Python爬虫实战：获取基金净值与规模数据并存入数据库

1 前言

在之前的系列文章中，我们已经完成了基金阶段变动信息和ETF相关数据的抓取工作。本章将在此基础上继续深入，重点获取基金的价格信息，并将此前抓取到的各类数据统一存入数据库，以便为后续的数据分析操作做好准备。

2 获取基金净值

获取基金净值的核心在于提取基金最近一个交易日的价格数据。如示例所示，我们需要关注单位净值的更新日期、具体价格数值以及涨跌幅度。此外，我们还一并获取基金的规模信息。在后续筛选同类基金时，若面临选择困难，可依据基金规模进行倒序排列，优先选取规模较大的基金进行投资，这通常有助于提高投资收益的稳定性和可靠性。

通过对页面结构的深入分析，我们可以确定基金价格信息的获取路径：首先需要定位 class="dataItem0" 元素下的 dl 标签。基金规模信息的获取逻辑与价格类似，通过观察可知，规模数据位于 <div class="infoOfFund"> 标签内的 table 中，具体提取自第二个 td 元素。

单位净值日期的获取方式：

dt>p 标签内容

基金净值和变动信息获取方式：

• dd.dataNums>span[0] 标签为单位净值
• dd.dataNums>span[1] 标签为变动百分比

基金规模信息的获取方式：

div>table>td[2]

基于上述分析，最终实现的代码逻辑如下图所示。通过这种方式，我们成功获取了基金的价格信息数据：

打印的结果如下图所示：

code 159779 price 1.0007 percent 0.07 fund_size 3.55 update_date 2021-11-19

3 数据库结构设计

在成功获取原始数据后，下一步是将这些数据转化为结构化的格式进行持久化存储。

4 如何进行数据存储

为了实现数据的持久化存储，必须使用数据库。虽然在 java 生态中存在多种ORM框架可供操作，但在Python中通常避免使用过于沉重的框架，而是倾向于直接编写SQL语句进行操作。因此，首先需要安装用于操作数据库的类库。

# 安装 pymysql
pip install pymysql

接下来，我们需要配置数据库的连接参数。基于这些连接信息，编写两个核心方法：一个用于查询数据库中的现有信息，另一个用于修改数据库内容（包括增加、删除和更新操作）。在执行数据修改操作时，务必记得调用 commit() 方法提交数据库信息，否则更改不会生效保存。

5 总结

本文详细介绍了利用Python爬虫获取基金价格信息的具体方法，并完成了数据库结构的设计以及数据存储的操作流程。由于相关代码实现和表结构设计篇幅较长，文中以图片形式展示关键部分。

到此这篇关于Python爬虫获取基金净值信息详情的文章就介绍到这了，更多相关Python获取信息内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持本站！