——面向入门开发者的实时查询脚本设计教程
一、目标与准备知识
项目目标:
构建一个轻量级“终端工具”,模拟在金融平台上进行关键词搜索,并在返回结果中提取实时变动数据,采用线程分流方式提升响应速度。
适合读者:
- 对金融信息查询自动化感兴趣的新手
- 想了解多线程控制与模拟终端请求的开发者
- 有意构建轻量后台脚本辅助手动查询场景的学习者
基础知识要求:
- Python 基本语法
- 网络请求基础(如
requests
) - 简单的并发机制(如
threading
)
二、模块化设计步骤
Step 1:配置基础请求环境
import requests
import threading
import time
import json
# 替代真实爬虫代理信息(参考亿牛云爬虫代理示例 www.16yun.cn)
TUNNEL_DOMAIN = "proxy.16YUN.cn"
TUNNEL_PORT = "51000"
TUNNEL_USER = "16YUN"
TUNNEL_PASS = "16IP"
proxy_config = {
"http": f"http://{TUNNEL_USER}:{TUNNEL_PASS}@{TUNNEL_DOMAIN}:{TUNNEL_PORT}",
"https": f"http://{TUNNEL_USER}:{TUNNEL_PASS}@{TUNNEL_DOMAIN}:{TUNNEL_PORT}",
}
# 模拟访问者身份
header_info = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
"Cookie": "模拟的身份令牌; 可通过调试工具抓取真实值",
}
Step 2:关键词模糊搜索模块
def keyword_lookup(keyword):
# 目标接口已通过模糊处理处理
url = f"https://search-api-web.某财经平台.com/search/jsonp?cb=cb&q={keyword}&t=0&limit=10"
try:
r = requests.get(url, headers=header_info, proxies=proxy_config, timeout=5)
if r.status_code == 200:
clean_json = r.text.strip("cb(").rstrip(");")
data = json.loads(clean_json)
return data.get("QuotationCodeTable", [])
else:
return []
except Exception as e:
print(f"关键词搜索失败:{e}")
return []
Step 3:实时信息抓取逻辑
def fetch_realtime_info(code):
# 实时接口参数含时间戳
timestamp = int(time.time() * 1000)
url = f"https://push2.某财经平台.com/api/qt/stock/get?secid=1.{code}&ut=xx&_={timestamp}"
try:
r = requests.get(url, headers=header_info, proxies=proxy_config, timeout=5)
result = r.json()
stock_data = result.get("data", {})
if stock_data:
print(f"{stock_data['f58']} → 当前:{stock_data['f43']/1000:.2f},涨幅:{stock_data['f3']/100:.2f}%")
else:
print(f"未能读取信息 {code}")
except Exception as e:
print(f"读取异常 {code}:{e}")
Step 4:构建并发执行流程
def realtime_multiquery(keyword):
items = keyword_lookup(keyword)
thread_list = []
for item in items:
code = item.get("code", "")
if code:
th = threading.Thread(target=fetch_realtime_info, args=(code,))
thread_list.append(th)
th.start()
time.sleep(0.2) # 降低请求频率,缓解访问压力
for th in thread_list:
th.join()
Step 5:运行入口
if __name__ == "__main__":
kw = input("请输入目标关键词(如股票简称/拼音/代码):")
realtime_multiquery(kw)
三、容易掉坑的点
类型 | 表现 | 应对方式 |
---|---|---|
通道阻断 | 出现403/超时 | 更换中转出口或增加重试机制 |
身份信息过期 | 返回空白响应 | 手动更新 cookie 或使用浏览器工具抓取 |
格式解析失败 | json.loads 报错 | 注意 JSONP 外壳需去除 |
并发压力过高 | 崩溃或卡顿 | 设置线程上限、添加sleep控制 |
四、扩展任务
- 输出结构存储为 CSV 格式
- 构建可定时刷新机制(如
schedule
) - 使用界面组件(如 tkinter)展示实时价格曲线
- 支持多关键词批量查询(结合 Excel/CSV 导入)
五、结语:一个轻量脚本的多场景价值
这个工具只是起点。它可以作为:
- 自用辅助终端:每日快速查看价格变动
- 自动提醒系统:结合条件触发器推送消息
- 后台调度模块:挂载到云函数自动运行
- AI训练样本:用于模型学习金融数据走势
未来如果希望它对接通知平台、支持图表展示、或者打包成桌面小工具,都可以基于这个架构进一步升级。