书接上回,利用浏览器自带的解析工具,我们获取到了对应的后端接口地址,如下:
http://fund.eastmoney.com/Data/Fund_JJJZ_Data.aspx?t=1&lx=1&letter=&gsid=&text=&sort=zdf,desc&page=2,200&dt=1658849281992&atfc=&onlySale=0
可以通过postman观察到,返回的是一句包含js语句的简单变量赋值代码。
那么我们如何通过python解析获取其中的数据部分呢?
方法很简单,我们需要引用第三方包比如pyexecjs、js2py,它们能够在python代码中执行一些简单的js代码,正好适合目前这个场景。我把两种包的方法都列出来,基本大同小异。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from fake_useragent import UserAgent
import subprocess
from functools import partial
# Attention!!!
# windows环境下需要配置编码方式为utf-8,否则如果js代码中有中文,execjs执行会出错。
subprocess.Popen = partial(subprocess.Popen, encoding='utf-8')
import execjs
import js2py
target_url = 'http://fund.eastmoney.com/data/fund_jjjz_data.aspx'
header = {
'user-agent': UserAgent().random
}
params = {
'page': '1,100',
'sort': 'dwjz,desc'
}
if __name__ == '__main__':
with requests.get(url=target_url, headers=header, params=params) as resp:
result = None
if resp.status_code == 200:
result = resp.content.decode('utf-8')
data = result[4:]
try:
result = execjs.eval(data)
result2 = js2py.eval_js(data)
print(result['datas'])
print(result2['datas'])
except Exception as e:
print(e)
PS:关于execjs和js2py这两个第三方包执行这段js代码的耗时供大家参考。从目前的结果看和网上找到的文档说明存在一定差异,可以看出execjs性能表现更好,具体原因还在分析中。
In [16]: %timeit execjs.eval(data)
60.6 ms ± 386 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [17]: %timeit js2py.eval_js(data)
87.3 ms ± 429 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
In [18]: %timeit js2py.eval_js(data)
86.6 ms ± 262 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [19]: %timeit execjs.eval(data)
60.7 ms ± 261 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
to be continued!