摘要：笔记记录爬取上期所持仓数据的过程，本次爬取使用的工具是python，使用的IDE是pycharm
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一、查看网页属性，分析数据结构
在浏览器中打开上期所网页，按F12或者选择表格文字-右键-审查元素，调出控制台：
在Network中可以看到目标数据：http://www.shfe.com.cn/data/dailydata/kx/pm20190110.dat，其中 20190110 是数据代表的日期：
二、将数据下载到本地文件夹
1.在pycharm中新建一个python文档，将目标dat文件下载到本地文件夹，需要用到的包可以在CMD控制台中通过 ‘pip install [包名]’ 安装：
import xlwt
import requests
import os
mydate = "20190111" #指定需要的数据日期
url = "http://www.shfe.com.cn/data/dailydata/kx/pm" + mydate + ".dat"
root = "F://py//SQ//"
path = root + url.split('/')[-1] + ".txt" #指定下载的目录,保存为txt文件
r = requests.get(url)
with open(path, 'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
print("文件保存成功")
2.运行代码后，可以看到文件夹中多了个pm20190111.dat.txt文件，用记事本打开文件，可以看到文件是Json格式的表格，接下来用json包将其解析成python的dataframe格式：
代码：
import json
file = open("F://py//SQ//pm" + mydate + ".dat.txt", 'r', encoding='UTF-8')
js = file.read()
dic = json.loads(js)
file.close()
3.接下来将数据存储到excel表中，使用的是xlwt包，运行代码，至此，上期所的每日持仓数据已成功爬取
def WriteExcel(data):
pm = xlwt.Workbook()
sheet = pm.add_sheet('Sheet1', cell_overwrite_ok=True)
title = ['品种代码', '序号', '排名', '期货公司会员号', '会员类别', '总成交量', '比上交易日增减', '期货公司会员号', '会员类别', '总持买单量', '比上交易日增减', '期货公司会员号',
'会员类别', '总持卖单量', '比上交易日增减', '品种']
for i in range(len(title)): # 创建表头
sheet.write(0, i, title[i])
j = 0
for line in data["o_cursor"]: # 写入数据
dataV = list(data["o_cursor"][j].values())
j = j + 1
for k in range(len(dataV)):
if isinstance(dataV[k], str):
dataV[k] = dataV[k].strip()
sheet.write(j, k, dataV[k])
pm.save("F://py//SQ//demo" + mydate + ".xls")
WriteExcel(dic)
