获取公募基金持仓【数据分析系列博文】

摘要

从指定网址获取公募基金持仓数据，快速解析并存储数据。

（该博文针对自由学习者获取数据；而在投顾、基金、证券等公司，通常有Wind、聚源、通联等厂商采购的数据）

1. 导入必要的库：

pandas 用于数据处理和操作。

requests 用于发送 HTTP 请求并获取响应。

re 用于正则表达式的匹配，用来从网页源代码中提取所需数据。

sqlalchemy 用于数据库操作。

pymysql 用于连接 MySQL 数据库。

2. 定义请求头部信息：

包括 Accept、Accept-Encoding、Accept-Language、Cache-Control、Connection、Cookie、Host、Referer 和 User-Agent。这些信息模拟了浏览器向服务器发送请求的情况，以防止被服务器拒绝或误认为是爬虫。

3. 主程序逻辑：

使用 requests.get() 方法发送 HTTP GET 请求获取网页源代码。使用

response.raise_for_status() 检查请求是否成功，若出现 HTTP 错误则抛出异常。

使用正则表达式从网页源代码中提取股票名称、代码、占比、持股数和持股市值等信息，并将其保存到 DataFrame 中。对于

DataFrame 中的数据，去除其中的逗号并将其转换为浮点数类型。在 DataFrame 中插入基金代码和日期信息。将处理后的

DataFrame 数据写入 MySQL 数据库中。
4. 异常处理：

捕获 requests.exceptions.RequestException 异常，以处理可能的网络请求异常。

源码

python 复制代码

import pandas as pd
import requests
import re
import sqlalchemy
import pymysql

"""
    desc: 采集公募基金十大重仓
    author: xiong
"""

headers = {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br, zstd",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
    "Cache-Control": "no-cache",
    "Connection": "keep-alive",
    "Cookie": "st_si=58097080196087; st_asi=delete; qgqp_b_id=7443897b6898879ff2ccc867c516cf28; EMFUND1=null; EMFUND2=null; EMFUND3=null; EMFUND4=null; EMFUND5=null; EMFUND6=null; EMFUND7=null; ASP.NET_SessionId=ara523stptbsluodcwpalkrv; searchbar_code=001323; EMFUND0=null; EMFUND8=04-17%2000%3A04%3A19@%23%24%u4E1C%u5434%u79FB%u52A8%u4E92%u8054%u6DF7%u5408C@%23%24002170; EMFUND9=04-17 00:05:09@#$%u4E1C%u5434%u79FB%u52A8%u4E92%u8054%u6DF7%u5408A@%23%24001323; st_pvi=04007721649495; st_sp=2022-12-16%2010%3A38%3A55; st_inirUrl=https%3A%2F%2Fwww.1234567.com.cn%2F; st_sn=81; st_psi=2024041722594817-112200305283-3132686277",
    "Host": "fundf10.eastmoney.com",
    "Referer": "https://fundf10.eastmoney.com/ccmx_002170.html",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.0.0 Safari/537.36"
}

if __name__ == '__main__':
    print(f'-------------------------开始爬取基金十大重仓股-----------------------')
    fund_code = "002170"
    year = 2024
    month = 1
    url = f'https://fundf10.eastmoney.com/FundArchivesDatas.aspx?type=jjcc&code={fund_code}&topline=10&year={year}&' \
          f'month={month}&rt=0.5428172332180803' \

    try:
        # 1. 爬取数据
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # Raises an exception for HTTP errors
        print(f'-------------------------1. 成功爬取数据-----------------------')

        # 使用正则表达式提取股票名称、代码、占比、持股数、持股市值
        matches = re.findall(
            r'href=.*?>(\d+)</a></td><td class=\'tol\'><a.*?>(.*?)</a></td><td class=\'tor\'><span.*?></span></td>'
            r'<td class=\'tor\'><span.*?></span></td><td class=\'xglj\'><a.*?>.*?</a><a.*?>.*?</a><a.*?>.*?</a></td>'
            r'<td class=\'tor\'>(.*?)</td><td class=\'tor\'>(.*?)</td><td class=\'tor\'>(.*?)</td></tr>',
            response.text)
        fund_top_ten_df = pd.DataFrame(matches, columns=['GPDM', 'GPMC', 'CCZB', 'CCS', 'CCSZ'])

        # 数据包含了逗号，去掉逗号并转换为浮点数
        fund_top_ten_df['CCS'] = fund_top_ten_df['CCS'].str.replace(',', '').astype(float)
        fund_top_ten_df['CCSZ'] = fund_top_ten_df['CCSZ'].str.replace(',', '').astype(float)

        fund_top_ten_df.insert(0, 'FCODE', fund_code)
        fund_top_ten_df.insert(6, 'TDATE', str(year)+'-'+str(month))

        print(fund_top_ten_df)
        print(f'-------------------------2. 完成解析数据-----------------------')

        # 3. 数据入库
        pymysql.install_as_MySQLdb()
        engine: sqlalchemy.engine.Engine = sqlalchemy.create_engine(
            'mysql://root:282013@localhost/xjjjj?charset=utf8', pool_size=50, pool_recycle=200
        )
        fund_top_ten_df.to_sql('fund_top_ten', con=engine, if_exists='append', index=False)
        print(f'-------------------------3. 完成数据入库-----------------------')

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error fetching data: {e}")

数据库

sql 复制代码

-- ----------------------------
-- Table structure for fund_top_ten
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `fund_top_ten`;
CREATE TABLE `fund_top_ten`  (
  `FCODE` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '基金代码',
  `GPDM` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '股票代码',
  `GPMC` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '股票名称',
  `CCZB` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '持仓占比',
  `CCS` double(16, 8) DEFAULT NULL COMMENT '持仓数（万股）',
  `CCSZ` double(16, 8) DEFAULT NULL COMMENT '持仓市值（万元）',
  `TDATE` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '状态日期'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

结果

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