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用Python获取银行网站上的存贷款利率表

作者: afenxi来源: afenxi时间:2017-06-08 16:36:360

摘要:用Python获取银行网站上的存贷款利率表。

项目背景

最近在做一个利率市场化咨询的项目,主要是协助银行搭建定价体系,提供定价策略,在充分考虑产品差异、顾客需求差异、时间差异、地点差异等因素基础上制定不同的存贷款定价方法。

在制定定价策略之前, 我们通常会分析客户所处的内外部的环境。外部环境分析可以分成宏观环境分析、行业环境分析等部分。 在行业分析(Industrial Analysis) 部分, 我们会确定客户的存贷款利率价格在业内处于什么样的水平。这就需要去采集各家银行的存贷款利率数据。

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

然而Wind上没有相关的数据源可供下载。 这就需要不怕脏不怕累的小朋友们去百度搜索各家银行的网站,然后再用肉眼寻找躲在银行主页角落的“存贷款利率”的连接, 点击进入后将存贷款利率录入到Excel中。 这绝对是是对Junior耐心、眼力的一个考验... 这种没有什么附加值、重复性很强的工作,对于新人成长并没有什么帮助。但是怎么才能让这种无聊的工作自动化呢 ?

Life Is Short, Use Python

这时候我们就要引出 简单、易学、功能强大的编程语言 Python了。我就在这里不赘述Python的优点了,只放一个一目了然的编程语言比较图:

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

需求分析

在这项任务中,我们需要的自动化的过程并不多,只需要遍历各大银行主页,搜索到存贷款页面连接并打印或储存下来即可。 我们当然也可以直接将数据直接也爬取下来存在Excel中, 但因为各家银行网站架构设计各异,有些存贷款利率表甚至只是一张图片,页面分析的过程会比较耗时。所以,我们暂时不将数据爬取转存这项功能放入我们的需求清单中。

爬取过程

首先, 我们先找到一个银行网址导航网站。我选取的是360导航页面 (http://hao.360.cn/yinhanggengduo.html):

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

并查看源代码:

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

可以看出, 银行网址都被放入了 a 这个标签中。 我们可以使用第三方库 BeautifulSoup 美丽汤对该标签进行下载。

当然,不只是银行网址被放入了这个标签中,还有其他很多不相关的网站也是被放入了这个标签下。 这时候我们就需要 正则表达式 对于该标签下的链接进行筛选。经过观察, 大部分银行网站的标签名都以“银行”结尾, 所以我们使用

" .银行 "

作为筛选的正则。而在银行页面上,存贷款的利率信息表的标签名,一般都会包含”款利率“这几个字, 所以我们使用:

”款利率. *"

作为寻找存贷款利率链接的正则。

下面是准备阶段的Python代码:

#encoding:utf-8 import urllib2 import re from bs4 import BeautifulSoup #建立列表储存url和对应的标签名 url = [] name= [] #建立集合, 将爬取过的页面放入,避免才重复 urlset =set("") #用于筛选的正则表达式 source = ".银行" temp = source.decode(utf8) source2 = "款利率.*" temp2 = source2.decode(utf8) #导航网站作为我们爬取的根页面 response = urllib2.urlopen("http://hao.360.cn/yinhanggengduo.html") html= response.read() soup = BeautifulSoup(html,html.parser) #将满足条件的url和页面名称放入列表中 for tag in soup.find_all(name=a, text=re.compile(temp)): name.append(tag.string) url.append(tag.get(href))

我们在获取好各大银行网站的url后, 我们需要进一步进入银行的存贷款利率信息表页面。但是经过进一步分析,我们发现,第二层的url一般都是短链接:

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

无法直接使用,所以我们需要将短链接与域名进行拼接:

#域名拼接 url2 = link + tag2.get(href)

而如果第二层链接是可以直接访问的连接,这样拼接会导致访问错误,所以我们将连接转换为String, 通过判断其前四个Char是否为http来判断该连接为长连接还是短链接:

if href[0:4] == http: #长连接,不进行域名拼接    url2 = tag2.get(href)

并在每次拼接后查询该连接是否输出过,如果已经输出过,则通过continue跳过循环。如果没有,则输出后加入urlset集合中:

if url2 in urlset: continue else: urlset.add(url2)

Python输出部分代码:

num = -1 for link in url: num = num + 1    try: linkresponse = urllib2.urlopen(link) htmlpage = linkresponse.read() pagesoup = BeautifulSoup(htmlpage, html.parser) for tag2 in pagesoup.find_all(name=a, text=re.compile(temp2)): #得到银行名称            bname = tag2.get_text() #得到页面名称            href = str(tag2.get(href)) if href[0:4] == http: #长连接,不进行域名拼接                url2 = tag2.get(href) if url2 in urlset: #输出过, 跳出循环                    continue                else: #未输出过,放入集合                    urlset.add(url2) else: #域名拼接                url2 = link + tag2.get(href) if url2 in urlset: continue                else: urlset.add(url2) print name[num]+" " + bname +" "+ url2 except: pass

运行结果

我们在完成代码部分后,运行该部分Python脚本。

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

查看输出:

用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网 用Python获取银行网站上的存贷款利率表-数据分析网

可以看出,我们需要的银行存贷款信息页面链接已经打印出来。 做咨询的小朋友们可以直接点击进入记录相关银行的存贷款利率了~

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