[转]使用python爬取东方财富网机构调研数据

时间：2023-03-09 09:49:59
[转]使用python爬取东方财富网机构调研数据

最近有一个需求,需要爬取东方财富网的机构调研数据.数据所在的网页地址为: 机构调研

　　网页如下所示:

　　[转]使用python爬取东方财富网机构调研数据

　　可见数据共有8464页,此处不能直接使用scrapy爬虫进行爬取,因为点击下一页时,浏览器只是发起了javascript网络访问,然后将服务器返回的数据插入网页,无法通过网址直接获取对应页的的页面数据.

　　通过chrome的开发者工具,我们可以看到点击下一页按钮背后发起的网页访问:

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　　在点击下一页时,浏览器向地址发起了访问.我们分析一下这个地址的结构:

　　　　http://data.eastmoney.com/DataCenter_V3/jgdy/xx.ashx?pagesize=50&page=2&js=var%20ZUPcjFOK&param=&sortRule=-1&sortType=0&rt=48759234

　　上述地址中的&page=  之后指定的是需要获取第几个页面的数据.所以我们可以通过修改&page=后面的数字来访问不同页面对应的数据.

　　现在看一下这个数据的结构:

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　　可见这个数据是一个字符串,根据第一个出现的等于号对该字符串进行切分,切分得到的后半段是一个json字符串,里面存储了我们想要获取的数据. json数据中的字段pages的值就是页面的总数.根据这一特性我们可以写出下述函数获取页面的总数:

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# 获取页数

def get_pages_count():

    url = '''http://data.eastmoney.com/DataCenter_V3/jgdy/xx.ashx?pagesize=50&page=%d''' % 1

    url += "&js=var%20ngDoXCbV&param=&sortRule=-1&sortType=0&rt=48753724"

    wp = urllib.urlopen(url)

    data = wp.read().decode("gbk")

    start_pos = data.index('=')

    json_data = data[start_pos + 1:]

    dict = json.loads(json_data)

    pages =dict['pages']

    return pages
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　　在给定页数范围的情况下可以获取数据地址列表,如下所示:

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# 获取链接列表

def get_url_list(start,end):

    url_list=[]

    while(start<=end):

        url = '''http://data.eastmoney.com/DataCenter_V3/jgdy/xx.ashx?pagesize=50&page=%d''' %start

        url += "&js=var%20ngDoXCbV&param=&sortRule=-1&sortType=0&rt=48753724"

        url_list.append(url)

        start+=1

    return url_list
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　　为了保存这些数据,我使用sqlalchemy中的orm模型来表示数据模型,数据模型定义如下:

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# 此处需要设置charset,否则中文会乱码

engine =create_engine('mysql+mysqldb://user:passwd@ip:port/db_name?charset=utf8')

Base =declarative_base()

class jigoudiaoyan(Base):

    __tablename__ = "jigoudiaoyan"

    # 自增的主键

    id =Column(Integer,primary_key=True)

    # 调研日期

    StartDate = Column(Date,nullable=True)

    # 股票名称

    SName =Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 结束日期 一般为空

    EndDate=Column(Date,nullable=True)

    # 接待方式

    Description =Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 公司全称

    CompanyName =Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 结构名称

    OrgName=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 公司代码

    CompanyCode=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 接待人员

    Licostaff=Column(VARCHAR(800),nullable=True)

    # 一般为空 意义不清

    OrgSum=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 涨跌幅

    ChangePercent=Column(Float,nullable=True)

    # 公告日期

    NoticeDate=Column(Date,nullable=True)

    # 接待地点

    Place=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 股票代码

    SCode=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 结构代码

    OrgCode=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 调研人员

    Personnel=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 最新价

    Close=Column(Float,nullable=True)

    #机构类型

    OrgtypeName=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 机构类型代码

    Orgtype=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

    # 主要内容,一般为空 意义不清

    Maincontent=Column(VARCHAR(255),nullable=True)

Session =sessionmaker(bind=engine)

session =Session()

# 创建表

Base.metadata.create_all(engine)

# 获取链接列表
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　　在上述基础上,我们就可以定义下属函数用于抓取链接的内容,并将其解析之后存入数据库,如下所示:

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#记录并保存数据

def save_json_data(user_agent_list):

    pages =get_pages_count()
    len_user_agent=len(user_agent_list)

    url_list =get_url_list(1,pages)

    count=0

    for url in url_list:

        request = urllib2.Request(url)

        request.add_header('Referer','http://data.eastmoney.com/jgdy/')

        # 随机从user_agent池中取user

        pos =random.randint(0,len_user_agent-1)

        request.add_header('User-Agent', user_agent_list[pos])

        reader = urllib2.urlopen(request)

        data=reader.read()

         # 自动判断编码方式并进行解码

        encoding = chardet.detect(data)['encoding']

        # 忽略不能解码的字段

        data = data.decode(encoding,'ignore')

        start_pos = data.index('=')

        json_data = data[start_pos + 1:]

        dict = json.loads(json_data)

        list_data = dict['data']

        count+=1

        for item in list_data:

            one = jigoudiaoyan()

            StartDate =item['StartDate'].encode("utf8")

            if(StartDate ==""):

                StartDate = None

            else:

                StartDate = datetime.datetime.strptime(StartDate,"%Y-%m-%d").date()

            SName=item['SName'].encode("utf8")

            if(SName ==""):

                SName =None

            EndDate = item["EndDate"].encode("utf8")

            if(EndDate==""):

                EndDate=None

            else:

                EndDate=datetime.datetime.strptime(EndDate,"%Y-%m-%d").date()

            Description=item['Description'].encode("utf8")

            if(Description ==""):

                Description= None

            CompanyName=item['CompanyName'].encode("utf8")

            if(CompanyName==""):

                CompanyName=None

            OrgName=item['OrgName'].encode("utf8")

            if(OrgName ==""):

                OrgName=None

            CompanyCode=item['CompanyCode'].encode("utf8")

            if(CompanyCode==""):

                CompanyCode=None

            Licostaff=item['Licostaff'].encode("utf8")

            if(Licostaff ==""):

                Licostaff=None

            OrgSum = item['OrgSum'].encode("utf8")

            if(OrgSum ==""):

                OrgSum=None

            ChangePercent=item['ChangePercent'].encode("utf8")

            if(ChangePercent ==""):

                ChangePercent=None

            else:

                ChangePercent=float(ChangePercent)

            NoticeDate=item['NoticeDate'].encode("utf8")

            if(NoticeDate==""):

                NoticeDate=None

            else:

                NoticeDate=datetime.datetime.strptime(NoticeDate,"%Y-%m-%d").date()

            Place=item['Place'].encode("utf8")

            if(Place==""):

                Place=None

            SCode=item["SCode"].encode("utf8")

            if(SCode==""):

                SCode=None

            OrgCode=item['OrgCode'].encode("utf8")

            if(OrgCode==""):

                OrgCode=None

            Personnel=item['Personnel'].encode('utf8')

            if(Personnel==""):

                Personnel=None

            Close=item['Close'].encode("utf8")

            if(Close==""):

                Close=None

            else:

                Close =float(Close)

            OrgtypeName =item['OrgtypeName'].encode("utf8")

            if(OrgtypeName==""):

                OrgtypeName=None

            Orgtype=item['Orgtype'].encode("utf8")

            if(Orgtype==""):

                Orgtype=None

            Maincontent=item['Maincontent'].encode("utf8")

            if(Maincontent==""):

                Maincontent=None

            one.StartDate=StartDate

            one.SName=SName

            one.EndDate=EndDate

            one.Description=Description

            one.CompanyName=CompanyName

            one.OrgName=OrgName

            one.CompanyCode=CompanyCode

            one.Licostaff=Licostaff

            one.OrgSum=OrgSum

            one.ChangePercent=ChangePercent

            one.NoticeDate=NoticeDate

            one.Place=Place

            one.SCode=SCode

            one.OrgCode=OrgCode

            one.Personnel=Personnel

            one.Close=Close

            one.OrgtypeName=OrgtypeName

            one.Orgtype=Orgtype

            one.Maincontent=Maincontent

            session.add(one)

            session.commit()

        print 'percent:' ,count*1.0/pages,"complete!,now ",count

        # delay 1s

        time.sleep(1)
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　　为了加快抓取速度,我设置了user_agent池,每次访问设置user_agent时随机从池中取一条作为这次访问的user_agent.对应列表user_agent_list ,定义如下:

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# user_agent 池

user_agent_list=[]

user_agent_list.append("Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 ")

user_agent_list.append("Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50")

user_agent_list.append("Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6; rv:2.0.1) Gecko/20100101 Firefox/4.0.1")

user_agent_list.append("Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11")

user_agent_list.append("Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 ")

user_agent_list.append("Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36")
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　　请注意,为了自动识别网页编码并解码,我使用了chardet模块识别网页的编码.为了应对极端情况下解码失败的问题,我在解码时设置跳过那些不能正确解码的字符串.相关代码截取如下:

 encoding = chardet.detect(data)['encoding']

 # 忽略不能解码的字段

 data = data.decode(encoding,'ignore')

补充:

　　网址中最后一个字段代码时间戳,用于确定获取哪一个时刻的最新价(maybe for ban crawler?),在查看网页源代码之后,我确定时间戳的生成代码如下,给有需要的人(我发现东方财富网的这个字段都是这么生成的):

# 获取当前的时间戳

def get_timstamp():

    timestamp =int(int(time.time())/30)

    return str(timestamp)