关于爬虫:数据分析五部曲之数据爬取

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最近基金十分火爆，很多本来不投资、不理财人，也开始探讨、参加买基金了。依据投资对象的不同，基金分为股票型基金、债券基金、混合型基金、货币基金。

其中股票型基金说白了，就是咱们把钱交给基金公司让它们来帮咱们买股票，毕竟人家业余些嘛

所以明天咱们就来看看，这些基金公司都喜爱买那些公司的股票。接下来咱们本人入手，从天天基金网获取基金数据来剖析，文章开端能够取得全量代码地址

云数据库
IP 代理池
爬虫
多线程

首先，开始剖析天天基金网的一些数据。通过抓包剖析，可知: ./fundcode_search.js蕴含所有基金代码的数据。
依据基金代码，拜访地址: fundgz.1234567.com.cn/js/ + 基金代码 + .js能够获取基金实时净值和估值信息。
依据基金代码，拜访地址: fundf10.eastmoney.com/FundArchivesDatas.aspx?type=jjcc&code= + 基金代码 + &topline=10&year=2021&month=3能够获取第一季度该基金所持仓的股票。
因为这些地址具备反爬机制，屡次拜访将会失败的状况。所以须要搭建 IP 代理池，用于反爬。搭建很简略，只须要将 proxy_pool 这个我的项目跑起来就行了。
```
# 通过这个办法就能获取代理
def get_proxy():
    return requests.get("http://127.0.0.1:5010/get/").json()
```
搭建完 IP 代理池后，咱们开始着手多线程爬取数据的工作。应用多线程，须要思考到数据的读写程序问题。这里应用 python 中的队列 queue 存储基金代码，不同线程别离从这个 queue 中获取基金代码，并拜访指定基金的数据。因为 queue 的读取和写入是阻塞的，所以可确保该过程不会呈现读取反复和读取失落基金代码的状况。
```
# 获取所有基金代码
fund_code_list = get_fund_code()
fund_len = len(fund_code_list)

# 创立一个队列
fund_code_queue = queue.Queue(fund_len)
# 写入基金代码数据到队列
for i in range(fund_len):
    # fund_code_list[i]也是 list 类型，其中该 list 中的第 0 个元素寄存基金代码
    fund_code_queue.put(fund_code_list[i][0])
```

当初开始编写获取所有基金的代码。

# 获取所有基金代码
def get_fund_code():
    ...

    # 拜访网页接口
    req = requests.get("http://fund.eastmoney.com/js/fundcode_search.js",
                    timeout=5,
                    headers=header)

    # 解析出基金代码存入 list 中
    ...

    return fund_code_list

接下来是从队列中取出基金代码，同时获取基金详情和基金持仓的股票。

# 当队列不为空时
while not fund_code_queue.empty():

    # 从队列读取一个基金代码
    # 读取是阻塞操作
    fund_code = fund_code_queue.get()

    ...

    try:
        # 应用该基金代码进行基金详情和股票持仓申请
        ...

获取基金详情

# 应用代理拜访
req = requests.get("http://fundgz.1234567.com.cn/js/" + str(fund_code) + ".js",
    proxies={"http": "http://{}".format(proxy)},
    timeout=3,
    headers=header,
)
# 解析返回数据
...

获取持仓股票信息

# 获取股票投资明细
req = requests.get(
    "http://fundf10.eastmoney.com/FundArchivesDatas.aspx?type=jjcc&code="
    + str(fund_code) + "&topline=10&year=2021&month=3",
    proxies={"http": "http://{}".format(proxy)},
    timeout=3,
    headers=header,
)
# 解析返回数据
...

筹备一个数据库，用于存储数据和对数据进行筛选剖析。这里举荐一个不便的云数据库，一键创立，一键查问，非常不便，而且是收费的哦。返回 MemFireDB 注册一个账号就能应用。注册邀请码：6mxJl6、6mYjGY；

创立好数据库后，点击连贯信息填入代码中，用于连贯数据库。

# 初始化数据库连贯:
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://username:password@ip:5433/dbname')

将数据写入数据库中。

with get_session() as s:
    # create fund
    ...

    if (create):
        s.add(fund)

    s.commit()

到这里，大部分工作曾经实现了，咱们在 main 函数中开启线程，开始爬取。

# 在肯定范畴内，线程数越多，速度越快
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=get_fund_data, name="LoopThread" + str(i))
    t.start()

等到爬虫运行实现之后，咱们关上 MemFireDB，点击对应数据库的SQL 查问 按钮，就能够查看咱们爬取的数据。哇！咱们获取到了 6432 条数据。
接下来让咱们来看看这些基金最喜爱买哪些股票吧。输出 SQL 语句select poscode, posname, count(*) as count, cast(sum(poscost) as int) from fund group by poscode, posname order by count desc limit 10;