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以上文章来源于小鹏友的数据分析之路,作者 小鹏友

网址:https://chl.cn/?lishi
界面:
可以看出,网站上有2006至今的历史汇率数据。点击进“2020-9-30”入下个界面:

进入新的网页后,可以看到本人需要的爬取的数据:人民币兑美元汇率(其它汇率留给大家自主爬取)。
对比两个时间(2020-9-30和2020-9-29)的网页url,发现只有id不同,而且只差1,说明可以根据id号递增来循环爬取不同日期的汇率。
https://chl.cn/?id=7511 #2020-9-29https://chl.cn/?id=7512 #2020-9-30
接下来,解析人民币兑美元汇率(中间价)的源码:
第一,在chrome打开该网址,选择一个日期点击进入,然后按F12,鼠标点击右上角的箭头,再把箭头移动到需要爬取的汇率上,观察右边的源码,鼠标再次移动到对应的源码上,右键->edit as HTML,就可以看到具体的源码了。


第二,可以用re库,正则匹配出需要的内容:
https://chl.cn/?id=7511 #2020-9-29
https://chl.cn/?id=7512 #2020-9-30
上述代码匹配到的内容如下(以2020-9-30为例)。可以看出,美元汇率存放在list[0]中(其它部分汇率也可以匹配得到)。


用以下代码可以进一步匹配到2020-9-30的美元汇率6.8101

最后,就是实实在在地敲代码去爬了。如果爬取2016年至今每天的汇率数据,时间会有点久,所以本文就只爬取了2019年5月6日(即id=5001)至今的汇率数据,效果如下:

全部代码:
import pandas as pd import numpy as np import requests import re import time import datetime def CHNtime2strtime(CHNtime): ''' 功能:中文时间转字符串时间 传入:一个中文时间,如“2020年9月30号” 返回:字符串时间,如“2020-9-30” ''' CHNtime_list = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+',CHNtime) for i in CHNtime_list: if i != '日': CHNtime = CHNtime.replace(str(i),'-') else: CHNtime = CHNtime.replace(str(i),'') return CHNtime def diff_days(str_time): ''' 功能:计算过去某天时间与今天的天数差,比如“2020-9-29”距离今天(2020-9-30)相差1天 传入:一字符串时间,如“2020-9-30” 返回:天数差(数值型) ''' date_time = datetime.datetime.strptime(str_time,'%Y-%m-%d') now_time = datetime.datetime.now() diff_time = now_time - date_time days = diff_time.days return days t = [] # 时间 dollar = [] # 美元 i = 5000 # 本文从id=5001(即2019-5-6)开始爬取 while True: # 设置死循环 i += 1 # 循环一次,id+1 # 请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; \ Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36' } # 网址 url = 'https://chl.cn/?id={}'.format(str(i)) # 请求响应 r = requests.get(url,headers=headers) r.encoding = "utf-8" s = r.text try: #设置抛出异常,因为有些id,如id=7001,网页就不存在 rate_list = re.findall(r'<td><a href=".*?">(.*?)</a>/人民币</td><td>(.*?)</td>',s) tt = re.findall(r'<h1>(.*?)汇率</h1>',s)[0] #日期 strtime = CHNtime2strtime(tt) #中文时间转字符串时间 t.append(datetime.datetime.strptime(strtime,'%Y-%m-%d')) dollar.append(rate_list[0][1]) #美元 days = diff_days(strtime) # 计算天数差 print(tt,'爬取成功!') print('当天距离现在相差:',days,'天') if days == 0: #死循环终止条件:天数差为0时,即代表爬取到今天 break except: # 如果爬取的url不存在,那么时间与汇率就用控制代替 t.append(np.nan) dollar.append(np.nan) print('id = ',i,' ',np.nan) time.sleep(0.2) #为了防止爬取的速度过快,设置睡眠时间为0.2s df = pd.DataFrame() # 生产一个DataFrame用来存放数据 df['time'] = t df['人民币兑美元汇率'] = dollar df.dropna(inplace=True) # 将缺失值删去 df.to_excel('历史人民币兑美元汇率.xlsx',index=False) #在目前文件夹上生成excel文件 print('历史人民币兑美元汇率.xlsx 文件生成成功!')