大家好，我是皮皮。
一、前言
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python网络爬虫问题，一起来看看吧。问题描述：
大佬们 这个13位数字怎么构造呀 找不到规律 试了在第一页的url基础上加数字也是不行
1、网站链接：http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#fund_etf
2、需求：获取ETF基金数据（代码、名称这2列数据）
3、带push字眼的链接存放ETF基金数据（代码、名称这2列数据），但是链接有2个变动的数据，一个是页码，一个是最后的13位数字 带push字眼的链接样例：http://85.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124030358799609457776_1703062450956&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703062450958
二、实现过程
这里【吴超建】给了一个指导：
这里她给了自己的代码，指定url的数据获取（可获取），如下：
import requests,json
import pandas as pd
headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:120.0) Gecko/20100101 Firefox/120.0'}
url = 'http://89.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112406545446716331029_1703061927055&pn=3&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703061927065'
resp = requests.get(url,headers = headers,timeout =10).text
table = resp.replace('jQuery112406545446716331029_1703061927055(','').replace(')','').replace(';','')
dict_data = json.loads(table)
df = pd.json_normalize(data = dict_data['data']['diff'])
df[['f12','f14']]但是抓取多页的数据（不成功），代码如下：
number = []
i = 0
n = 44
j = 1703054636319
while i < n:
j += 5
number.append(j)
i += 1
df_all = []
for i,j in zip (range(1,45),number):
url = f'http://85.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery1124030358799609457776_1703062450956&pn={i}&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_={j}'
resp = requests.get(url,headers = headers,timeout =10).text
table = resp.replace('jQuery112404551488490763843_1703043849281(','').replace(')','').replace(';','')
df = pd.json_normalize(data = dict_data['data']['diff'])
df_1 = df[['f12','f14']]
df_all.append(df_1)
all_table = pd.concat(df_all)后来【猫药师Kelly】指出：你们想复杂了，豆子要的数据在第一页就全部给出了。
代码运行之后，结果如下：
url = "http://55.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112402201018241113597_1703065790029&pn=1&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:MK0021,b:MK0022,b:MK0023,b:MK0024&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152&_=1703065790075"
headers = {
'Referer': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/102.0.0.0 Safari/537.36'
}
proxies = {'http': '','https': ''}
res = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)顺利地解决了粉丝的问题。
文章的最后，给大家分享一个Python网络爬虫数据采集利器。
注册 官网注册地址：https://get.brightdata.com/wxdtkgpzhtj8，注册即可用。
之后有个邮箱验证，自行验证一下即可完成注册。
注册完成后，会有对应的欢迎指引，如下图所示：
可以看到下图数据集和网络爬虫IDE。
这里还有一些官网给出的知名网站数据集，可以自行取用。
示例数据：
亮数据还提供了 web 端的 IDE 工具，并提供了相关的示例代码，你可以直接使用模板和对应的代码！也可以自己自定义爬虫，根据自己的需求创建代码。
输入相关的规则后，即可在线跑代码：
无论你是需要大规模收集数据，还是需要突破网站封锁，或者是需要管理你的爬虫代理网络，我亲测觉得亮数据的质量的确很不错，现在用我的连结有免费试用，点击阅读原文去试试吧！
三、总结
大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【哎呦喂 是豆子～】提出的问题，感谢【猫药师Kelly】、【吴超建】给出的思路，感谢【莫生气】、【冫马讠成】等人参与学习交流。
【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。
