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本篇文章介紹使用python抓取貸款及理財平臺的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)拼接和匯總。最終通過tableau進行可視化。與之前的python爬蟲文章 不同之處在于之前是一次性抓取生產(chǎn)數(shù)據(jù)表，本次的數(shù)據(jù)需要每天重復(fù)抓取及存儲，并匯總在一起進行分析和可視化。

開始前的準(zhǔn)備工作

開始之前先導(dǎo)入所需使用的庫文件，各個庫文件在整個抓取和拼表過程中負(fù)責(zé)不同的部分。Requests負(fù)責(zé)頁面抓取，re負(fù)責(zé)從抓取下

來的頁面中提取有用的信息，pandas負(fù)責(zé)拼接并生成數(shù)據(jù)表以及最終的數(shù)據(jù)表導(dǎo)出。

</pre> 
#導(dǎo)入requests庫(請求和頁面抓取) 
import requests 
#導(dǎo)入正則庫(從頁面代碼中提取信息) 
import re 
#導(dǎo)入科學(xué)計算庫(拼表及各種分析匯總) 
import pandas as pd 
<pre>  

設(shè)置一個頭文件信息，方便后面的抓取。這個頭文件有兩個作用，第一防止抓取時被封，第二方便后面對頁面源文件的轉(zhuǎn)碼。

</pre> 
#設(shè)置請求中頭文件的信息 
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 
Safari/537.11', 
'Accept':'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8', 
'Accept-Charset':'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3', 
'Connection':'close', 
'Referer':'https://www.bluewhale.cc/' 
} 
<pre>  

抓取貸款及理財信息

準(zhǔn)備工作完成后開始對貸款和理財信息進行抓取，這里我們偷個懶，直接抓取p2peye.com的信息。p2peye.com是一個網(wǎng)貸咨詢及數(shù)據(jù)

平臺，內(nèi)容很豐富。他們定期更新各平臺的貸款及理財數(shù)據(jù)。

因為所有的網(wǎng)貸平臺信息都在一頁上，所以抓取起來比較簡單，不需要翻頁。下面是抓取并保存頁面信息的代碼。

</pre> 
#抓取并保存頁面信息 
r=requests.get('http://www.p2peye.com/shuju/ptsj/',headers=headers) 
html=r.content 
<pre>  

抓取下來的信息需要進行轉(zhuǎn)碼才能變成有用的信息，下面對頁面源代碼進行GBK轉(zhuǎn)碼。

</pre> 
#對抓取的頁面進行編碼 
html=str(html, encoding = "GBK") 
<pre>  

查看一下轉(zhuǎn)碼后的頁面，我們需要的信息都包含在里面了。后面只需要使用正則表達式逐個提取出來就可以了。

</pre> 
#查看抓取的頁面源碼 
html 
<pre>   

提取信息并進行數(shù)據(jù)清洗

使用正則表達式對應(yīng)著頁面中的字段逐個將關(guān)鍵數(shù)據(jù)從頁面源碼中提取出來，下面是具體的過程，首先提取的是平臺名稱字段。在頁

面源碼中平臺名稱在title中。

</pre> 
#使用正則提取title字段信息 
title=re.findall(r'"return false".*?title="(.*?)"',html) 
<pre>  

提取后查看下結(jié)果，內(nèi)容很干凈，不需要進行清洗可以直接使用。

</pre> 
#查看title字段信息 
title 
<pre>   

這里有一點要注意的是每個提取出來的字段最好都要檢查下，并且查看下數(shù)據(jù)的條目。因為有時候提取的條目中包含有其他的信息，

導(dǎo)致字段間條目數(shù)量不一致，這種情況下后面是無法拼接成數(shù)據(jù)表的。

</pre> 
 
#查看title字段數(shù)量 
 
len(title) 
 
607 
 
<pre>  

按照提取平臺名稱title的方法，后面我們依次提取了貸款利率，貸款金額，滿標(biāo)時間等關(guān)鍵信息。下面是具體的代碼。

</pre> 
 
#使用正則提取total字段信息 
 
total=re.findall(r'"total">(.*?)萬<',html) 
 
#使用正則提取rate字段信息 
 
rate=re.findall(r'"rate">(.*?)<',html) 
 
#使用正則提取pnum字段信息 
 
pnum=re.findall(r'"pnum">(.*?)人<',html) 
 
#使用正則提取cycle字段信息 
 
cycle=re.findall(r'"cycle">(.*?)月<',html) 
 
#使用正則提取plnum字段信息 
 
p1num=re.findall(r'"p1num">(.*?)人<',html) 
 
#使用正則提取fuload字段信息 
 
fuload=re.findall(r'"fuload">(.*?)分鐘<',html) 
 
#使用正則提取alltotal字段信息 
 
alltotal=re.findall(r'"alltotal">(.*?)萬<',html) 
 
#使用正則提取captial字段信息 
 
capital=re.findall(r'"capital">(.*?)萬<',html) 
 
<pre>  

由于后面我們要對數(shù)據(jù)進行累計追加及趨勢分析，因此在這里導(dǎo)入time庫生成當(dāng)天的日期，并將日期作為一個字段一起放在數(shù)據(jù)表。

</pre> 
 
#導(dǎo)入time庫(獲取日期) 
 
import time 
 
date=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) 
 
<pre> 
 
當(dāng)天的日期信息將和數(shù)據(jù)一起生成數(shù)據(jù)表。 
 
</pre> 
 
#日期 
 
date 
 
'2017-04-13' 
 
<pre>  

創(chuàng)建貸款及理財數(shù)據(jù)表

將前面提取出來的數(shù)據(jù)和日期信息一起生成數(shù)據(jù)表，首先使用columns參數(shù)設(shè)置數(shù)據(jù)表中各字段的排列順序。

</pre> 
 
#設(shè)置數(shù)據(jù)表各字段順序 
 
columns = ['采集日期','平臺名稱','成交額(萬)','綜合利率','投資人(人)','借款周期(月)','借款人(人)','滿標(biāo)速度(分鐘)',' 
 
累計貸款余額(萬)','凈資金流入(萬)'] 
 
<pre>  

然后設(shè)置各字段的名稱，并生成數(shù)據(jù)表。

</pre> 
 
#創(chuàng)建數(shù)據(jù)表 
 
table=pd.DataFrame({'采集日期':date, 
 
'平臺名稱':title, 
 
'成交額(萬)':total, 
 
'綜合利率':rate, 
 
'投資人(人)':pnum, 
 
'借款周期(月)':cycle, 
 
'借款人(人)':p1num, 
 
'滿標(biāo)速度(分鐘)':fuload, 
 
'累計貸款余額(萬)':alltotal, 
 
'凈資金流入(萬)':capital}, 
 
columns=columns) 
 
<pre>  

查看生成的數(shù)據(jù)表，字段順序與我們設(shè)置的一致，下一步把數(shù)據(jù)表導(dǎo)出為csv文件。便于后續(xù)的處理和分析。

</pre> 
 
#查看數(shù)據(jù)表 
 
table 
 
<pre>   

導(dǎo)出及追加數(shù)據(jù)

將生成的數(shù)據(jù)表導(dǎo)出為csv文件。這里有兩種導(dǎo)出方式。第一是新建數(shù)據(jù)表。但比較麻煩，后續(xù)要需要手動將每天的數(shù)據(jù)進行拼接。因

此還有第二種導(dǎo)出方式就是在一個數(shù)據(jù)表中不斷追加新數(shù)據(jù)。

第一種方式將數(shù)據(jù)表導(dǎo)出為一個新的csv文件，文件名為wdty加上數(shù)據(jù)抓取的具體日期，也就是date中的值。

</pre> 
 
#導(dǎo)出csv文件 
 
table.to_csv('C:\\Users\\ Desktop\\wdty'+date+'.csv',index=False) 
 
<pre>  

第二種方式是在一個csv文件中持續(xù)追加導(dǎo)出新的數(shù)據(jù)表。這里我們建立一個wdty的csv文件，每天抓取的數(shù)據(jù)都會追加到這個csv文件

中。代碼與之前的新建csv文件類似，唯一的區(qū)別是增加了mode參數(shù)，這個參數(shù)默認(rèn)值是w，也就是新建。把值改為a就是追加導(dǎo)出。

</pre> 
 
#在歷史csv文件中追加新信息 
 
table.to_csv('wdty.csv',index=False,mode='a') 
 
<pre>  

以下是導(dǎo)出后的數(shù)據(jù)表截圖。內(nèi)容與前面創(chuàng)建的數(shù)據(jù)表內(nèi)容一致。  

創(chuàng)建自定義函數(shù)

從導(dǎo)入所需的庫文件，到提取數(shù)據(jù)拼接和導(dǎo)出，我們一共進行了30+步的操作。為了簡化步驟，我們把這些步驟放在一個loan_data自

定義函數(shù)中。以后每次只需要執(zhí)行以下這個自定義函數(shù)就可以將數(shù)據(jù)抓取下來并導(dǎo)出到csv里了。下面是具體的代碼，其中為了獲得代

碼執(zhí)行中的過程信息，我們在一些關(guān)鍵步驟后使用print輸出了一些狀態(tài)信息。并計算了整個代碼執(zhí)行所耗費的時間。

</pre> 
def loan_data(): 
import os 
import requests 
import re 
import pandas as pd 
import time 
start = time.clock() 
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/23.0.1271.64 
Safari/537.11', 
'Accept':'text/html;q=0.9,*/*;q=0.8', 
'Accept-Charset':'ISO-8859-1,utf-8;q=0.7,*;q=0.3', 
'Connection':'close', 
'Referer':'https://www.bluewhale.cc/' 
} 
r=requests.get('http://www.p2peye.com/shuju/ptsj/',headers=headers) 
status=r.status_code 
if status == 200: 
print('頁面抓取狀態(tài)正常。') 
else: 
os._exit(0) 
html=r.content 
html=str(html, encoding = "GBK") 
print('編碼轉(zhuǎn)換完成！') 
title=re.findall(r'"return false".*?title="(.*?)"',html) 
total=re.findall(r'"total">(.*?)萬<',html) 
rate=re.findall(r'"rate">(.*?)<',html) 
pnum=re.findall(r'"pnum">(.*?)人<',html) 
cycle=re.findall(r'"cycle">(.*?)月<',html) 
p1num=re.findall(r'"p1num">(.*?)人<',html) 
fuload=re.findall(r'"fuload">(.*?)分鐘<',html) 
alltotal=re.findall(r'"alltotal">(.*?)萬<',html) 
capital=re.findall(r'"capital">(.*?)萬<',html) 
date=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) 
print('數(shù)據(jù)提取完成！') 
columns = ['采集日期','平臺名稱','成交額(萬)','綜合利率','投資人(人)','借款周期(月)','借款人(人)','滿標(biāo)速度(分 
鐘)','累計貸款余額(萬)','凈資金流入(萬)'] 
table=pd.DataFrame({'采集日期':date, 
'平臺名稱':title, 
'成交額(萬)':total, 
'綜合利率':rate, 
'投資人(人)':pnum, 
'借款周期(月)':cycle, 
'借款人(人)':p1num, 
'滿標(biāo)速度(分鐘)':fuload, 
'累計貸款余額(萬)':alltotal, 
'凈資金流入(萬)':capital}, 
columns=columns) 
print('數(shù)據(jù)表創(chuàng)建完成！') 
table.to_csv('C:\\Users\\cliffwang\\Desktop\\wdty'+date+'.csv',index=False) 
print(date+'日數(shù)據(jù)導(dǎo)出完畢！') 
table.to_csv('wdty.csv',index=False,mode='a') 
print('累計數(shù)據(jù)追加導(dǎo)出完畢！') 
end = time.clock() 
print ("執(zhí)行時間: %f s" % (end-start)) 
<pre>  

自定義函數(shù)寫好后，每次只需要執(zhí)行l(wèi)oan_data()就可以完成之前的30+步驟的工作了。下面是代碼和輸出的狀態(tài)信息以及代碼執(zhí)行時間信息。

</pre> 
loan_data() 
 
頁面抓取狀態(tài)正常。 
編碼轉(zhuǎn)換完成！ 
數(shù)據(jù)提取完成！ 
數(shù)據(jù)表創(chuàng)建完成！ 
2017-04-19日數(shù)據(jù)導(dǎo)出完畢！ 
累計數(shù)據(jù)追加導(dǎo)出完畢！ 
執(zhí)行時間: 0.933262 s 
<pre>  

使用tableau進行可視化

導(dǎo)出的數(shù)據(jù)雖然為csv格式，但使用excel進行可視化并不理想，主要問題在于excel對圖表行列數(shù)的限制(每張圖最多只能容納255個數(shù)

量列)。因此，我們將數(shù)據(jù)表導(dǎo)入到tableau中進行可視化。下面是對600+家網(wǎng)貸平臺數(shù)據(jù)的可視化截圖。尺寸為各平臺總成交額，顏色為綜合利率。   

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