轻松入门Python爬取基金数据

本文介绍如何使用Python爬取基金数据,包括环境配置、所需库的安装、数据源的寻找以及数据解析。通过天天基金网为例,展示获取基金接口和解析JS格式数据的方法,最终实现绘制基金净值趋势图。文章强调投资风险,并鼓励读者根据需求实践更多功能。

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美国疫情越来越严峻,大选也进入了最后阶段,受之影响美股指数也在在下行中。最近的A股也在跟随美股没有什么起色,一直在动荡整理之中。玩股票基金的同学们,最近大家的仓位控制的怎么样?为了更好的科学分析基金,今天将和大家一起学习如何使用Python爬取基金数据。

下面我们将一起学习爬取基金数据,在这之前我们先做一些准备工作,配置好我们的环境。这里需要用到几个Python库需要安装:

  • requests:它是一个HTTP 库,可方便的进行web访问;
    pip install requests
    
  • PyExecJs:它是一个js的执行库,后面我们将会了解到为什么需要这个库;
    pip install PyExecJs
    
  • matplotlib和numpy:这两个库用于图形化数据分析,大家可以根据《数字信号处理没有Matlab?用Python一样很爽》进行安装;
  • 其他:还需要其他库可根据自己需求进行安装。

根据上面的要求环境配置完成后,就可以进行数据爬取了。

天天基金网是国内知名的基金理财网站,日活用户比较高,有较为专业全面的基金数据,数据更新也较为及时。我们今天就使用Python爬取天天基金网上的数据。

天天基金网地址:https://fund.eastmoney.com

我们进入天天基金网,选取一款基金,我这里就选择银河沪深300价值指数(519671)作为例子。

银河沪深300价值指数(519671)

那么问题来了,要爬取基金数据我们要找到数据在哪儿?

在我们选择的银河沪深300价值指数(519671)基金页面里,按F12打开调试窗口。

调试

在调试窗口中选择Network选项,然后再F5重新载入页面,左侧Name栏将会有各种元素列出来,我们找到519671.js?v=20201026224444并选中,我们再右侧将会看到url地址,如下图。这个地址就是我们获取基金数据的接口。其中,519671是基金代码,20201026224444是当前时间。大家可以按照这个格式根据需要对这两个修改即可。

### Scrapy 学习方法:从入门到精通 #### 1. 初步认识 Scrapy Scrapy 是一个用于抓网页并从中提结构化数据的强大框架。它广泛应用于数据挖掘、监控以及自动化测试等领域[^1]。 #### 2. 安装与环境配置 通过 `pip` 工具可以轻松安装 Scrapy,命令如下所示: ```bash pip install scrapy ``` 完成安装后,可以通过以下命令验证是否成功安装: ```bash scrapy version ``` 如果显示版本号,则说明安装无误[^2]。 #### 3. 创建首个 Scrapy 项目 使用以下命令创建一个新的 Scrapy 项目: ```bash scrapy startproject myproject ``` 这将在当前目录下生成名为 `myproject` 的文件夹,其中包含了项目的默认结构。 #### 4. 编写虫逻辑 在 `spiders` 文件夹中编写具体的虫脚本。例如,假设要某个网站的数据,可以在该文件夹中新建 Python 脚本,并继承 `Spider` 类实现自定义功能[^5]。 以下是简单的 Spider 示例代码: ```python import scrapy class ExampleSpider(scrapy.Spider): name = 'example' allowed_domains = ['example.com'] start_urls = ['http://example.com/'] def parse(self, response): title = response.css('title::text').get() yield {'title': title} ``` #### 5. 数据存储与处理 为了更高效地管理数据,在 `items.py` 中定义目标字段模型。例如,对于基金数据,可设计如下字段集合: ```python import scrapy class FundItem(scrapy.Item): code = scrapy.Field() # 基金代码 name = scrapy.Field() # 基金名称 dwjz = scrapy.Field() # 单位净值 ljzj = scrapy.Field() # 累计净值 day_add = scrapy.Field() # 日增长额 day_add_rate = scrapy.Field() # 日增长率 ``` #### 6. 设置参数优化性能 在 `settings.py` 文件中调整各种设置项以满足需求,比如启用中间件、控制并发数等。 #### 7. 实战演练与案例分析 针对实际应用场景练习开发完整的虫程序非常重要。可以从简单页面逐步过渡至复杂动态加载的内容采集任务[^4]。 --- ####
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