本文转载自以下网站:50 行代码爬取东方财富网上市公司 10 年近百万行财务报表数据 https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython6.html
主要学习的地方:
1.分析网站的ajax请求信息
2.构造参数
3.发起请求后处理获得的数据
4.保存表格
重点:分析表格类网站的ajax请求,以及如何保存这类信息(关于表格方面的)
通过分析网址 JavaScript 请求，以比 Selenium 快 100 倍的方法，快速爬取东方财富网各上市公司历年的财务报表数据。
摘要： 上一篇文章，我们用Selenium成功爬取了东方财富网的财务报表数据，但是速度非常慢，爬取 70 页需要好几十分钟。为了加快速度，本文分析网页JavaScript请求，找到数据接口然后快速爬取财务报表数据。
1. JavaScript请求分析
接下来，我们深入分析。首先，点击报表底部的下一页，然后观察左侧Name列，看会弹出什么新的请求来：
可以看到，当不断点击下一页时，会相应弹出以get？type开头的请求。点击右边Headers选项卡，可以看到请求的URL，网址非常长，先不管它，后续我们会分析各项参数。接着，点击右侧的Preview和Response，可以看到里面有很多整齐的数据，尝试猜测这可能是财务报表中的数据，经过和表格进行对比，发现这正是我们所需的数据，太好了。
然后将URL复制到新链接中打开看看，可以看到表格中的数据完美地显示出来了。竟然不用添加Headers、UA去请求就能获取到，看来东方财富网很大方啊。
到这里，爬取思路已经很清晰了。首先，用Request请求该URL，将获取到的数据进行正则匹配，将数据转变为json格式，然后写入本地文件，最后再加一个分页循环爬取就OK了。这比之前的Selenium要简单很多，而且速度应该会快很多倍。下面我们就先来尝试爬一页数据看看。
2. 爬取单页
2.1. 抓取分析
下面，我们通过分析该url，来抓取表格内容。
import requests
def get_table():
params = {
'type': 'CWBB_LRB', # 表格类型,LRB为利润表缩写，必须
'token': '70f12f2f4f091e459a279469fe49eca5', # 访问令牌，必须
'st': 'noticedate', # 公告日期
'sr': -1, # 保持-1不用改动即可
'p': 1, # 表格页数
'ps': 50, # 每页显示多少条信息
'js': 'var LFtlXDqn={pages:(tp),data: (x)}', # js函数，必须
'filter': '(reportdate=^-06-30^)', # 筛选条件
# 'rt': 51294261 可不用
}
url = '/em_mutisvcexpandinterface/api/js/get?'
response = requests.get(url, params=params).text
print(response)
get_table()
这里我们定义了一个get_table()方法，来输出抓取的第一页表格内容。params为url请求中所包含的参数。
这里对重要参数进行简单说明：type为7个表格的类型说明，将type拆成两部分：’CWBB_‘ 和’LRB’，资产负债表等后3个表是以’CWBB_’ 开头，业绩报表至预约披露时间表等前4个表是以’YJBB20_‘开头的；’LRB’为利润表的首字母缩写，同理业绩报表则为’YJBB’。所以，如果要爬取不同的表格，就需要更改type参数。’filter’为表格筛选参数，这里筛选出年中报的数据。不同的表格筛选条件会不一样，所以当type类型更改的时候，也要相应修改filter类型。
params参数设置好之后，将url和params参数一起传进requests.get()方法中，这样就构造好了请求连接。几行代码就可以成功获取网页第一页的表格数据了：
可以看到，表格信息存储在LFtlXDqn变量中，pages表示表格有72页。data为表格数据，是一个由多个字典构成的列表，每个字典是表格的一行数据。我们可以通过正则表达式分别提取出pages和data数据。
2.2. 正则表达式提取表格
# 确定页数
import re
pat = pile('var.*?{pages:(\d+),data:.*?')
page_all = re.search(pat, response)
print(page_all.group(1))
结果：
72
这里用\d+匹配页数中的数值，然后用re.search()方法提取出来。group(1)表示输出第一个结果，这里就是()中的页数。
# 提取出list，可以使用json.dumps和json.loads
import json
pattern = pile('var.*?data: (.*)}', re.S)
items = re.search(pattern, response)
data = items.group(1)
print(data)
print(type(data))
结果如下：
[{'scode': '600478', 'hycode': '016040', 'companycode': '10001305', 'sname': '科力远', 'publishname': '材料行业'...
'sjltz': 10.466665, 'kcfjcxsyjlr': 46691230.93, 'sjlktz': 10.4666649042, 'eutime': '/9/6 20:18:42', 'yyzc': 14238766.31}]
这里在匹配表格数据用了(.*)表示贪婪匹配，因为data中有很多个字典，每个字典都是以’}’结尾，所以我们利用贪婪匹配到最后一个’}’，这样才能获取data所有数据。多数情况下，我们可能会用到(.*?)，这表示非贪婪匹配，意味着之多匹配一个’}’，这样的话，我们只能匹配到第一行数据，显然是不对的。
2.3. json.loads()输出表格
这里提取出来的list是str字符型的，我们需要转换为list列表类型。为什么要转换为list类型呢，因为无法用操作list的方法去操作str，比如list切片。转换为list后，我们可以对list进行切片，比如data[0]可以获取第一个{}中的数据，也就是表格第一行，这样方便后续构造循环从而逐行输出表格数据。这里采用json.loads()方法将str转换为list。
data = json.loads(data)
# print(data) 和上面的一样
print(type(data))
print(data[0])
结果如下：
{'scode': '600478', 'hycode': '016040', 'companycode': '10001305', 'sname': '科力远', 'publishname': '材料行业', 'reporttimetypecode': '002', 'combinetypecode': '001', 'dataajusttype': '2', 'mkt': 'shzb', 'noticedate': '-10-13T00:00:00', 'reportdate': '-06-30T00:00:00', 'parentnetprofit': -46515200.15, 'totaloperatereve': 683459458.22, 'totaloperateexp': 824933386.17, 'totaloperateexp_tb': -0.0597570689015973, 'operateexp': 601335611.67, 'operateexp_tb': -0.105421872593886, 'saleexp': 27004422.05, 'manageexp': 141680603.83, 'financeexp': 33258589.95, 'operateprofit': -94535963.65, 'sumprofit': -92632216.61, 'incometax': -8809471.54, 'operatereve': '-', 'intnreve': '-', 'intnreve_tb': '-', 'commnreve': '-', 'commnreve_tb': '-', 'operatetax': 7777267.21, 'operatemanageexp': '-', 'commreve_commexp': '-', 'intreve_intexp': '-', 'premiumearned': '-', 'premiumearned_tb': '-', 'investincome': '-', 'surrenderpremium': '-', 'indemnityexp': '-', 'tystz': -0.092852, 'yltz': 0.178351, 'sjltz': 0.399524, 'kcfjcxsyjlr': -58082725.17, 'sjlktz': 0.2475682609, 'eutime': '/10/12 21:01:36', 'yyzc': 601335611.67}
接下来我们就将表格内容输入到csv文件中。
# 写入csv文件
import csv
for d in data:
with open('eastmoney.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as f:
w = csv.writer(f)
w.writerow(d.values())
通过for循环，依次取出表格中的每一行字典数据{}，然后用with…open的方法写入’eastmoney.csv’文件中。
tips：’a’表示可重复写入；encoding=’utf_8_sig’ 能保持csv文件的汉字不会乱码；newline为空能避免每行数据中产生空行。
这样，第一页50行的表格数据就成功输出到csv文件中去了：
这里，我们还可以在输出表格之前添加上表头：
# 添加列标题
def write_header(data):
with open('eastmoney.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as f:
headers = list(data[0].keys())
print(headers)
print(len(headers)) # 输出list长度，也就是有多少列
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(headers)
这里，data[0]表示list的一个字典中的数据，data[0].keys()表示获取字典中的key键值，也就是列标题。外面再加一个list序列化(结果如下)，然后将该list输出到’eastmoney.csv’中作为表格的列标题即可。
['scode', 'hycode', 'companycode', 'sname', 'publishname', 'reporttimetypecode', 'combinetypecode', 'dataajusttype', 'mkt', 'noticedate', 'reportdate', 'parentnetprofit', 'totaloperatereve', 'totaloperateexp', 'totaloperateexp_tb', 'operateexp', 'operateexp_tb', 'saleexp', 'manageexp', 'financeexp', 'operateprofit', 'sumprofit', 'incometax', 'operatereve', 'intnreve', 'intnreve_tb', 'commnreve', 'commnreve_tb', 'operatetax', 'operatemanageexp', 'commreve_commexp', 'intreve_intexp', 'premiumearned', 'premiumearned_tb', 'investincome', 'surrenderpremium', 'indemnityexp', 'tystz', 'yltz', 'sjltz', 'kcfjcxsyjlr', 'sjlktz', 'eutime', 'yyzc']
44 # 一共有44个字段，也就是说表格有44列。
以上，就完成了单页表格的爬取和下载到本地的过程。
3. 多页表格爬取
将上述代码整理为相应的函数，再添加for循环，仅50行代码就可以爬取72页的利润报表数据：
import requests
import re
import json
import csv
import time
def get_table(page):
params = {
'type': 'CWBB_LRB', # 表格类型,LRB为利润表缩写，必须
'token': '70f12f2f4f091e459a279469fe49eca5', # 访问令牌，必须
'st': 'noticedate', # 公告日期
'sr': -1, # 保持-1不用改动即可
'p': page, # 表格页数
'ps': 50, # 每页显示多少条信息
'js': 'var LFtlXDqn={pages:(tp),data: (x)}', # js函数，必须
'filter': '(reportdate=^-06-30^)', # 筛选条件，如果不选则默认下载全部时期的数据
# 'rt': 51294261 可不用
}
url = '/em_mutisvcexpandinterface/api/js/get?'
response = requests.get(url, params=params).text
# 确定页数
pat = pile('var.*?{pages:(\d+),data:.*?')
page_all = re.search(pat, response) # 总页数
pattern = pile('var.*?data: (.*)}', re.S)
items = re.search(pattern, response)
data = items.group(1)
data = json.loads(data)
print('\n正在下载第 %s 页表格' % page)
return page_all,data
def write_header(data):
with open('eastmoney.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as f:
headers = list(data[0].keys())
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(headers)
def write_table(data):
for d in data:
with open('eastmoney.csv', 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as f:
w = csv.writer(f)
w.writerow(d.values())
def main(page):
data = get_table(page)
write_table(data)
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time() # 下载开始时间
# 写入表头
write_header(get_table(1))
page_all = get_table(1)[0]
page_all = int(page_all.group(1))
for page in range(1, page_all):
main(page)
end_time = time.time() - start_time # 结束时间
print('下载用时: {:.1f} s' .format(end_time))
整个下载只用了20多秒，而之前用selenium花了几十分钟，这效率提升了足有100倍！
这里，如果我们想下载全部时期(从-)利润报表数据，也很简单。只要将type中的filter参数注释掉，意味着也就是不筛选日期，那么就可以下载全部时期的数据。这里当我们取消注释filter列，将会发现总页数page_all会从中报的72页增加到2528页，全部下载完成后，表格有超过12万行的数据。基于这些数据，可以尝试从中进行一些有价值的数据分析。
4. 通用代码构造
以上代码实现了中报利润报表的爬取，但如果不想局限于该报表，还想爬取其他报表或者其他任意时期的数据，那么就需要手动地去修改代码中相应的字段，很不方便。所以上面的代码可以说是简短但不够强大。
为了能够灵活实现爬取任意类别和任意时期的报表数据，需要对代码再进行一些加工，就可以构造出通用强大的爬虫程序了。
"""
e.g: /bbsj/06/lrb.html
"""
import requests
import re
from multiprocessing import Pool
import json
import csv
import pandas as pd
import os
import time
# 设置文件保存在D盘eastmoney文件夹下
file_path = 'D:\\eastmoney'
if not os.path.exists(file_path):
os.mkdir(file_path)
os.chdir(file_path)
# 1 设置表格爬取时期、类别
def set_table():
print('*' * 80)
print('\t\t\t\t东方财富网报表下载')
print('作者：高级农民工 .10.10')
print('--------------')
year = int(float(input('请输入要查询的年份(四位数-)：\n')))
# int表示取整，里面加float是因为输入的是str，直接int会报错，float则不会
# /questions/1841565/valueerror-invalid-literal-for-int-with-base-10
while (year < or year > ):
year = int(float(input('年份数值输入错误，请重新输入：\n')))
quarter = int(float(input('请输入小写数字季度(1:1季报，2-年中报，3：3季报，4-年报)：\n')))
while (quarter < 1 or quarter > 4):
quarter = int(float(input('季度数值输入错误，请重新输入：\n')))
# 转换为所需的quarter 两种方法,2表示两位数，0表示不满2位用0补充，
# /python/att-string-format.html
quarter = '{:02d}'.format(quarter * 3)
# quarter = '%02d' %(int(month)*3)
# 确定季度所对应的最后一天是30还是31号
if (quarter == '06') or (quarter == '09'):
day = 30
else:
day = 31
date = '{}-{}-{}' .format(year, quarter, day)
# print('date:', date) # 测试日期 ok
# 2 设置财务报表种类
tables = int(
input('请输入查询的报表种类对应的数字(1-业绩报表；2-业绩快报表：3-业绩预告表；4-预约披露时间表；5-资产负债表；6-利润表；7-现金流量表): \n'))
dict_tables = {1: '业绩报表', 2: '业绩快报表', 3: '业绩预告表',
4: '预约披露时间表', 5: '资产负债表', 6: '利润表', 7: '现金流量表'}
dict = {1: 'YJBB', 2: 'YJKB', 3: 'YJYG',
4: 'YYPL', 5: 'ZCFZB', 6: 'LRB', 7: 'XJLLB'}
category = dict[tables]
# js请求参数里的type，第1-4个表的前缀是'YJBB20_'，后3个表是'CWBB_'
# 设置set_table()中的type、st、sr、filter参数
if tables == 1:
category_type = 'YJBB20_'
st = 'latestnoticedate'
sr = -1
filter = "(securitytypecode in ('058001001','058001002'))(reportdate=^%s^)" %(date)
elif tables == 2:
category_type = 'YJBB20_'
st = 'ldate'
sr = -1
filter = "(securitytypecode in ('058001001','058001002'))(rdate=^%s^)" %(date)
elif tables == 3:
category_type = 'YJBB20_'
st = 'ndate'
sr = -1
filter=" (IsLatest='T')(enddate=^-06-30^)"
elif tables == 4:
category_type = 'YJBB20_'
st = 'frdate'
sr = 1
filter = "(securitytypecode ='058001001')(reportdate=^%s^)" %(date)
else:category_type = 'CWBB_' st = 'noticedate' sr = -1 filter = '(reportdate=^%s^)' % (date) category_type = category_type + category # print(category_type) # 设置set_table()中的filter参数 yield{ 'date':date, 'category':dict_tables[tables], 'category_type':category_type, 'st':st, 'sr':sr, 'filter':filter }# 2 设置表格爬取起始页数def page_choose(page_all): # 选择爬取页数范围 start_page = int(input('请输入下载起始页数：\n')) nums = input('请输入要下载的页数，(若需下载全部则按回车)：\n') print('*' * 80) # 判断输入的是数值还是回车空格 if nums.isdigit(): end_page = start_page + int(nums) elif nums == '': end_page = int(page_all.group(1)) else: print('页数输入错误') # 返回所需的起始页数，供后续程序调用 yield{ 'start_page': start_page, 'end_page': end_page }# 3 表格正式爬取def get_table(date, category_type,st,sr,filter,page): # 参数设置 params = { # 'type': 'CWBB_LRB', 'type': category_type, # 表格类型 'token': '70f12f2f4f091e459a279469fe49eca5', 'st': st, 'sr': sr, 'p': page, 'ps': 50, # 每页显示多少条信息 'js': 'var LFtlXDqn={pages:(tp),data: (x)}', 'filter': filter, # 'rt': 51294261 可不用 } url = '/em_mutisvcexpandinterface/api/js/get?' response = requests.get(url, params=params).text # 确定页数 pat = pile('var.*?{pages:(\d+),data:.*?') page_all = re.search(pat, response) # print(page_all.group(1)) # ok # 提取出list，可以使用json.dumps和json.loads pattern = pile('var.*?data: (.*)}', re.S) items = re.search(pattern, response) # 等价于 # items = re.findall(pattern,response) # print(items[0]) data = items.group(1) data = json.loads(data) return page_all, data,page# 4 写入表头# 方法1 借助csv包，最常用def write_header(data,category): with open('{}.csv' .format(category), 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as f: headers = list(data[0].keys()) # print(headers) # 测试 ok writer = csv.writer(f) writer.writerow(headers)# 5 写入表格def write_table(data,page,category): print('\n正在下载第 %s 页表格' % page) # 写入文件方法1 for d in data: with open('{}.csv' .format(category), 'a', encoding='utf_8_sig', newline='') as f: w = csv.writer(f) w.writerow(d.values())def main(date, category_type,st,sr,filter,page): func = get_table(date, category_type,st,sr,filter,page) data = func[1] page = func[2] write_table(data,page,category)if __name__ == '__main__': # 获取总页数，确定起始爬取页数 for i in set_table(): date = i.get('date') category = i.get('category') category_type = i.get('category_type') st = i.get('st') sr = i.get('sr') filter = i.get('filter') constant = get_table(date,category_type,st,sr,filter, 1) page_all = constant[0] for i in page_choose(page_all): start_page = i.get('start_page') end_page = i.get('end_page') # 先写入表头 write_header(constant[1],category) start_time = time.time() # 下载开始时间 # 爬取表格主程序 for page in range(start_page, end_page): main(date,category_type,st,sr,filter, page) end_time = time.time() - start_time # 结束时间 print('下载完成') print('下载用时: {:.1f} s' .format(end_time))
以爬取中业绩报表为例，感受一下比selenium快得多的爬取效果(视频链接)：
利用上面的程序，我们可以下载任意时期和任意报表的数据。这里，我下载完成了中报所有7个报表的数据。
文中代码和素材资源可以在下面的链接中获取：
