晨星网，国际权威评级机构 Morningstar 的**官方网站，所以它的基金数据是很有参考性的，尤其是评级数据
爬取晨星网筛选列表，包括基金代码，基金专属代码，基金分类，三年评级，五年评级这些维度等，有了这些基本数据，为了爬取基金详情页，基金筛选等铺好数据基础。
列表爬取数据截图：
爬取基金详情页的数据， 根据
晨星列表数据数据，遍历爬取单支基金的详情页数据（包括名称，代码，分类，成立时间，基金公司）等维度，后续还有根据这些数据爬取基金的持仓信息，为后面筛选股票做好进一步铺垫
爬取基金详情页的数据， 根据第二部分
晨星基础数据数据，过滤掉货币，纯债基金等不是标的的基金，爬取目标基金的详情页数据（包括总资产，投资风格，各种风险信息，评级，股票，债券持仓比例等）等维度
爬取基金详情页的数据， 根据第二部分
晨星基础数据数据，过滤掉没有持有股票的基金，爬取单支基金的十大持仓股票信息（包括每只股票的代码，名称，占比）等维度
爬取基金详情页的数据，据此爬取基金经理数据
-
selenium模拟登录， 切换分页, 获取html, 最终获取数据 -
部分页面用了
BeautifulSoup解析 HTML -
pandas处理数据 -
数据库mymysql +
sqlalchemy(部分数据用, 部分写原生sql语句) -
工具:
- 通过图片比较获得某一个评级数据 -- 用了
get_star_count_with_np,还提供了备用图片相似度比较get_star_count_with_sewar - 验证码识别使用了
pytesseract(现在已经不用了)
- 通过图片比较获得某一个评级数据 -- 用了
-
多线程爬取
-
其他 -- 一部分数据维度需要其他站点的数据补充,比如检查某一个基金是否已经清算退市, 同类基金的总资产信息等, 直接用request库调用api获取
selenium模拟登录：- 直接在env文件设置好账号, 密码
可采用验证码识别方式 - 复制已经登录好的账号cookies,设置在env的login_cookie变量中
- 直接在env文件设置好账号, 密码
- 利用
BeautifulSoup解析 html，提取当前页的基金列表信息，存入到 mysql 中，或者追加到 csv 中 （目前仅 acquire_fund_snapshot.py 支持导出 csv） selenium模拟切换分页，重复第二，第三步- 所有的页数据爬取完，退出浏览器
pip install -r requirements.txt-
安装好 chromedriver 驱动（版本需要和你本地电脑 Chrome 浏览器版本一致），
-
安装 tesseract(识别二维码需要，如果是用 cookies 方式则不需要) 并将 tesseract 加到环境变量下，运行报错的话可能没有安装训练库，可参考https://stackoverflow.com/questions/14800730/tesseract-running-error，如果是需要连接数据库的话，还要配置好表结构 -
如果需要存数据到数据库，需要建好对应表结构，(运行
acquire_fund_snapshot.py可以存在 Excel，其他目前都是存在数据库中) -
从环境参数模板（.env.example）中复制一份文件（.env）,修改本地环境变量
cp .env.example .env根据自己情况改环境变量值，例如晨星用户名，密码，执行特定的爬虫脚本
-
运行 --执行
python main.py
input_value = input("请输入下列序号执行操作:\n \
1.“快照” \n \
2.“新基入库”\n \
3.“快照同步新基”\n \
4.“补充基金基础数据”\n \
5.“基金状态归档”\n \
6.“季度信息”\n \
7.“基金持仓股排名”\n \
8.“基金重仓股Top100”\n \
9.“股票持仓基金明细”\n \
10.“股票持仓基金汇总”\n \
11.“高分基金”\n \
12.“组合持仓明细”\n \
输入：")爬取数据的种子是从快照数据开始的(也就是所有基金列表数据), 有了种子数据之后,再爬取基金基础数据到基金基础表中. 然后根据基金基础表去爬取基金季度一些信息. 获取到数据之后就可以更加自己的需求进行分析和统计了
.
├── .env #本地环境配置参数
├── .env.example #环境配置参数模板实例
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── src
├── acquire_fund_base.py # 爬取基金基础数据-- 一些不变动的数据，例如成立时间
├── acquire_fund_quarter.py # 爬取基金季度变动 -- 例如持仓数据
├── acquire_fund_snapshot.py # 基金列表快照数据 —— 列表数据
├── fund_info_supplement.py # 执行补充维度清算，总资产信息
├── fund_statistic.py # 基金重仓股分析
├── fund_strategy.py # 高性价比基金筛选
├── sync_fund_base.py # 将快照爬取和基础数据合到一起了
├── assets # 一些静态资源,例如星级图片
│ └── star
│ ├── star0.gif
│ ├── star1.gif
│ ├── star2.gif
│ ├── star3.gif
│ ├── star4.gif
│ ├── star5.gif
│ └── tmp.gif
├── fund_statistic.py # 统计数据
├── config
│ └── env.py # 读取.env配置
├── db
│ └── connect.py # 连接数据库
├── fund_info
│ ├── api.py # api 基金信息爬取，主要是补充crawler不到一些信息
│ ├── crawler.py # 基金页面爬取
│ ├── statistic.py # 基金统计
│ ├── csv.py # 基金存为csv
│ └── supplement.py # 补充或者更新基金清算，总资产维度信息
├── crud # 利用sqlachemly 进行crud
├── models # sqlachemly 表model
├── lib
│ └── mysnowflake.py # 雪花id生成
├── outcome # 数据成果整理子项目
└── utils.py # 一些工具函数，比如登录，设置cookies等
├── __init__.py
├── cookies.py
├── file_op.py
├── index.py
└── login.py
涉及到一些细节有：
验证码识别错误的话，怎么处理- 切换分页如果是最后一页时，怎么处理下一页点击
- 晨星评级是用图片表示，如果转化成数字表示
- 如何保证循环当前页与浏览器当前页一致
- 多线程爬取时，线程锁
- 同名不同类型基金爬取处理
- ...
以上问题，我都做了相对应的处理。
基于上面的数据，简单做了如下数据汇总
根据基金评级，基金成立时间，基金夏普比例，基金经理从业时间等指标，从几千只股票中选出几十只性比价高的基金，如图所示：
至于”性比价“的定义，大家可以看下面这篇文章 精心整理，给大家汇总一批性价比高的基金名单
统计股票在这些基金中出现的频率,筛选出 top 50，可用于投资理财辅助，如图：
在基于上面的汇总数据，做出如下分析结果，得到 2021-Q1 与 2020-Q4 的基金重仓股 Top50 持仓结果对比，可以分两个维度排序，一个是基金持有个数，一个是持有总市值：
上面我们知道了基金重仓股排名，我们当然也可以统计某一只股票的基金持仓明细，如图所示，**平安基金持仓明细：
**平安的基金持仓明细，按基金持有市值排序，其部分数据截图如上
所有的数据统计及分析在 anchor_outcome 子项目下
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如果有问题，有兴趣的话，欢迎提 issue，私聊，star。
另外如果大家感兴趣可转债数据的话欢迎跳到convertible-bond-crawler