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前言

当需要进行大规模查询时(比如目前遇到的情形:查询某个省所有发债企业的YY评级分数),人工查询显然太过费时,那就写个爬虫吧。

由于该爬虫实在过于简单,就只简单概述下。

一、请求端

通过观察YY评级的网页信息,如下图(F12或右击进入检查,点击network—>XHR—>headers)。

红色框表明是个get请求(其实这种网页基本都是Ajax get,需要总结实际url的规律的)。

绿色框即为实际URL,通过分析该URL,其由两部分组成。前半部分为“
https://web.ratingdog.cn/v1/search"text-align: center">Python爬取YY评级分数并保存数据实现过程解析

另外需注意,YY评级需要登录才可查询数据,在构建头部信息进行访问时,一定要提前登录,并在头部信息中放入登录信息和登录状态。

二、响应端

通过观察网页的响应信息(F12或右击进入检查,点击network—>XHR—>response),如下图。响应信息及其简单,我们所需要的YY评级分数安详地躺在那里,简单到一个正则表达式就可以提取出该数据。正则如下:

"msg".*"IssuerName":"(.*","YYRating":"(.*","IntrinsicRating".*"

Python爬取YY评级分数并保存数据实现过程解析

三、代码

所需数据较少,代码相对简单,就不建立函数了,直接一路到底吧。如下:

Python爬取YY评级分数并保存数据实现过程解析

运行代码后,得到结果如下。安徽省的100多条数据,就到了本地了

Python爬取YY评级分数并保存数据实现过程解析

Python爬取YY评级分数并保存数据实现过程解析

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,爬取,YY评级分数,保存数据

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。