获取公募基金净值【数据分析系列博文】

摘要

从指定网址获取公募基金净值数据，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）

导入所需的库：代码导入了一些常用的库，包括ast（用于安全地将字符串转换为Python对象）、pandas（用于数据处理）、requests（用于发送HTTP请求）、re（用于正则表达式匹配）、sqlalchemy和 pymysql（用于数据库操作）。
定义HTTP请求的头部信息：headers字典包含了HTTP请求的头部信息，包括用户代理、接受的内容类型等。
主程序入口：使用 if name == ‘main’: 来确保代码在作为脚本运行时才执行。
发送HTTP请求获取数据：通过 requests.get() 发送HTTP GET请求获取公募基金的净值数据，并使用response.raise_for_status() 来检查是否请求成功。
解析数据：使用正则表达式从响应文本中提取JSON格式的数据，并通过 ast.literal_eval()将字符串转换为Python对象。
数据处理：将JSON数据转换为 pandas 的DataFrame对象，并进行必要的数据处理，选择需要的列并添加基金代码列。
数据库操作：使用 sqlalchemy.create_engine()创建数据库引擎，将DataFrame数据写入MySQL数据库中的指定表格。
异常处理：使用 try…except… 结构来捕获可能发生的异常，如网络请求错误。

源码

import ast
import pandas as pd
import requests
import re
import sqlalchemy
import pymysql"""desc: 采集公募基金净值author: xiong
"""headers = {"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7","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; EMFUND0=null; EMFUND9=04-16%2021%3A02%3A33@%23%24%u4E1C%u5434%u79FB%u52A8%u4E92%u8054%u6DF7%u5408A@%23%24001323; EMFUND8=04-16 21:15:34@#$%u4E1C%u5434%u79FB%u52A8%u4E92%u8054%u6DF7%u5408C@%23%24002170; st_pvi=04007721649495; st_sp=2022-12-16%2010%3A38%3A55; st_inirUrl=https%3A%2F%2Fwww.1234567.com.cn%2F; st_sn=42; st_psi=20240416211534146-112200305282-1968554493","Host": "api.fund.eastmoney.com","Referer": "https://fundf10.eastmoney.com/","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'-------------------------开始爬取基金净值-----------------------')fund_code = "002170"page, page_size = 1, 1000start_date, end_date = "2022-04-16", "2024-04-16"url = f'https://api.fund.eastmoney.com/f10/lsjz?callback=jQuery18309423849775920161_1713265454102&' \f'fundCode={fund_code}&pageIndex={page}&pageSize={page_size}&' \f'startDate={start_date}&endDate={end_date}&_=1713273437750'try:# 1. 爬取数据response = requests.get(url=url, headers=headers)response.raise_for_status()  # Raises an exception for HTTP errorsprint(f'-------------------------1. 成功爬取数据-----------------------')# 2. 解析数据data_str = re.findall('\[(.*?)\]', response.text)[0].replace("null", "None")data = ast.literal_eval(data_str)print(f'-------------------------2. 完成解析数据-----------------------')# 3. 数据入库fund_nav_df = pd.DataFrame(data)fund_nav_df = fund_nav_df[['FSRQ', 'DWJZ', 'LJJZ', 'JZZZL', 'SGZT', 'SHZT']]fund_nav_df.insert(0, 'FCODE', fund_code)print(fund_nav_df)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_nav_df.to_sql('fund_nav', 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

-- ----------------------------
-- Table structure for fund_nav
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `fund_nav`;
CREATE TABLE `fund_nav`  (`FCODE` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '基金代码',`FSRQ` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '净值日期',`DWJZ` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '单位净值',`LJJZ` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '累计净值',`JZZZL` double(16, 8) DEFAULT NULL COMMENT '净值增长率',`SGZT` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '申购状态',`SHZT` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '赎回状态'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;