几行Python代码爬取3000+上市公司的信息

时间:2022-11-06 21:46:11

前言

入门爬虫很容易,几行代码就可以,可以说是学习 python 最简单的途径。

刚开始动手写爬虫,你只需要关注最核心的部分,也就是先成功抓到数据,其他的诸如:下载速度、存储方式、代码条理性等先不管,这样的代码简短易懂、容易上手,能够增强信心。

基本环境配置

  • 版本:python3
  • 系统:windows
  • 相关模块:pandas、csv

爬取目标网站

几行Python代码爬取3000+上市公司的信息

实现代码

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import pandas as pdimport csvfor i in range(1,178): # 爬取全部页  tb = pd.read_html('http://s.askci.com/stock/a/?reporttime=2017-12-31&pagenum=%s' % (str(i)))[3]   tb.to_csv(r'1.csv', mode='a', encoding='utf_8_sig', header=1, index=0)

3000+ 上市公司的信息,安安静静地躺在 excel 中:

几行Python代码爬取3000+上市公司的信息

有了上面的信心后,我开始继续完善代码,因为 5 行代码太单薄,功能也太简单,大致从以下几个方面进行了完善:

增加异常处理

由于爬取上百页的网页,中途很可能由于各种问题导致爬取失败,所以增加了 try except 、if 等语句,来处理可能出现的异常,让代码更健壮。

增加代码灵活性

初版代码由于固定了 url 参数,所以只能爬取固定的内容,但是人的想法是多变的,一会儿想爬这个一会儿可能又需要那个,所以可以通过修改 url 请求参数,来增加代码灵活性,从而爬取更灵活的数据。

修改存储方式

初版代码我选择了存储到 excel 这种最为熟悉简单的方式,人是一种惰性动物,很难离开自己的舒适区。但是为了学习新知识,所以我选择将数据存储到 mysql 中,以便练习 mysql 的使用。

加快爬取速度

初版代码使用了最简单的单进程爬取方式,爬取速度比较慢,考虑到网页数量比较大,所以修改为了多进程的爬取方式。

经过以上这几点的完善,代码量从原先的 5 行增加到了下面的几十行:

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import requestsimport pandas as pdfrom bs4 import beautifulsoupfrom lxml import etreeimport timeimport pymysqlfrom sqlalchemy import create_enginefrom urllib.parse import urlencode # 编码 url 字符串start_time = time.time() #计算程序运行时间def get_one_page(i):  try:    headers = {      'user-agent': 'mozilla/5.0 (windows nt 6.1; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/66.0.3359.181 safari/537.36'    }    paras = {    'reporttime': '2017-12-31',    #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息    'pagenum': i  #页码    }    url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras)    response = requests.get(url,headers = headers)    if response.status_code == 200:      return response.text    return none  except requestexception:    print('爬取失败')def parse_one_page(html):  soup = beautifulsoup(html,'lxml')  content = soup.select('#mytable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型  tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0]  # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出dataframe  tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = true)  return tbldef generate_mysql():  conn = pymysql.connect(    host='localhost',    user='root',    password='******',    port=3306,    charset = 'utf8',     db = 'wade')  cursor = conn.cursor()  sql = 'create table if not exists listed_company (serial_number int(20) not null,stock_code int(20) ,stock_abbre varchar(20) ,company_name varchar(20) ,province varchar(20) ,city varchar(20) ,main_bussiness_income varchar(20) ,net_profit varchar(20) ,employees int(20) ,listing_date datetime(0) ,zhaogushu varchar(20) ,financial_report varchar(20) , industry_classification varchar(20) ,industry_type varchar(100) ,main_business varchar(200) ,primary key (serial_number))'  cursor.execute(sql)  conn.close()def write_to_sql(tbl, db = 'wade'):  engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db))  try:    tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=false)    # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头  except exception as e:    print(e)def main(page):  generate_mysql()  for i in range(1,page):     html = get_one_page(i)    tbl = parse_one_page(html)    write_to_sql(tbl)# # 单进程if __name__ == '__main__':    main(178)  endtime = time.time()-start_time  print('程序运行了%.2f秒' %endtime)# 多进程from multiprocessing import poolif __name__ == '__main__':   pool = pool(4)   pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页  endtime = time.time()-start_time  print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

结语

这个过程觉得很自然,因为每次修改都是针对一个小点,一点点去学,搞懂后添加进来,而如果让你上来就直接写出这几十行的代码,你很可能就放弃了。

所以,你可以看到,入门爬虫是有套路的,最重要的是给自己信心。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41841569/article/details/86606767