python爬虫 - 爬取 json 格式数据（股票行情信息：雪球网，自选股）

news2024/12/22 22:48:09

文章目录

  • 1. 第一步：安装requests库
  • 2. 第二步：获取爬虫所需的header和cookie
  • 3. 第三步：获取网页
  • 4. 第四步：解析网页
  • 5. 第五步：解析 json 结构数据体
  • 6. 代码实例以及结果展示

python爬虫五部曲：

  • 第一步：安装requests库

  • 第二步：获取爬虫所需的header和cookie

  • 第三步：获取网页

  • 第四步：解析网页

  • 第五步：分析得到的Json数据

1. 第一步：安装requests库

在程序中引用两个库的书写是这样的：

import requests

以pycharm为例，在pycharm上安装这个库的方法。在菜单【文件】–>【设置】->【项目】–>【Python解释器】中，在所选框中，点击软件包上的+号就可以进行查询插件安装了。有过编译器插件安装的hxd估计会比较好入手。具体情况就如下图所示。

在这里插入图片描述

2. 第二步：获取爬虫所需的header和cookie

以爬取 雪球网 自选股 行情 的爬虫程序为例。获取header和cookie是一个爬虫程序必须的，它直接决定了爬虫程序能不能准确的找到网页位置进行爬取。

  • 首先通过浏览器，打开雪球网，进行注册并登录，然后进入自选股页面，添加自己关注的股票

打开雪球网 https://xueqiu.com/

在这里插入图片描述

进入自选股页面，添加自己关注的股票

在这里插入图片描述

  • [x]按下F12，就会出现网页的js语言设计部分，找到网页上的Network部分。并选中“放大镜（过滤）”，如下图所示：

在这里插入图片描述

  • 然后按下ctrl+R刷新页面，此时发现右边 NetWork 部分出现很多信息。（如果进入后就有所需要的信息，就不用刷新了），当然刷新了也没啥问题。

在这里插入图片描述

  • 在选中放大镜后的输入框中，输入其中一个关注的股票，比如：00418，通过 放大镜 搜索 功能，搜索自己关注的信息，如：通用电梯，并点击 ”刷新按钮“，就会在Search 结果中，显示相关的信息

在这里插入图片描述

双击选中上述查询结果中的某一条数据（上图中 红色框的部分），此时会发现右下部分 网络信息 也会同步自动选中某一行信息吗，如下图所示：

在这里插入图片描述

  • 也可以通过 Network --> Filter 功能，搜索网址中的关键信息 的方式进行过滤

    在 Network --> Filter 中，依据网页中的关键信息进行过滤，如输入： 00418

在这里插入图片描述

  • 拷贝其 cURL 信息

    在 Network --> Filter 中，关键信息进行过滤后，我们浏览Name这部分，找到我们想要爬取的文件（网络信息），鼠标右键，选择copy，复制下网页的URL。

    过滤后，有效信息会少很多，如下所示。选中所需的条目，右键 --> Copy --> Copy as cURL

在这里插入图片描述

  • 利用工具 Convert curl commands to code https://curlconverter.com/python/ 进行转换

在这里插入图片描述

转换后信息如下图所示，选择【Copy to clipboard】，并黏贴到Pycharm开发环境中即可直接使用：

转换后信息如下图所示，请关注:header 中的 传输格式为： Json

选择【Copy to clipboard】，并黏贴到Pycharm开发环境中即可直接使用：

在这里插入图片描述

选择【Copy to clipboard】， 拷贝到 pycharm 中，可直接作为源代码使用：



import requests

cookies = {
    'cookiesu': '241712922404752',
    'device_id': '6a73424ed3aae5c44aeb59b0ddfbc91b',
    'Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3': '1712922406',
    's': 'bo11shkdxf',
    'remember': '1',
    'xq_a_token': '7ef03deb28d3396dc9d555329881fd9986211657',
    'xqat': '7ef03deb28d3396dc9d555329881fd9986211657',
    'xq_id_token': 'eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOjE4NzgxNDkwNzEsImlzcyI6InVjIiwiZXhwIjoxNzE1NjYzMDk3LCJjdG0iOjE3MTMwNzEwOTczOTMsImNpZCI6ImQ5ZDBuNEFadXAifQ.it0vlCz3lYJQWuyvFGxWj3g-ACQjfUgLUdb5_XFqqgkd0U9rn1sLzHDmas6HB8po7WHut8dAFiOT8_JKJufjdIuzW_TC2wGWErmBuxNwvTR2Vm6wPzRU-HWwTHcZDuHO6nbvH0olaXqMcnRtx7b10o-V9w8FLUCqNhMw0t84d8dcSewNQtmbYSDunHRpUzu33uXyQOKdqSV8MVPmMKfhFxqSxbFienLwk-K3g8c02p9RKdclJLX77FjFt2LXUlfZbSBJ_8QVHzRgqCbXV_gcDF4akPgjCzSFNTD4xJd030N0J-SCH-WxMfqO5AQDBbo5G1Jupc2GdlHht_uvZ1dBbA',
    'xq_r_token': '62e0ff828b86cfa501f1520ad6570a99838e72e5',
    'xq_is_login': '1',
    'u': '1878149071',
    'is_overseas': '0',
    'Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3': '1713076110',
}

headers = {
    'authority': 'stock.xueqiu.com',
    'accept': 'application/json, text/plain, */*',
    'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    # 'cookie': 'cookiesu=241712922404752; device_id=6a73424ed3aae5c44aeb59b0ddfbc91b; Hm_lvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1712922406; s=bo11shkdxf; remember=1; xq_a_token=7ef03deb28d3396dc9d555329881fd9986211657; xqat=7ef03deb28d3396dc9d555329881fd9986211657; xq_id_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJSUzI1NiJ9.eyJ1aWQiOjE4NzgxNDkwNzEsImlzcyI6InVjIiwiZXhwIjoxNzE1NjYzMDk3LCJjdG0iOjE3MTMwNzEwOTczOTMsImNpZCI6ImQ5ZDBuNEFadXAifQ.it0vlCz3lYJQWuyvFGxWj3g-ACQjfUgLUdb5_XFqqgkd0U9rn1sLzHDmas6HB8po7WHut8dAFiOT8_JKJufjdIuzW_TC2wGWErmBuxNwvTR2Vm6wPzRU-HWwTHcZDuHO6nbvH0olaXqMcnRtx7b10o-V9w8FLUCqNhMw0t84d8dcSewNQtmbYSDunHRpUzu33uXyQOKdqSV8MVPmMKfhFxqSxbFienLwk-K3g8c02p9RKdclJLX77FjFt2LXUlfZbSBJ_8QVHzRgqCbXV_gcDF4akPgjCzSFNTD4xJd030N0J-SCH-WxMfqO5AQDBbo5G1Jupc2GdlHht_uvZ1dBbA; xq_r_token=62e0ff828b86cfa501f1520ad6570a99838e72e5; xq_is_login=1; u=1878149071; is_overseas=0; Hm_lpvt_1db88642e346389874251b5a1eded6e3=1713076110',
    'origin': 'https://xueqiu.com',
    'referer': 'https://xueqiu.com/',
    'sec-ch-ua': '"Not_A Brand";v="8", "Chromium";v="120", "Google Chrome";v="120"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"Linux"',
    'sec-fetch-dest': 'empty',
    'sec-fetch-mode': 'cors',
    'sec-fetch-site': 'same-site',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
}

response = requests.get(
    'https://stock.xueqiu.com/v5/stock/batch/quote.json?symbol=SZ300229,SZ002129&extend=detail&is_delay_hk=true',
    cookies=cookies,
    headers=headers,
)

print(f'response= {response}')
print(f'response.text= {response.text}')
print(f'response.json= {response.json()}')

3. 第三步：获取网页

通过requests.get() 即可获取网页内容：

response = requests.get(
    'https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list',
    params=params,
    cookies=cookies,
    headers=headers,
)

print(f'response= {response}')
print(f'response.text= {response.text}')
print(f'response.json= {response.json()}')

4. 第四步：解析网页

由于 get 的结果，就是 json 数据，所以后续只需要针对 json格式进行解析即可：

在这里插入图片描述

格式化后应答数据内容如下：

在这里插入图片描述


{
    "code": 200,
    "message": "success",
    "traceId": "06c167ac-bfb9-4a7c-b25d-f6de5a4dcf15",
    "data": {
        "list": [
            {
                "articleId": 137087163,
                "title": "python爬虫 - 爬取图片",
                "description": "1、下载图片示例1：使用 .urlretrieve() 函数        2、下载图片示例2 - 使用 open/write 函数        3、下载图片示例3            3.1 使用 open/write 下载            3.2 使用 urlretrieve下载",
                "url": "https://blog.csdn.net/BullKing8185/article/details/137087163",
                "type": 1,
                "top": false,
                "forcePlan": false,
                "viewCount": 536,
                "commentCount": 1,
                "editUrl": "https://editor.csdn.net/md?articleId=137087163",
                "postTime": "2024-04-12 15:15:37",
                "diggCount": 5,
                "formatTime": "2024.04.12",
                "picList": [
                    "https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3b8865a7c21d4b03b25a6726fe37d0f0.png"
                ],
                "collectCount": 8
            },
            {
                "articleId": 137665320,
                "title": "python爬虫 - 爬取微博热搜数据",
                "description": "1. 第一步：安装requests库和BeautifulSoup库    2. 第二步：获取爬虫所需的header和cookie    3. 第三步：获取网页    4. 第四步：解析网页    5. 第五步：分析得到的信息，简化地址    6. 第六步：爬取内容，清洗数据    7. 爬取微博热搜的代码实例以及结果展示",
                "url": "https://blog.csdn.net/BullKing8185/article/details/137665320",
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                "forcePlan": false,
                "viewCount": 1598,
                "commentCount": 0,
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                    "https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3b8865a7c21d4b03b25a6726fe37d0f0.png"
                ],
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            },
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                "articleId": 136887304,
                "title": "python获取代码所在行号，输出到终端或日志文件中",
                "description": "python获取代码所在行号，输出到终端或日志文件中        1、使用 sys 模块        2、使用inspect模块        3、使用linecache模块        4、使用traceback模块        5、使用enumerate函数",
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                    "https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/fad536e972e14ce4b37803185dc3b00c.png"
                ],
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                "title": "python 实现从服务器下载文件",
                "description": "python 实现从服务器下载文件        1、使用python paramiko库        2、使用Python wget库        3、使用Python urllib库        4、使用subprocess.run()执行scp命令        5、使用os.system() 执行scp命令",
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                    "https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/fad536e972e14ce4b37803185dc3b00c.png"
                ],
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                "articleId": 137545048,
                "title": "python web 开发 - 基于tornado框架的 Hello World 示例",
                "description": "python web 开发 - 基于tornado框架的 Hello World 示例            1、主要步骤            2、tornado 安装            3、创建程序            4、 运行程序            5、通过浏览器访问",
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                    "https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9cc6d1e8d71c4f7b84829bf2b76f4528.png"
                ],
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            },
            {
                "articleId": 137544781,
                "title": "python web 开发 - 基于flask框架的 Hello World 示例",
                "description": "python web 开发 - 基于flask框架的 Hello World 示例            1、主要步骤            2、flask 安装            3、创建程序            4、 运行程序            5、通过浏览器访问",
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                "title": "python web 开发 - 通过venv虚拟环境，进行Flask安装",
                "description": "python web 开发 - 通过venv虚拟环境，进行Flask安装        1、关于Flask        2、在Ubuntu 20.04上安装Flask        3、创建 Hello World",
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                ],
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            },
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                "title": "python web 开发 - 常用Web框架",
                "description": "python web 开发 -        1、关于Web开发        2、常用Web框架        3、开发案例            3.1. 使用Flask框架创建一个简单的Web应用程序            3.2. 使用tornado框架创建一个简单的Web应用程序            3.3. 使用Django框架创建一个简单的待办事项应用程序        4、总结",
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                "description": "1.Tkinter 开发2. Canvas绘制图形  2.1. 示例1:绘制矩形、椭圆和多边形  2.2. 示例2:绘制柱状图、折线图  2.3. 示例3：同时绘制多个画布3. python图形界面开发 3.1. Tkinter 3.2. PyQt 3.3. wxPython 3.4. PyGTK：基于GTK 3.5. Kivy 3.6. 可视化工具",
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                "description": "1. Tkinter 开发2. Combobox 下拉框  2.1. 示例1  2.2. 示例13. python图形界面开发 3.1. Tkinter 3.2. PyQt 3.3. wxPython 3.4. PyGTK：基于GTK 3.5. Kivy 3.6. 可视化工具",
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                "title": "python界面开发 - Radiobutton：单选按钮",
                "description": "1. python图形界面开发 1.1. Tkinter 1.2. PyQt 1.3. wxPython 1.4. PyGTK：基于GTK 1.5. Kivy 1.6. 可视化工具2. Tkinter 开发3. Radiobutton：单选按钮 3.1. 格式说明 3.2. 定义整数类型的值 3.3. 定义字符串类型的值 3.4. 获取值 3.5. 点击事件 3.6. 示例",
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                "description": "1. python图形界面开发 1.1. Tkinter 1.2. PyQt 1.3. wxPython 1.4. PyGTK：基于GTK 1.5. Kivy 1.6. 可视化工具2. Tkinter 开发3. Button 按钮  3.1. .command 属性    3.1.1. 示例1 : command=root.quit    3.1.2. 示例2 : root.master.destroy  3.2. 动态创建Button",
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                "title": "python界面开发 - 窗体设置方法",
                "description": "1. python图形界面开发 1.1. Tkinter 1.2. PyQt 1.3. wxPython 1.4. PyGTK：基于GTK 1.5. Kivy 1.6. 可视化工具2. Tkinter 开发3. 窗口设置方法 3.1. *.title(\"...\") 3.2. *.geometry(\"400x300\") 3.3. *.geometry(\"+100+100\") 3.4. *.iconbitmap(\"myicon.ico\") 3.5. *.state(\"...\")",
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        ],
        "total": 33
    }
}

5. 第五步：解析 json 结构数据体


json_content = response.json()
print(f'json_content.code      = {json_content["code"]}')
print(f'json_content.message   = {json_content["message"]}')
print(f'json_content.traceId   = {json_content["traceId"]}')
print(f'json_content.data.total   = {json_content["data"]["total"]}')

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6. 代码实例以及结果展示


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