目标网站：https://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board

需求：将东方财富网行情中心不同板块的股票数据爬取下来

目标是将各个选项卡的股票数据全部爬取并以excel文件保存在本地。

查看网页源代码发现并没有目标数据，因此需要对网页进行抓包分析，查看哪个文件里包含目标数据，打开开发者模式（F12），找到目标文件

首先查看url，获取沪京深A股的第一页数据

# 沪深京A股
url = "https://62.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124007675389012158473_1703949729655&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703949729656"

访问形式为GET

查看预览，发现需要爬取的数据在文件的‘data’中的'diff'里面，对应的文件数据如下图所示：

通过观察发现，该数据无法直接转换成json文件，需要删除上图中的红框内容，需要用正则表达式替换成空字符串

data = response.text
# 找到开头到第一个'('的部分
left_data = re.search(r'^.*?(?=\()', data).group()
# 将匹配到的内容加上'('替换成空字符串
data = re.sub(left_data + '\(', '', data)
# 将结尾的');'替换成空字符串
data = re.sub('\);', '', data)
# 用eval将data转换成字典
data = eval(data)

注意：这里在匹配开头内容时，如果使用下面的语句直接匹配到'jQuery1124007675389012158473_1703949729655('再进行替换的话会出现错误

left_data = re.search(r'^.*?\(', data).group()
print(left_data)
data = re.sub(left_data, '', data)

出现这个错误的原因是出现了圆括号但是没有转义，导致被当成捕获组，将括号转义（前面加上斜杠）即可解决。因此需要先匹配出'('之前的部分，在替代文本里拼接上'\('才能进行成功替换。

将目标数据转换成字典类型后，我们需要提取出其中data下面diff的内容，并通过定义一个字典来存储我们需要的数据，通过观察网页表头和文件代码对应关系，定义以下的字典：

df = data['data']['diff']
for index in df:
    dict = {
            "代码": index["f12"],
            "名称": index['f14'],
            "最新价": index['f2'],
            "涨跌幅": index['f3'],
            "涨跌额": index['f4'],
            "成交量（手）": index['f5'],
            "成交额": index['f6'],
            "振幅(%)": index['f7'],
            "最高": index['f15'],
            "最低": index['f16'],
            "今开": index['f17'],
            "昨收": index['f18'],
            "量比": index['f10'],
            "换手率": index['f8'],
            "市盈率(动态)": index['f9'],
            "市净率": index['f23'],
           }
              

同时通过翻页和选其他板块来观察url，发现规律如下图：

红框为页码数，蓝色代码部分为对应的不同板块，因此定义一个字典来保存各个板块的代码，用于循环抓取：

cmd = {
    "沪深京A股": "f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048",
    "上证A股": "f3&fs=m:1+t:2,m:1+t:23",
    "深证A股": "f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80",
    "北证A股": "f3&fs=m:0+t:81+s:2048",
    "新股": "f26&fs=m:0+f:8,m:1+f:8",
    "创业板": "f3&fs=m:0+t:80",
    "科创板": "f3&fs=m:1+t:23",
    "沪股通": "f26&fs=b:BK0707",
    "深股通": "f26&fs=b:BK0804",
    "B股": "f3&fs=m:0+t:7,m:1+t:3",
    "风险警示板": "f3&fs=m:0+f:4,m:1+f:4",
}

在爬取时，需要判定何时停止爬取当前板块，下图显示沪深京A股有279页，我们通过修改url中的页码字段为280来查看返回什么

可以看到返回的文件中，data后为null，因此，在每个板块循环爬取时，只要碰到页码的返回文件中data的内容为null时，则停止爬取当前板块。同时由于返回文件中，data后的内容是以null变量的形式展示的，我们需要定义一个变量null，否则会出现报错NameError: name 'null' is not defined

null = "null"
for i in cmd.keys():
    page = 0
    stocks = []
    while True:
        page += 1
        data = get_html(cmd[i], page)
        if data['data'] != null:
            print("正在爬取"+i+"第"+str(page)+"页")
            df = data['data']['diff']
            for index in df:
                dict = {
                        "代码": index["f12"],
                        "名称": index['f14'],
                        "最新价": index['f2'],
                        "涨跌幅": index['f3'],
                        "涨跌额": index['f4'],
                        "成交量（手）": index['f5'],
                        "成交额": index['f6'],
                        "振幅(%)": index['f7'],
                        "最高": index['f15'],
                        "最低": index['f16'],
                        "今开": index['f17'],
                        "昨收": index['f18'],
                        "量比": index['f10'],
                        "换手率": index['f8'],
                        "市盈率(动态)": index['f9'],
                        "市净率": index['f23'],
                    }
                stocks.append(dict)
        else:
            break
    df = pd.DataFrame(stocks)
    df.to_excel("股票_"+i+".xlsx", index=False)

执行结果如下：

完整源代码：

import requests
import re
import pandas as pd


header = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Cookie": "qgqp_b_id=18c28b304dff3b8ce113d0cca03e6727; websitepoptg_api_time=1703860143525; st_si=92728505415389; st_asi=delete; HAList=ty-100-HSI-%u6052%u751F%u6307%u6570; st_pvi=46517537371152; st_sp=2023-10-29%2017%3A00%3A19; st_inirUrl=https%3A%2F%2Fcn.bing.com%2F; st_sn=8; st_psi=20231229230312485-113200301321-2076002087"
}


def get_html(cmd, page):
    url = f"https://7.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112409467675731682619_1703939377395&pn={page}&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid={cmd}&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703939377396"
    response = requests.get(url, headers=header)
    data = response.text
    left_data = re.search(r'^.*?(?=\()', data).group()
    data = re.sub(left_data + '\(', '', data)
    # right_data = re.search(r'\)', data).group()
    data = re.sub('\);', '', data)
    data = eval(data)
    return data


cmd = {
    "沪深京A股": "f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80,m:1+t:2,m:1+t:23,m:0+t:81+s:2048",
    "上证A股": "f3&fs=m:1+t:2,m:1+t:23",
    "深证A股": "f3&fs=m:0+t:6,m:0+t:80",
    "北证A股": "f3&fs=m:0+t:81+s:2048",
    "新股": "f26&fs=m:0+f:8,m:1+f:8",
    "创业板": "f3&fs=m:0+t:80",
    "科创板": "f3&fs=m:1+t:23",
    "沪股通": "f26&fs=b:BK0707",
    "深股通": "f26&fs=b:BK0804",
    "B股": "f3&fs=m:0+t:7,m:1+t:3",
    "风险警示板": "f3&fs=m:0+f:4,m:1+f:4",
}

null = "null"
for i in cmd.keys():
    page = 0
    stocks = []
    while True:
        page += 1
        data = get_html(cmd[i], page)
        if data['data'] != null:
            print("正在爬取"+i+"第"+str(page)+"页")
            df = data['data']['diff']
            for index in df:
                dict = {
                        "代码": index["f12"],
                        "名称": index['f14'],
                        "最新价": index['f2'],
                        "涨跌幅": index['f3'],
                        "涨跌额": index['f4'],
                        "成交量（手）": index['f5'],
                        "成交额": index['f6'],
                        "振幅(%)": index['f7'],
                        "最高": index['f15'],
                        "最低": index['f16'],
                        "今开": index['f17'],
                        "昨收": index['f18'],
                        "量比": index['f10'],
                        "换手率": index['f8'],
                        "市盈率(动态)": index['f9'],
                        "市净率": index['f23'],
                    }
                stocks.append(dict)
        else:
            break
    df = pd.DataFrame(stocks)
    df.to_excel("股票_"+i+".xlsx", index=False)