通過上面爬取股票個股資金流的例子，大家應(yīng)該已經(jīng)能夠?qū)W會自己編寫爬取代碼?，F(xiàn)在鞏固一下，做個相似的小練習(xí)題。要動手自己編寫Python程序，爬取網(wǎng)上板塊的資金流。爬取網(wǎng)址為http://data.eastmoney.com/bkzj/hy.html，顯示界面如圖1所示。

                      圖1     板塊資金流網(wǎng)址界面

1，查找JS

直接按F12鍵，打開開發(fā)調(diào)試工具并查找數(shù)據(jù)所對應(yīng)的網(wǎng)頁，如圖2所示。

  圖2      查找JS所對應(yīng)的網(wǎng)頁

然后把網(wǎng)址輸入瀏覽器中，網(wǎng)址比較長。

http://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112309073354919152763_1617455258434&pn=1&pz=500&po=1&np=1&fields=f12%2Cf13%2Cf14%2Cf62&fid=f62&fs=m%3A90%2Bt%3A2&ut=b2884a393a59ad64002292a3e90d46a5&_=1617455258435

此時，會得到網(wǎng)站的反饋，如圖3所示。

圖3   從網(wǎng)站獲得板塊及資金流

該網(wǎng)址對應(yīng)的內(nèi)容即是我們想要爬取的內(nèi)容。

2，request請求及response響應(yīng)狀態(tài)

編寫爬蟲代碼，詳見如下代碼：

# coding=utf-8
import requests
url=" http://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112309073354919152763_
1617455258436&fid=f62&po=1&pz=50&pn=1&np=1&fltt=2&invt=2&ut=b2884a393a59ad64002292a3
e90d46a5&fs=m%3A90+t%3A2&fields=f12%2Cf14%2Cf2%2Cf3%2Cf62%2Cf184%2Cf66%2Cf69%2Cf72%2
Cf75%2Cf78%2Cf81%2Cf84%2Cf87%2Cf204%2Cf205%2Cf124"
r = requests.get(url)

r.status_code顯示200，表示響應(yīng)狀態(tài)正常。r.text也有數(shù)據(jù)，說明爬取資金流數(shù)據(jù)是成功的，如圖4所示。

圖4  response響應(yīng)狀態(tài)

3，清洗str變成JSON標(biāo)準(zhǔn)格式

（1）分析r.text數(shù)據(jù)。其內(nèi)部是標(biāo)準(zhǔn)的JSON格式，只是前面多了一些前綴。將jQ前綴去掉，使用split()函數(shù)就能完成這個操作。詳見如下代碼：

r_text=r.text.split("{}".format("jQuery112309073354919152763_1617455258436"))[1]
r_text

運(yùn)行結(jié)果如圖5所示。

                                            圖5    去掉前綴的運(yùn)行結(jié)果

（2）整理JSON數(shù)據(jù)。詳見如下代碼：

r_text_qu=r_text.rstrip(';')
r_text_json=json.loads(r_text_qu[1:-1])['data']['diff']
dfcf_code={"f12":"code","f2":"價格","f3":"漲幅","f14":"name","f62":"主凈入√","f66":"超凈入","f69":"超占比", "f72":"大凈入","f75":"大占比","f78":"中凈入","f81":"中占比","f84":"小凈入","f87":"小占比","f124":"不知道","f184":"主占比√"}
result_=pd.DataFrame(r_text_json).rename(columns=dfcf_code)
result_["主凈入√"]=round(result_["主凈入√"]/100000000,2)#一億，保留2位
result_=result_[result_["主凈入√"]>0]
result_["超凈入"]=round(result_["超凈入"]/100000000,2)#一億，保留2位
result_["大凈入"]=round(result_["大凈入"]/100000000,2)#一億，保留2位
result_["中凈入"]=round(result_["中凈入"]/100000000,2)#一億，保留2位
result_["小凈入"]=round(result_["小凈入"]/100000000,2)#一億，保留2位
result_

 運(yùn)行結(jié)果如圖6所示。

                                                 圖6   整理后的運(yùn)行結(jié)果

4，保存資金流數(shù)據(jù)

  將清洗好的數(shù)據(jù)使用to_csv()函數(shù)保存到本地，如圖7所示。

  通過以上兩種資金爬取的例子，想必大家已經(jīng)了解了爬蟲的一部分使用方法。其核心思路是：

（1）選取股票個股資金流的優(yōu)勢；

（2）獲得網(wǎng)址并加以分析；

（3）使用爬蟲進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取并保存數(shù)據(jù)。

 圖6    數(shù)據(jù)保存

總結(jié)

JSON格式的數(shù)據(jù)是諸多網(wǎng)站使用的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式之一，是一種輕量級的數(shù)據(jù)交換格式，十分易于閱讀和編寫，可以有效地提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率。首先爬取到的是str格式的字符串，通過數(shù)據(jù)加工與處理，將其變成標(biāo)準(zhǔn)的JSON格式，繼而變成Pandas格式。

通過案例分析與實(shí)戰(zhàn)，我們要學(xué)會自己編寫代碼爬取金融數(shù)據(jù)并具備轉(zhuǎn)化為JSON標(biāo)準(zhǔn)格式的能力。完成每日數(shù)據(jù)爬取工作與數(shù)據(jù)保存工作，為日后對數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史測試與歷史分析提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

當(dāng)然，有能力的讀者可以將結(jié)果保存到MySQL、MongoDB等數(shù)據(jù)庫中，甚至云端數(shù)據(jù)庫Mongo Atlas中，這里作者不作重點(diǎn)講解。我們將重點(diǎn)完全放在量化學(xué)習(xí)與策略的研究上面。使用txt格式保存數(shù)據(jù)，完全可以解決前期數(shù)據(jù)存儲問題，數(shù)據(jù)也是完整有效的。