python爬取各類基金數據，以『動圖可視化』方式展示基金的漲跌情況

01前言

去年接觸基金，體會到了基金的香（真香），今天也是過年后基金開始交易的第一天，今天爬取『蛋卷基金』數據，通過pyecharts動圖可視化方式展示基金的漲跌情況。

本文將圍繞這三點去進行爬取數據，動圖可視化展示數據：

• 近一月漲跌幅前10名

• 基金各個階段漲跌幅

• 近30個交易日凈值情況

02數據獲取

數據來源

本文的數據來源：『蛋卷基金』

https://danjuanapp.com/

看過我之前的這篇文章基金這么賺錢！！編程實現基金從采集到分析通用模板！（白酒為例）都學會了怎么在『蛋卷基金』爬取數據（ajax異步交互方式），不會的可以去看看，文中有詳細步驟！！！

數據分析

接下爬取的數據涉及五大類（五種基金）

1. 股票型基金

2. 混合型基金

3. 債券型基金

4. 指數型基金

5. QDII型基金

通過抓包分析ajax異步交互鏈接的規律：

• type是對應的五種基金的代號

• order_by是對應最近多久的基金漲跌幅排序

'近一周':'1w'
'近一月':'1m'
'近三月':'3m'
'近六月':'6m'
'近1年':'1y'
'近2年':'2y'
'近3年':'3y'
'近5年':'5y'

‍

• page是對應的頁數，從第1頁開始

備注：『蛋卷基金』這個網站沒有反爬！！！，請求不需要cookie！！！

ok，這些都清楚之后，接下來就可以開始爬取數據了！

03數據可視化

由於『蛋卷基金』這個網站沒有反爬！！！，所以數據爬取和可視化分析放一起了（直接爬取數據后就進行可視化！）

分析1：近一月漲跌幅前10名

爬蟲代碼

###基金類型
dict_type={"股票型":1,"混合型":3,"債券型":2,"指數型":5,"QDII型":11}
###時間
dict_time={'近一周':'1w','近一月':'1m','近三月':'3m','近六月':'6m','近1年':'1y','近2年':'2y','近3年':'3y','近5年':'5y'}


for key in dict_type:
    url = "https://danjuanapp.com/djapi/v3/filter/fund?type="+str(dict_type[key])+"&order_by=1w&size=10&page=1"
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.encoding = 'utf-8'
    s = json.loads(res.text)
    s = s['data']['items']
    name = []
    value = []
    for i in range(0,len(s)):
        print(s[i]['fd_name']+":"+s[i]['yield'])
        name.append(s[i]['fd_name'])
        value.append(s[i]['yield'])
    ###開始繪圖
    pie(name, value, str(key)+"基金漲跌幅", "["+str(key)+"]基金近一月漲跌幅前10名")

餅狀圖可視化代碼

###餅狀圖
def pie(name,value,picname,tips):
    c = (
        Pie()
            .add(
            "",
            [list(z) for z in zip(name, value)],
            # 餅圖的中心（圓心）坐標，數組的第一項是橫坐標，第二項是縱坐標
            # 默認設置成百分比，設置成百分比時第一項是相對於容器寬度，第二項是相對於容器高度
            center=["35%", "50%"],
        )
            .set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple"])  # 設置顏色
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title=""+str(tips)),
            legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="70%", orient="vertical"),  # 調整圖例位置
        )
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
            .render(str(picname)+".html")
    )

這里將餅狀圖可視化代碼封裝成函數，繪制五種基金的餅狀圖只需調用這個函數即可

###開始繪圖
pie(name, value, str(key)+"基金漲跌幅", "["+str(key)+"]基金近一月漲跌幅前10名")

1.股票型基金

2.混合型基金

3.債券型基金

4.指數型基金

5.QDII型基金

分析

上圖中是五大類基金的選取近一個月漲跌幅最高前10名的基金進行繪圖。

同理近一周、近三個月、近一年也可以通過這個代碼進行繪制，只需要將參數order_by修改即可

'近一周':'1w'
'近一月':'1m'
'近三月':'3m'
'近六月':'6m'
'近1年':'1y'
'近2年':'2y'
'近3年':'3y'
'近5年':'5y'

‍

分析2：基金各個階段漲跌幅

上面分析中可以清楚這五類基金近一個月最高的漲跌幅排名情況，下面從排名中選取第一名基金（五類中各選取第一名）分別展示該基金各個階段的漲跌幅情況

階段情況：

'近一周':'1w'
'近一月':'1m'
'近三月':'3m'
'近六月':'6m'
'近1年':'1y'
'近2年':'2y'
'近3年':'3y'
'近5年':'5y'

爬蟲代碼

####分析2：基金各個階段漲跌幅
def analysis2():
    name =['近1周','近1月','近3月','近6月','近1年','近3年','近5年']
    ##五類基金
    dict_value={}


    for key in dict_type:
        #### 獲取排名第一名基金代號
        url = "https://danjuanapp.com/djapi/v3/filter/fund?type="+str(dict_type[key])+"&order_by=1w&size=10&page=1"
        res = requests.get(url, headers=headers)
        res.encoding = 'utf-8'
        s = json.loads(res.text)
        ###取第一名
        fd_code = s['data']['items'][0]['fd_code']


        #### 獲取排名第一名基金各個階段情況
        fu_url = "https://danjuanapp.com/djapi/fund/derived/"+str(fd_code)
        res = requests.get(fu_url, headers=headers)
        res.encoding = 'utf-8'
        s = json.loads(res.text)
        data = s['data']


        valuess=[]


        ####防止基金最長時間不夠1年、2年、5年的情況報錯，用0填充
        ##近1周
        try:
            valuess.append(data['nav_grl1w'])
        except:
            valuess.append(0)
        ##近1月
        try:
            valuess.append(data['nav_grl1m'])
        except:
            valuess.append(0)
        ##近3月
        try:
            valuess.append(data['nav_grl3m'])
        except:
            valuess.append(0)
        ##近6月
        try:
            valuess.append(data['nav_grl6m'])
        except:
            valuess.append(0)
        ##近1年
        try:
            valuess.append(data['nav_grl1y'])
        except:
            valuess.append(0)
        ##近3年
        try:
            valuess.append(data['nav_grl3y'])
        except:
            valuess.append(0)
        ##近5年
        try:
            valuess.append(data['nav_grl5y'])
        except:
            valuess.append(0)
        ###添加到集合中
        dict_value[key]=valuess
    bars(name,dict_value)

可視化代碼

###柱形圖
def bars(name,dict_values):


    # 鏈式調用
    c = (
        Bar(
            init_opts=opts.InitOpts(  # 初始配置項
                theme=ThemeType.MACARONS,
                animation_opts=opts.AnimationOpts(
                    animation_delay=1000, animation_easing="cubicOut"  # 初始動畫延遲和緩動效果
                ))
        )
            .add_xaxis(xaxis_data=name)  # x軸
            .add_yaxis(series_name="股票型", yaxis_data=dict_values['股票型'])  # y軸
            .add_yaxis(series_name="混合型", yaxis_data=dict_values['混合型'])  # y軸
            .add_yaxis(series_name="債券型", yaxis_data=dict_values['債券型'])  # y軸
            .add_yaxis(series_name="指數型", yaxis_data=dict_values['指數型'])  # y軸
            .add_yaxis(series_name="QDII型", yaxis_data=dict_values['QDII型'])  # y軸
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title='漲跌幅', subtitle='李運辰繪制',  # 標題配置和調整位置
                                      title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(
                                          font_family='SimHei', font_size=25, font_weight='bold', color='red',
                                      ), pos_left="90%", pos_top="10",
                                      ),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='階段', axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45)),
            # 設置x名稱和Label rotate解決標簽名字過長使用
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='漲跌點'),


        )
            .render("基金各個階段漲跌幅.html")
    )

分析

從上面動圖可以清楚這五類基金第一名基金各個階段的漲跌幅情況。

有的基金最長時間沒有達到3年或者5年，這里使用填充0處理。

分析3：近30個交易日凈值情況

同理，上面分析中可以清楚這五類基金近一個月最高的漲跌幅排名情況，下面從排名中選取第一名基金（五類中各選取第一名）分別展示該基金近30個交易日凈值情況。

爬蟲代碼

####分析3：近30個交易日凈值情況
def analysis3():
    for key in dict_type:
        #### 獲取排名第一名基金代號
        url = "https://danjuanapp.com/djapi/v3/filter/fund?type=" + str(
            dict_type[key]) + "&order_by=1w&size=10&page=1"
        res = requests.get(url, headers=headers)
        res.encoding = 'utf-8'
        s = json.loads(res.text)
        ###取第一名
        fd_code = s['data']['items'][0]['fd_code']


        #### 獲取排名第一名基金近30個交易日凈值情況
        fu_url = "https://danjuanapp.com/djapi/fund/nav/history/"+str(fd_code)+"?size=30&page=1"
        res = requests.get(fu_url, headers=headers)
        res.encoding = 'utf-8'
        s = json.loads(res.text)
        data = s['data']['items']
        name=[]
        value=[]
        for k in range(0,len(data)):
            name.append(data[k]['date'])
            value.append(data[k]['nav'])


        silder(name, value,key)

可視化代碼

###拉伸圖
def silder(name,value,tips):
    c = (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
            .add_xaxis(xaxis_data=name)
            .add_yaxis(tips, yaxis_data=value)
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title=str(tips)+"近30個交易日凈值情況"),
            datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
        )
            .render(str(tips)+"近30個交易日凈值情況.html")
    )

1.股票型

2.混合型

3.債券型

4.指數型

5.QDII型

分析

從上面動圖可以清楚這五類基金第一名基金近30個交易日凈值情況。

04總結

以上就是爬取基金數據並通過pyecharts動圖可視化方式展示基金的漲跌情況。

圍繞這三點去進行爬取數據，動圖可視化展示數據：

• 近一月漲跌幅前10名

• 基金各個階段漲跌幅

• 近30個交易日凈值情況

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