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python 基金数据爬取 源码 可运行

主要介绍了Python实现爬取网页中动态加载的数据，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

使用python3及BeautifulSoup爬取历史上的今天网站，获取历史上的今天内容及内容相对应的网址。

基于Python Scrapy实现的网易云音乐music163数据爬取爬虫系统 含全部源代码 基于Scrapy框架的网易云音乐爬虫，大致爬虫流程如下： - 以歌手页为索引页，抓取到全部歌手； - 从全部歌手页抓取到全部专辑； - 通过所有专辑抓取到所有歌曲； - 最后抓取歌曲的精彩评论。 数据保存到`Mongodb`数据库，保存歌曲的歌手，歌名，专辑，和热评的作者，赞数，以及作者头像url。 抓取评论者的头像url，是因为如果大家喜欢，可以将他做web端。 ### 运行： ``` $ scrapy crawl music ``` #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time from pprint import pprint from scrapy.spider import BaseSpider from scrapy.selector import HtmlXPathSelector from scrapy.http import Request from woaidu_crawler.items import WoaiduCrawlerItem from woaidu_crawler.utils.select_result import list_first_item,strip_null,deduplication,clean_url class WoaiduSpider(BaseSpider): name = "woaidu" start_urls = ( 'http://www.woaidu.org/sitemap_1.html', ) def parse(self,response): response_selector = HtmlXPathSelector(response) next_link = list_first_item(response_selector.select(u'//div[@class="k2"]/div/a[text()="下一页"]/@href').extract()) if next_link: next_link = clean_url(response.url,next_link,response.encoding) yield Request(url=next_link, callback=self.parse) for detail_link in response_selector.select(u'//div[contains(@class,"sousuolist")]/a/@href').extract(): if detail_link: detail_link = clean_url(response.url,detail_link,response.encoding) yield Request(url=detail_link, callback=self.parse_detail) def parse_detail(self, response): woaidu_item = WoaiduCrawlerItem() response_selector = HtmlXPathSelector(response) woaidu_item['book_name'] = list_first_item(response_selector.select('//div[@class="zizida"][1]/text()').extract()) woaidu_item['author'] = [list_first_item(response_selector.select('//div[@class="xiaoxiao"][1]/text()').extract())[5:].strip(),] woaidu_item['book_description'] = list_first_item(response_selector.select('//div[@class="lili"][1]/text()').extract()).strip() woaidu_item['book_covor_image_url'] = list

基于Python Scrapy实现的腾讯招聘职位数据爬取爬虫系统 含结果数据集和全部源代码 # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from Tencent.items import TencentItem class TencentpostionSpider(scrapy.Spider): name = 'tencentPosition' allowed_domains = ['tencent.com'] url = "http://hr.tencent.com/position.php?&start=" offset = 0 # 起始url start_urls = [url + str(offset)] def parse(self, response): for each in response.xpath("//tr[@class='even'] | //tr[@class='odd']"): # 初始化模型对象 item = TencentItem() # 职位名称 item['positionname'] = each.xpath("./td[1]/a/text()").extract()[0] # 详情连接 item['positionlink'] = each.xpath("./td[1]/a/@href").extract()[0] # 职位类别 item['positionType'] = each.xpath("./td[2]/text()").extract()[0] # 招聘人数 item['peopleNum'] = each.xpath("./td[3]/text()").extract()[0] # 工作地点 item['workLocation'] = each.xpath("./td[4]/text()").extract()[0] # 发布时间 item['publishTime'] = each.xpath("./td[5]/text()").extract()[0] yield item if self.offset < 1680: self.offset += 10 # 每次处理完一页的数据之后，重新发送下一页页面请求 # self.offset自增10，同时拼接为新的url，并调用回调函数self.parse处理Response yield scrapy.Request(self.url + str(self.offset), callback=self.parse)

此资源用xpath的方法来解析网页的内容，详细的介绍了下载网页、解析数据、将数据存入表格的过程。希望能给到你借鉴。

前言 晨星网，国际权威评级机构 Morningstar 的中国官方网站，所以它的基金数据是很有参考性的，尤其是评级数据 数据爬取 晨星列表数据 爬取晨星网筛选列表，包括基金代码，基金专属代码，基金分类，三年评级，五年评级这些维度等，有了这些基本数据，为了爬取基金详情页，基金筛选等铺好数据基础。 基于上面的数据，简单做了如下数据汇总 性价比高的名单统计 根据基金评级，基金成立时间，基金夏普比例，基金经理从业时间等指标，从几千只股票中选出几十只性比价高的基金，如图所示： 统计股票在这些基金中出现的频率,筛选出 top 50，可用于投资理财辅助，如图：

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