Python 爬虫-股票数据的Scrapy爬虫

2017-08-06 19:52:21

目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息
输出：保存到文件中

技术路线：scrapy

获取股票列表：
东方财富网：http://quote.eastmoney.com/stocklist.html
获取个股信息：
百度股票：https://gupiao.baidu.com/stock/
单个股票：https://gupiao.baidu.com/stock/sz002439.html

程序框架

编写spider处理链接爬取和页面解析，编写pipelines处理信息存储。

一、具体流程

步骤1：建立工程和Spider模板
步骤2：编写Spider
步骤3：编写ITEM Pipelines

建立工程和Spider模板

\>scrapy startproject BaiduStocks
\>cd BaiduStocks
\>scrapy genspider stocks baidu.com
进一步修改spiders/stocks.py文件

编写Spider
- 配置stocks.py文件
- 修改对返回页面的处理
- 修改对新增URL爬取请求的处理

stocks.py修改前

stock.py修改后

# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import re
import random


class StocksSpider(scrapy.Spider):
    name = "stocks"
    start_urls = ['http://quote.eastmoney.com/stocklist.html']
    user_agent_list = [\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1"\
        "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1",\
        "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",\
        "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",\
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3"]


    def parse(self, response):
        ua = random.choice(self.user_agent_list)
        headers = {
          'Accept-Encoding':'gzip, deflate, sdch, br',
          'Accept-Language':'zh-CN,zh;q=0.8',
          'Connection':'keep-alive',
          'Referer':'https://gupiao.baidu.com/',
          'User-Agent':ua
          }#构造请求头
        for href in response.css('a::attr(href)').extract():
            try:
                stock = re.findall(r"[s][hz]\d{6}",href)[0]
                url = "https://gupiao.baidu.com/stock/"+stock+".html"
                yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_stock,headers = headers)
            except:
                continue

    def parse_stock(self,response):
        #itempipline模块接受的是字典类型的数据
        infodict = {}
        name = response.css('.bets-name').extract()[0]
        keylist = response.css('dt').extract()
        vallist = response.css('dd').extract()
        for i in range(len(keylist)):
            key = re.findall(r".*>(.*)</dt>",keylist[i])[0]
            try:
                val = re.findall(r">[-]?\d+\.?.*</dd>",vallist[i])[0][1:-5]
            except:
                val = "--"
            infodict[key] = val
        infodict.update({"股票名称":re.findall(r"\s+.*\(",name)[0].split()[0]+re.findall(r"\d+</s",name)[0][0:-3]})
        yield infodict

Scrapy中提供了css选择器，可以使用css选择器进行html页面的提取。

主要的使用方法有：

<HTML>.css('a::attr(href)').extract() ：这样会提取到a标签下的href属性的值，并提取为字符串，返回一个列表

<HTML>.css('a').extract() ：这样会提取所有a标签以及全部内容，转成字符串，返回一个列表

<HTML>.css('.calc').extract()：这样会提取所有类型为calc的标签及其全部内容，转成字符串，返回一个列表

<HTML>.css('.calc')：不提取的话，会返回一个选择器类型，可以继续对类型为calc的便签内容进行继续提取

编写Pipelines

配置pipelines.py文件
定义对爬取项（Scraped Item）的处理类，每一个类处理一个items
配置ITEM_PIPELINES选项

pipelines.py修改前：

pipelines.py修改后

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

#每一个类都是对一个itme进行处理的类
class BaidustocksPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item


class Baidustocksinfopipeline(object):
    def open_spider(self,spider):
        self.f = open("Baidustockinfo.txt",'w')

    def close_spider(self,spider):
        self.f.close()

    def process_item(self,item,spider):
        try:
            line = str(dict(item))+"\n"
            self.f.write(line)
        except:
            pass
        return item

配置settings.py文件

最后使用 Scrapy crawl stocks 执行爬虫

注意事项：

在实际编写过程中遇到不少的问题，这里提一下其中的需要注意的部分。

（1）爬取的结果为403，爬取失败。这一般是反爬虫程序在作怪，使用自行配置的headers即可解决。

（2）正则表达式的匹配问题，主要是最短匹配的问题里有个更高优先级的是，最先开始匹配的拥有最高优先级。

（3）extract()提取出来的是列表，在使用的时候需要加上 [ i ]，同理，re.findall()返回的也是列表，即使仅包含一个元素也需要使用[0]来进行成员的访问。

posted @ 2017-08-08 22:38 hyserendipity 阅读(1124) 评论(0) 编辑收藏举报

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