手把手教你使用Python网络爬虫获取基金信息

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大家好，我是Python进阶者。

一、前言

前几天有个粉丝找我获取基金信息，这里拿出来分享一下，感兴趣的小伙伴们，也可以积极尝试。

二、数据获取

这里我们的目标网站是某基金官网，需要抓取的数据如下图所示。

可以看到上图中基金代码那一列，有不同的数字，随机点击一个，可以进入到基金详情页，链接也非常有规律，以基金代码作为标志的。

其实这个网站倒是不难，数据什么的，都没有加密，网页上的信息，在源码中都可以直接看到。

这样就降低了抓取难度了。通过浏览器抓包的方法，可以看到具体的请求参数，而且可以看到请求参数中只有pi在变化，而这个值恰好对应的是页面，直接构造请求参数就可以了。

代码实现过程

找到数据源之后，接下来就是代码实现了，一起来看看吧，这里给出部分关键代码。

获取股票id数据

response = requests.get(url, headers=headers, params=params, verify=False)
    pattern = re.compile(r'.*?"(?P<items>.*?)".*?', re.S)
    result = re.finditer(pattern, response.text)
    ids = []
    for item in result:
        # print(item.group('items'))
        gp_id = item.group('items').split(',')[0]

结果如下图所示：

之后构造详情页链接，获取详情页的基金信息，关键代码如下：

response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = response.apparent_encoding
selectors = etree.HTML(response.text)
danweijingzhi1 = selectors.xpath('//dl[@class="dataItem02"]/dd[1]/span[1]/text()')[0]
danweijingzhi2 = selectors.xpath('//dl[@class="dataItem02"]/dd[1]/span[2]/text()')[0]
leijijingzhi = selectors.xpath('//dl[@class="dataItem03"]/dd[1]/span/text()')[0]
lst = selectors.xpath('//div[@class="infoOfFund"]/table//text()')

结果如下图所示：

将具体的信息做相应的字符串处理，然后保存到csv文件中，结果如下图所示：

有了这个，你可以做进一步的统计和数据分析了。

三、总结

大家好，我是Python进阶者。这篇文章主要分享了使用Python网络爬虫获取基金数据信息，这个项目不算太难，里边稍微有点小坑，欢迎大家积极尝试，如果有遇到问题，请添加我好友，我帮助解决。

这篇文章主要是以【股票型】的分类做了抓取，其他的类型，我就没做了，欢迎大家尝试，其实逻辑都是一样的，改下参数就可以了。

最后需要本文代码的小伙伴们，可以添加我v获取！此外，方便大家学习Python，我还建立了一个Python高质量学习交流群，遇到Python问题都可以随便问，需要进来的小伙伴们，加我v，我拉你！

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何Python问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。