Requests 库是 Python 中发起 HTTP 请求的库,使用非常方便简单。
发送 GET 请求
当我们用浏览器打开东旭蓝天股票首页时,发送的最原始的请求就是 GET 请求,并传入url参数.
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import requests
url = 'http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/daykline/get'
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用Python requests库的get函数得到数据并设置requests的请求头.
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header = {
'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'
}
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得到network的参数.
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data = {
'cb' : 'jQuery1123026726575651052076_1633873068863' ,
'lmt' : '0' ,
'klt' : ' 101' ,
'fields1' : 'f1,f2,f3,f7' ,
'fields2' : 'f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61,f62,f63,f64,f65' ,
'ut' : 'b2884a393a59ad64002292a3e90d46a5' ,
'secid' : '0.000040' ,
'_' : '1633873068864'
}
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我们使用 content 属性来获取网站返回的数据,并命名为sd.
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sd = requests.get(url = url,headers = header,data = data).content
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json库可以自字符串或文件中解析JSON。 该库解析JSON后将其转为Python字典或者列表。re模块是python独有的匹配字符串的模块,该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的,而正则表达式是对字符串进行模糊匹配,提取自己需要的字符串部分.
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import json
import re
text = str (sd, 'utf-8' )
res = re.findall(r '[(](.*?)[)]' ,text)
re = json.loads(res[ 0 ])
p = re[ 'data' ][ 'klines' ]
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将杂乱无章的数据排版到excel中,代码如下:
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all_list = re[ 'data' ][ 'klines' ]
data_list = []
latest_price_list = []
price_limit_list = []
net_amount_list1 = []
net_proportion_list1 = []
net_amount_list2 = []
net_proportion_list2 = []
net_amount_list3 = []
net_proportion_list3 = []
net_amount_list4 = []
net_proportion_list4 = []
net_amount_list5 = []
net_proportion_list5 = []
for i in range ( len (all_list)):
data = all_list[i].split( ',' )[ 0 ]
data_list.append(data)
##收盘价
latest_price = all_list[i].split( ',' )[ 11 ]
latest_price_list.append(latest_price)
##涨跌幅
price_limit = all_list[i].split( ',' )[ 12 ]
price_limit_list.append(price_limit)
##主力净流入
####净额
net_amount1 = all_list[i].split( ',' )[ 1 ]
net_amount_list1.append(net_amount1)
##占比
net_proportion1 = all_list[i].split( ',' )[ 6 ]
net_proportion_list1.append(net_proportion1)
##超大单净流入
####净额
net_amount2 = all_list[i].split( ',' )[ 5 ]
net_amount_list2.append(net_amount2)
##占比
net_proportion2 = all_list[i].split( ',' )[ 10 ]
net_proportion_list2.append(net_proportion2)
##大单净流入
####净额
net_amount3 = all_list[i].split( ',' )[ 4 ]
net_amount_list3.append(net_amount3)
##占比
net_proportion3 = all_list[i].split( ',' )[ 9 ]
net_proportion_list3.append(net_proportion3)
##中单净流入
####净额
net_amount4 = all_list[i].split( ',' )[ 3 ]
net_amount_list4.append(net_amount4)
##占比
net_proportion4 = all_list[i].split( ',' )[ 8 ]
net_proportion_list4.append(net_proportion4)
##小单净流入
####净额
net_amount5 = all_list[i].split( ',' )[ 2 ]
net_amount_list5.append(net_amount5)
##占比
net_proportion5 = all_list[i].split( ',' )[ 7 ]
net_proportion_list5.append(net_proportion5)
#print(data_list)
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df[ '日期' ] = data_list
df[ '收盘价' ] = latest_price_list
df[ '涨跌幅(%)' ] = price_limit_list
df[ '主力净流入-净额' ] = net_amount_list1
df[ '主力净流入-净占比(%)' ] = net_proportion_list1
df[ '超大单净流入-净额' ] = net_amount_list2
df[ '超大单净流入-净占比(%)' ] = net_proportion_list2
df[ '大单净流入-净额' ] = net_amount_list3
df[ '大单净流入-净占比(%)' ] = net_proportion_list3
df[ '中单净流入-净额' ] = net_amount_list4
df[ '中单净流入-净占比(%)' ] = net_proportion_list4
df[ '小单净流入-净额' ] = net_amount_list5
df[ '小单净流入-净占比(%)' ] = net_proportion_list5
df # 写入excel
df.to_excel( '东旭蓝天资金流向一览表.xlsx' )
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将爬取出的东旭蓝天资金流向数据存到excel表中,得到表格的部分截图如下:
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原文链接:https://blog.csdn.net/m0_61637261/article/details/120836966