dennis-liucd

Python爬虫可以说是好玩又好用了。现想利用Python爬取网页股票数据保存到本地csv数据文件中,同时想把股票数据保存到MySQL数据库中。需求有了,剩下的就是实现了。

 

在开始之前,保证已经安装好了MySQL并需要启动本地MySQL数据库服务。提到安装MySQL数据库,前两天在一台电脑上安装MySQL5.7时,死活装不上,总是提示缺少Visual Studio 2013 Redistributable,但是很疑惑,明明已经安装了呀,原来问题出在版本上,更换一个版本后就可以了。小问题大苦恼,不知道有没有人像我一样悲催。

 

言归正传,启动本地数据库服务:

    用管理员身份打开“命令提示符(管理员)”,然后输入“net start mysql57”(我把数据库服务名定义为mysql57了,安装MySQL时可以修改)就可以开启服务了。注意使用管理员身份打开小黑框,如果不是管理员身份,我这里会提示没有权限,大家可以试试。

 

启动服务之后,我们可以选择打开“MySQL 5.7 Command Line Client”小黑框,需要先输入你的数据库的密码,安装的时候定义过,在这里可以进行数据库操作。

 

下面开始上正餐。

 

一、Python爬虫抓取网页数据并保存到本地数据文件中

首先导入需要的数据模块,定义函数:

#导入需要使用到的模块
import urllib
import re
import pandas as pd
import pymysql
import os

#爬虫抓取网页函数
def getHtml(url):
    html = urllib.request.urlopen(url).read()
    html = html.decode(\'gbk\')
    return html

#抓取网页股票代码函数
def getStackCode(html):
    s = r\'<li><a target="_blank" href="http://quote.eastmoney.com/\S\S(.*?).html">\'
    pat = re.compile(s)
    code = pat.findall(html)
    return code

 

真正干活的代码块:

Url = \'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html\'#东方财富网股票数据连接地址
filepath = \'D:\\data\\\'#定义数据文件保存路径
#实施抓取
code = getStackCode(getHtml(Url)) 
#获取所有股票代码(以6开头的,应该是沪市数据)集合
CodeList = []
for item in code:
    if item[0]==\'6\':
        CodeList.append(item)
#抓取数据并保存到本地csv文件
for code in CodeList:
    print(\'正在获取股票%s数据\'%code)
    url = \'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0\'+code+\
        \'&end=20161231&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP\'
    urllib.request.urlretrieve(url, filepath+code+\'.csv\')

以上代码实现了爬虫网页抓取股票数据,并保存到本地文件中。关于爬虫的东西,有很多资料可以参考,大都是一个套路,不再多说。同时,本文实现过程中也参考了很多的网页资源,在此对所有原创者表示感谢!

 

先看下抓取的结果。CodeList是抓取到的所有股票代码的集合,我们看到它共包含1416条元素,即1416支股票数据。因为股票太多,所以抓取的是以6开头的,貌似是沪市股票数据(原谅我不懂金融)。

 

 抓取到的股票数据会分别存储到csv文件中,一只股票数据一个文件。理论上会有1416个csv文件,和股票代码数一致。但原谅我的渣网速,下载一个都费劲,也是呵呵了。

 

 打开一个本地数据文件看一下抓取的数据长什么样子:

 其实和人工手动下载也没什么区别了,硬要说区别,那就是解放了劳动力,提高了生产力(怎么听起来像政治?)。

 

二、将数据存储到MySQL数据库

 首先建立本地数据库连接:

#数据库名称和密码
name = \'xxxx\'
password = \'xxxx\'  #替换为自己的用户名和密码
#建立本地数据库连接(需要先开启数据库服务)
db = pymysql.connect(\'localhost\', name, password, charset=\'utf8\')
cursor = db.cursor()

其中,数据库名称(name)和密码(password)是安装MySQL时设置的。

 

创建数据库,专门用来存储本次股票数据:

#创建数据库stockDataBase,如果存在则跳过
sqlSentence1 = "create database if not exists stockDataBase"
cursor.execute(sqlSentence1)#选择使用当前数据库
sqlSentence2 = "use stockDataBase;"
cursor.execute(sqlSentence2)

在首次运行的时候一般都会正常创建数据库,但如果再次运行,因数据库已经存在,那么跳过创建,继续往下执行。创建好数据库后,选择使用刚刚创建的数据库,在该数据库中存储数据表。

 

下面看具体的存储代码:

#获取本地文件列
fileList = os.listdir(filepath)
#
依次对每个数据文件进行存储 for fileName in fileList: data = pd.read_csv(filepath+fileName, encoding="gbk") #创建数据表,如果数据表已经存在,会跳过继续执行下面的步骤print(\'创建数据表stock_%s\'% fileName[0:6]) sqlSentence3 = "create table if not exists stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期 date, 股票代码 VARCHAR(10), 名称 VARCHAR(10), 收盘价 float,\
最高价 float, 最低价 float, 开盘价 float, 前收盘 float, 涨跌额 float, 涨跌幅 float, 换手率 float,\
成交量 bigint, 成交金额 bigint, 总市值 bigint, 流通市值 bigint)
" cursor.execute(sqlSentence3)#迭代读取表中每行数据,依次存储(整表存储还没尝试过) print(\'正在存储stock_%s\'% fileName[0:6]) length = len(data) for i in range(0, length): record = tuple(data.loc[i]) #插入数据语句 try: sqlSentence4 = "insert into stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期, 股票代码, 名称, 收盘价, 最高价, 最低价, 开盘价,\
前收盘, 涨跌额, 涨跌幅, 换手率, 成交量, 成交金额, 总市值, 流通市值) \
values (\'%s\',%s\',\'%s\',%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)
" % record #获取的表中数据很乱,包含缺失值、Nnone、none等,插入数据库需要处理成空值 sqlSentence4 = sqlSentence4.replace(\'nan\',\'null\').replace(\'None\',\'null\').replace(\'none\',\'null\') cursor.execute(sqlSentence4) except:#如果以上插入过程出错,跳过这条数据记录,继续往下进行 break

 

 代码并不复杂,只要注意其中几个点就好了。

1.逻辑层次:

    包含两层循环,外层循环是对股票代码的循环,内层循环是对当前股票的每一条记录的循环。说白了就是按照股票一支一支的存储,对于每一支股票,按照它每日的记录一条一条的存储。是不是很简单很暴力?是的!完全没有考虑更加优化的方式。

2.读取本地数据文件的编码方式:

    使用\'gbk\'编码,默认应该是\'utf8\',但好像不支持中文。

3.创建数据表:

    同样的,如果数据表已经存在(判断是否存在if not exists),则跳过创建,继续执行下面的步骤(会继续存储)。有个问题是,有可能数据重复存储,可以选择跳过存储或者只存储最新数据。我在这里没有考虑太多额外的处理。其次,指定字段格式,后边几个字段成交量、成交金额、总市值、流通市值,因为数据较大,选择使用bigint类型。

4.没有指定数据表的主键:

    最初是打算使用日期作为主键的,后来发现获取到的数据中竟然包含重复日期的数据,这就打破了主键的唯一性,会出bug的,然后我也没有多去思考数据文件的内容,也不会进一步使用这些个数据,也就图省事直接不设置主键了。

5.构造sql语句sqlSentence4:

    该过程实现中,直接把股票数据记录tuple了,然后使用字符串格式化(%操作符)。造成的精度问题没有多考虑,不知道会不会产生什么样的影响。%s有的上边带着\' \',是为了在sql语句中表示字符串。其中有一个%s\',只有右边有单引号,匹配的是股票代码,只有一边单引号,这是因为从数据文件中读取到的字符串已经包含了左边的单引号,左边不需要再添加了。这是数据文件格式的问题,为了表示文本形式预先使用了单引号。

 6.异常值处理:

    文本文件中,包含有空值、None、none等不标准化数据,这里全部替换为null了,即数据库的空值。

 

完成MySQL数据库数据存储后,需要关闭数据库连接:

#关闭游标,提交,关闭数据库连接
cursor.close()
db.commit()
db.close()

不关闭数据库连接,就无法在MySQL端进行数据库的查询等操作,相当于数据库被占用。

 

三、MySQL数据库查询

#重新建立数据库连接
db = pymysql.connect(\'localhost\', name, password, \'stockDataBase\')
cursor = db.cursor()
#查询数据库并打印内容
cursor.execute(\'select * from stock_600000\')
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)
#关闭
cursor.close()
db.commit()
db.close()

以上逐条打印,会凌乱到死的。也可以在MySQL端查看,先选中数据库:use stockDatabase;,然后查询:select * from stock_600000;,结果大概就是下面这个样子了:

 

四、完整代码

    实际上,整个事情完成了两个相对独立的过程:1.爬虫获取网页股票数据并保存到本地文件;2.将本地文件数据储存到MySQL数据库。并没有直接的考虑把从网页上抓取到的数据实时(或者通过一个临时文件)扔进数据库,跳过本地数据文件这个过程。这里只是尝试着去实现了一下这件事情,代码没有做任何的优化考虑。本身不实际去使用,只是乐趣而已,差不多先这样。哈哈~~

 

#导入需要使用到的模块
import urllib
import re
import pandas as pd
import pymysql
import os

#爬虫抓取网页函数
def getHtml(url):
    html = urllib.request.urlopen(url).read()
    html = html.decode(\'gbk\')
    return html

#抓取网页股票代码函数
def getStackCode(html):
    s = r\'<li><a target="_blank" href="http://quote.eastmoney.com/\S\S(.*?).html">\'
    pat = re.compile(s)
    code = pat.findall(html)
    return code
    
#########################开始干活############################
Url = \'http://quote.eastmoney.com/stocklist.html\'#东方财富网股票数据连接地址
filepath = \'C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\data\\\'#定义数据文件保存路径
#实施抓取
code = getStackCode(getHtml(Url)) 
#获取所有股票代码(以6开头的,应该是沪市数据)集合
CodeList = []
for item in code:
    if item[0]==\'6\':
        CodeList.append(item)
#抓取数据并保存到本地csv文件
for code in CodeList:
    print(\'正在获取股票%s数据\'%code)
    url = \'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0\'+code+\
        \'&end=20161231&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP\'
    urllib.request.urlretrieve(url, filepath+code+\'.csv\')


##########################将股票数据存入数据库###########################

#数据库名称和密码
name = \'xxxx\'
password = \'xxxx\'  #替换为自己的账户名和密码
#建立本地数据库连接(需要先开启数据库服务)
db = pymysql.connect(\'localhost\', name, password, charset=\'utf8\')
cursor = db.cursor()
#创建数据库stockDataBase
sqlSentence1 = "create database stockDataBase"
cursor.execute(sqlSentence1)#选择使用当前数据库
sqlSentence2 = "use stockDataBase;"
cursor.execute(sqlSentence2)

#获取本地文件列表
fileList = os.listdir(filepath)
#依次对每个数据文件进行存储
for fileName in fileList:
    data = pd.read_csv(filepath+fileName, encoding="gbk")
   #创建数据表,如果数据表已经存在,会跳过继续执行下面的步骤print(\'创建数据表stock_%s\'% fileName[0:6])
    sqlSentence3 = "create table stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期 date, 股票代码 VARCHAR(10),     名称 VARCHAR(10),\
                       收盘价 float,    最高价    float, 最低价 float, 开盘价 float, 前收盘 float, 涨跌额    float, \
                       涨跌幅 float, 换手率 float, 成交量 bigint, 成交金额 bigint, 总市值 bigint, 流通市值 bigint)"
    cursor.execute(sqlSentence3)
    except:
        print(\'数据表已存在!\')

    #迭代读取表中每行数据,依次存储(整表存储还没尝试过)
    print(\'正在存储stock_%s\'% fileName[0:6])
    length = len(data)
    for i in range(0, length):
        record = tuple(data.loc[i])
        #插入数据语句
        try:
            sqlSentence4 = "insert into stock_%s" % fileName[0:6] + "(日期, 股票代码, 名称, 收盘价, 最高价, 最低价, 开盘价, 前收盘, 涨跌额, 涨跌幅, 换手率, \
            成交量, 成交金额, 总市值, 流通市值) values (\'%s\',%s\',\'%s\',%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" % record
            #获取的表中数据很乱,包含缺失值、Nnone、none等,插入数据库需要处理成空值
            sqlSentence4 = sqlSentence4.replace(\'nan\',\'null\').replace(\'None\',\'null\').replace(\'none\',\'null\') 
            cursor.execute(sqlSentence4)
        except:
            #如果以上插入过程出错,跳过这条数据记录,继续往下进行
            break

#关闭游标,提交,关闭数据库连接
cursor.close()
db.commit()
db.close()


###########################查询刚才操作的成果##################################

#重新建立数据库连接
db = pymysql.connect(\'localhost\', name, password, \'stockDataBase\')
cursor = db.cursor()
#查询数据库并打印内容
cursor.execute(\'select * from stock_600000\')
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)
#关闭
cursor.close()
db.commit()
db.close()

 

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