一键爬取基金历年季度报数据，轻松搞定！附源码

福利干货，第一时间送达！

大家好，我是老表

今天分享一篇爬取基金季度报告的文章，比之前爬取基金数据可视化文章含“金”量更高。

爬虫的整体思路比较简单，代码量甚至都没有基金分析那篇的多，很适合入门的朋友参考学习

另外，这篇文章可能介绍的比较细，大家酌情加速阅读

注：文末可获取本节所有源码

正文

目标：通过天天基金网爬取基金历史季度报告，下载对应的季度报告到本地 pdf 文件

首先，登录天天基金网，进入基金季度报告页面

我这里直接选近一年收益率最高的基金为对象：创金合信工业周期股票A，基金代码：005968

报告页面长这样：

对应的，点击 基金公告菜单的定期报告选项 可以看到所有的季度报告

可以看到此时的 url 链接变成了下面这种：

http://fundf10.eastmoney.com/jjgg_005968_3.html

这个 url 我们通过 前缀+基金代码+后缀 可以直接构造

对于任意的基金报告，只需要改动基金代码就能直接定位到基金报告页。

http://fundf10.eastmoney.com/jjgg_ + 基金代码 + _3.html

另外可以发现，005968 的基金报告是有两页。

调出 F12 窗口，在点击下一页的时候可以发现动态请求的链接

http://api.fund.eastmoney.com/f10/JJGG?callback=jQuery18304948864684189589_1613722337855&fundcode=005968&pageIndex=2&pageSize=20&type=3&_=1613723166954

前面的参数例如：funcode、pageIndex 等表示基金代码、页码等，都可以理解，但是最后一个参数有点奇怪：“&_=1613723166954”

如果删了这个参数或者随便改一个值，出来的结果是这样的：

通过多次测试，发现这个参数值会根据时间发生变化，但是又不是简单的时间戳格式

大胆盲猜一下，这个参数应该是平台对应的反爬参数，如果能破解这个参数的生成规则，那么今天的目标就很容易搞定

花了点时间多研究了一下，发现没有很明显的规则，暂时决定放弃。

这个参数确实比较重要，有兴趣的可以研究下平台的生成规则，

ok，通过接口的方案获取数据暂时行不通，那就换种方式：selenium

关于 selenium 的使用在老早的一篇文章中就有说过，我还特意去看了一下，发现当时写的巨详细，墙裂推荐：小白学爬虫-进阶-selenium 获取数据

所以，下面是文章的重点：通过 selenium 爬取数据

老规矩，先说流程：

1. 进入季度报页面，获取翻页页面进行循环
2. 循环体中执行以下两个操作
• 解析当前页的内容，保存页面数据
• 点击下一页
3. 遍历所有数据，筛选报告中的季度报
4. 调用下载函数，下载对应的基金报告，保存 pdf 在本地

具体的，在解析每一页的内容时，可拿到 基金报告的标题、下载链接、发布时间 等

流程不难，代码操作也比较简单，往下看 

1. 构造基金报告页 url

很简单，两句话

code = '005968'
url = 'http://fundf10.eastmoney.com/jjgg_{0}_3.html'.format(code)

2. 初始化 selenium

为了方便使用，直接封装在函数里面

具体代码如下：

from selenium import webdriver

def init_selenium():
    """
    初始化 selenium
    @return:
    """
    executable_path = "D:\software\install\chromedriver_win32\chromedriver.exe"
    # 设置不弹窗显示
    # chrome_options = Options()
    # chrome_options.add_argument('--headless')
    # chrome_options.add_argument('--disable-gpu')
    # browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options, executable_path=executable_path)
    browser = webdriver.Chrome(executable_path=executable_path)

    return browser

运行之前需要手动改一下自己的 chromedriver.exe 的本地路径。

3. 获取报告页码

如图所示，4 个 label 标签分别对应：上一页、1、2、下一页，页码为 2

所以：页码即为 label 的长度-2

具体页码的获取通过  BeautifulSoup 对页面进行解析即可

browser.get(url)
content = browser.page_source
soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
# 获取页码数
soup_pages = soup.find_all('div', class_='pagebtns')[0].find_all('label')
page_size = len(soup_pages)-2

4. 获取页面内容

页面内容中主要包括：报告标题、报告文件链接和公告日期

需要注意的是，部分报告的文件下载链接为空，需要特殊处理

部分报告文件是报告摘要，需要过滤掉

具体代码如下：

list_result = []
"""获取内容"""
soup_tbody = soup.find_all('table', class_='w782 comm jjgg')[0].find_all('tbody')[0]
for soup_tr in soup_tbody.find_all('tr'):
    soup_a = soup_tr.find_all('td')[0].find_all('a')
    title = soup_a[0].get_text()
    # 文件下载链接为空的处理
    if len(soup_a) == 2:
        link = soup_a[1].get('href')
    else:
        link = None
 
 date_str = soup_tr.find_all('td')[2].get_text()
    if title.endswith("报告"):
        list_result.append([title, link, date_str])

df_result = pd.DataFrame(list_result, columns=['报告标题', '报告pdf链接', '公告日期'])

5. 翻页操作

翻页操作在 selenium 中操作非常方便，定位+点击

对应的需要先确定翻页的按钮，也就是对应的页码 1/2/3/4 等，然后调用 click 函数

具体代码如下：

# 点击下一页按钮
browser.find_element_by_xpath("//div[@class='pagebtns']/label["+str(index+2)+"]").click()
time.sleep(random.randint(5, 10))

非常建议大家在每一个翻页中设置合适的休眠时间

上次基金的文章开源之后，可能有人把休眠时间去掉了，短时间内频繁爬取，导致官方做了反爬

还是建议大家理性爬数据，善待每一个目标网站。

6. 下载文件

上上一步已经拿到了每一个基金报告的标题和链接，直接遍历下载即可

下载 pdf 文件直接使用 requests 即可

具体代码如下：

import requests
# 设置下载路径
file_path = os.path.join(dirpath, title + '.pdf')
# 下载文件
res = requests.get(link)
with open(file_path, 'wb') as f:
    f.write(res.content)

ok，具体的流程和代码已经介绍完毕

正常情况下，你的代码点击运行后自动打开 chrome 浏览器：

同时，编译器终端会是这样的：

下载后的基金季度报告文件是这样的：

以上就是本次爬虫的所有内容

最后的最后，还是建议大家理性爬数据，在每一个翻页中设置合适的休眠时间，善待每一个目标网站

另外，本着互相学习、交流思路的目的，本节所有代码开源

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代码开源的目的主要是互相学习、交流思路

比如有更好的方法爬取基金报告数据的，也都可以一起交流讨论

说个小小的拓展，对于基金季度报 pdf 文件，可以通过 Python 对收益情况、业绩表现、投资情况等做一个更细致的对比分析