欢迎来到8号配资网,下面小编就介绍下多线程获取股票价格,股票的数据一般怎么获取的相关资讯。

提及网络爬虫，绝大多数人都是会想起应用Scrapy专用工具，可是只是滞留在会应用的环节。为了更好地提升对网络爬虫体制的了解，我们可以手动式完成线程同步的网络爬虫全过程，另外，导入IP代理池开展基础的反爬实际操作。 此次应用天天基金网开展网络爬虫，该网址具备反爬体制，另外总数充足大，线程同步实际效果比较显著。

提及网络爬虫，绝大多数人都是会想起应用Scrapy专用工具，可是只是滞留在会应用的环节。为了更好地提升对网络爬虫体制的了解，我们可以手动式完成线程同步的网络爬虫全过程，另外，导入IP代理池开展基础的反爬实际操作。

此次应用天天基金网开展网络爬虫，该网址具备反爬体制，另外总数充足大，线程同步实际效果比较显著。

# 回到一个能用代理商，文件格式为ip:端口号 # 该插口立即启用github代理池新项目给的事例，故不确保该插口即时能用 # 提议自身构建一个当地代理池，那样获得代理商的速率更快 # 代理池构建github详细地址/github.com/1again/ProxyPool # 构建结束后，把正下方的proxy.1again.cc改为你的your_server_ip，当地构建得话能够写出127.0.0.1或是localhost def get_proxy(): data_json = requests.get("/proxy.1again.cc:35050/api/v1/proxy/?type=2").text data = json.loads(data_json) return data['data']['proxy']

构建完IP代理池后，大家刚开始下手线程同步抓取数据信息的工作中。一旦应用线程同步，则必须充分考虑数据信息的读写能力次序难题。这儿应用python中的序列queue开展储存基金代码，不一样进程各自从这一queue中获得基金代码，并浏览特定股票基金的数据信息。因为queue的载入和载入是堵塞的，因此 能够保证 该全过程不容易出現载入反复和载入遗失基金代码的状况。

# 将全部基金代码放进先进先出法FIFO序列中 # 序列的载入和载入全是堵塞的，故在线程同步状况下不容易乱 # 不在应用架构的前提条件下，导入线程同步，提升 抓取高效率 # 建立一个序列 fund_code_queue = queue.Queue(len(fund_code_list)) # 载入基金代码数据信息到序列 for i in range(len(fund_code_list)): #fund_code_list[i]也是list种类，在其中该list中的第0个原素储放基金代码 fund_code_queue.put(fund_code_list[i][0])

如今，刚开始撰写怎样获得特定股票基金的编码。最先，该涵数务必先分辨queue是不是为空，当不以空的情况下才可开展获得基金数据。另外，当发觉浏览不成功时，则务必将大家不久取下的基金代码再次放返回序列中去，那样才不容易造成 基金代码遗失。

# 获得基金数据 def get_fund_data(): # 当序列不以空时 while (not fund_code_queue.empty()): # 从序列载入一个基金代码 # 载入是堵塞实际操作 fund_code = fund_code_queue.get() # 获得一个代理商，文件格式为ip:端口号 proxy = get_proxy() # 获得一个任意user_agent和Referer header = {'User-Agent': random.choice(user_agent_list), 'Referer': random.choice(referer_list) } try: req = requests.get("/fundgz.1234567.com.cn/js/" str(fund_code) ".js", proxies={"http": proxy}, timeout=3, headers=header) except Exception: # 浏览失败了，因此 要把大家刚刚取下的数据信息再放回来序列中 fund_code_queue.put(fund_code) print("浏览不成功，试着应用别的代理商浏览")

当浏览取得成功时，则表明可以取得成功得到 股票基金的有关数据信息。在我们在将这种数据信息存进到一个.csv文件中，会发觉数据信息出現不正确。它是因为线程同步造成 ，因为好几个进程另外对该文件开展载入，造成 失败。因此 必须导入一个线程锁，保证 每一次只有一个进程载入。

# 申请办理获得锁，此全过程为堵塞等候情况，直至获得锁结束 mutex_lock.acquire() # 增加数据信息载入csv文件，若文档不会有则全自动建立 with open('./fund_data.csv', 'a ', encoding='utf-8') as csv_file: csv_writer = csv.writer(csv_file) data_list = [x for x in data_dict.values()] csv_writer.writerow(data_list) # 释放出来锁 mutex_lock.release()

到此，绝大多数工作中早已完成了。为了更好地能够更好地完成掩藏实际效果，大家对header开展任意挑选。

# user_agent目录 user_agent_list = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.71 Safari/537.1 LBBROWSER', 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; QQDownload 732; .NET4.0C; .NET4.0E)', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.84 Safari/535.11 SE 2.X MetaSr 1.0', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Maxthon/4.4.3.4000 Chrome/30.0.1599.101 Safari/537.36', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/38.0.2125.122 UBrowser/4.0.3214.0 Safari/537.36' ] # referer目录 referer_list = [ '', '', '', '' ] # 获得一个任意user_agent和Referer header = {'User-Agent': random.choice(user_agent_list), 'Referer': random.choice(referer_list) }

# 建立一个线程锁，避免 线程同步载入文档时产生紊乱 mutex_lock = threading.Lock() # 线程数为50，在一定范畴内，线程数越多，速率越快 for i in range(50): t = threading.Thread(target=get_fund_data,name='LoopThread' str(i)) t.start()

根据对线程同步和IP代理池的实践活动实际操作，可以更为深入了解线程同步和网络爬虫的原理。如果你在应用一些爬虫框架的情况下，就可以保证迅速精准定位不正确并处理不正确。

000056,建信消费理念升级混和,,1.7740,1.7914,0.98, 15:00

000031,华夏复兴混和,,1.5650,1.5709,0.38, 15:00

000048,中华双债提高债卷C,,1.2230,1.2236,0.05, 15:00

000008,嘉实中证500ETF连接 A,,1.4417,1.4552,0.93, 15:00

000024,大摩双利提高债卷A,,1.1670,1.1674,0.04, 15:00

000054,鹏华双债增利债卷,,1.1697,1.1693,-0.03, 15:00

000016,中华纯债债卷C,,1.1790,1.1793,0.03, 15:00

# 保证 安裝下列库，要是没有，请在python3自然环境下实行pip install 控制模块名 import requests import random import re import queue import threading import csv import json

完整篇源码储放在github上，有必须的可以下载

以上全部内容股票资讯sh-dupai.com提供,如果您还想了解更多的关于股票配资和股票股票公司的文章，请点击查看股票配资sh-dupai.com的其它文章