。我们选择：

• Scrapy