近日某深夜，一位在远方实习的舍友来请求我的帮助…他需要从一个网站上搜集近两年总共5万多条的基金季报数据（该数据属于公开数据），并把数据写入 Excel 文件保存。这是一个非常非常简单、基础的爬虫项目，很适合入门。
什么是 Python 爬虫：
简单地说，爬虫就是用程序代替人工来访问大量结构相似的网页，解析这些网页的内容，提取出自己想要的数据，最后并把收集到的数据储存到本地，用于进一步的研究分析。以上这些工作全部由编写好的 Python 程序自动化地完成。
爬虫可以节省大量人力时间，完成人力所不能及的大规模网络数据采集任务。比如：
- 访问一个信息公示网页内的几百页、上万个链接，从每个子链接点进去的表格中提取信息，形成一张汇总表格。
- 下载关于某个主题的几百万张图片到本地的一个指定文件夹内。
- 搜索、下载满足某个条件的一系列视频到本地。
- 收集相同商品在不同市场上的价格，并实时更新。
BTW, 舍友先拿着网站去问了淘宝代写爬虫的店家，这么简单的一个爬虫，店家居然要价 200…我
也有点心动实在有点看不过去，钱有这么好赚吗…
爬虫需谨慎，本文的代码和数据都仅用于编程技术学习，请勿用于其他任何用途，否则造成的后果与本文作者无关。
前提条件
在真正编写一个爬虫之前，我们需要 Python 环境。这里强烈推荐直接安装 Anaconda (Python 3+)，它集成了 Python 环境、用于数据科学的 Python 库和一系列非常实用的工具。
安装 Anaconda
从 Anaconda 下载页面安装 Anaconda。安装时有一步会询问是否将 python 加入环境变量（PATH），在那里请勾选“是”，继续安装。
安装完成后，命令行输入 python 并回车，会出现类似下面的提示，说明环境搭建成功。
Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] ::
Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
如果此处报错，说明没有把
python添加到系统环境变量里，查找 “Anaconda 添加环境变量” 的相关教程即可，这里不再赘述。
你还需要一个可以解析网络请求的浏览器（比如谷歌浏览器）
爬虫的本质是替你上网冲浪模仿浏览器的行为访问网站，区别在于，得到服务器响应之后，爬虫和人工访问用的浏览器做的事不一样：
- 人工访问网站时，浏览器做的事：浏览器会向网站的服务器发送请求，得到服务器返回的文件，然后在浏览器中解析这些文件，形成内容、版式，最后构成一个网页展示给我们看。
- 程序访问网站时，程序所做的事：程序模仿浏览器，向网站的服务器发送和浏览器一模一样的请求，得到一模一样的返回文件，然后在程序中直接解析这些文件，直接提取我们想要的内容、数据，把它们储存到本地。
显然，在一开始，我们的爬虫并不是一个成熟的爬虫，它需要我们代码的指引。为此，我们首先要知道浏览器请求这个网站时是怎么做的，才能让 Python 爬虫模仿它。
在谷歌浏览器中，点击右键-检查（或者按 F12）进入浏览器控制台，在控制台中选择 Network 签页，按红点旁边的禁止图案清空已有记录，再访问我们要爬的网页，就可以读取到浏览器的发送的请求，以及服务器返回的具体文件了。其他浏览器有类似功能即可。
谷歌浏览器的控制台
分析网站：我们要爬什么？
先分析网站很重要，可以帮我们发现最合适、高效的方法。
网站页面概览
从这里打开我们要爬取的网站，我们可以看到，页面的表格就是我们想要获取的基金季报数据，默认只显示 2019 年第一季度的数据。我们通过筛选按钮，筛选出从 2018 年第一季度至 2019 年第一季度的所有基金季报数据（共 58169 条）。
筛选我们需要的时间区间
现在，网站页面显示，我们要爬取的表格有 2300 多页，每一页有 20 多行。
要想把这些数据全部收集到 Excel 表格中，用人工显然是不可能的……爬虫的优势这时就体现出来啦！
通过浏览器捕获请求
在设计任何爬虫时，我们首先都想尝试知道浏览器如何请求到新数据的，如果知道这一点，爬虫只需要构造一模一样的请求，就可以拿到数据，这是最令人开心的简单的爬虫情形。
如何捕获到这个关键的请求呢？一个简单的方法：现代的网站开发中，为了提高用户体验，在需要更新某些内容时，网页往往只会更新 需要更新的那部分 ，其他部分不会更新。因此，我们让这个网站面临一个只需要更新数据的情形 —— 翻页。
在谷歌浏览器中，点击右键-检查（或者按 F12）进入浏览器控制台，在控制台中选择 Network 签页，按红点旁边的禁止图案清空已有记录，然后翻页。我们十分欣慰地发现，在翻页的过程中，浏览器只向服务器发送了唯一一条请求，因此我们基本可以确定，新一页的数据就在这条新请求的返回结果中。
捕获翻页时发生的请求
点击该请求，
- Headers 签页描述了浏览器向哪个地址请求数据、传递的参数是什么，以及服务器如何响应该请求。
- Preview 签页展示了服务器返回的内容
我们选择 Preview 页签，看到的是一个结构化的数据，展开其中 rows 字段，可以看到里面就是我们在这一页想要的数据。
服务器返回的内容
找到关键请求之后，我们选择 Headers 页签，找到请求的 URL 和请求的方式（GET）。
找到请求的 URL 和方式
在 Headers 页签的最下方找到请求的参数。这个参数是被传递给服务器，服务器可以根据参数返回正确的数据。对照参数和当前网页的内容，可以看出：
rows是每一页的行数page是当前页码（连续翻页观察请求的网址，也可以看出）sord是排序顺序（升序/降序）sidx是排序依据的字段名quarter_id[]则是之前选择的各个时间范围。
请求的参数
服务器根据这些参数查询数据，然后把数据返回给浏览器（这里被我们捕获），浏览器把数据填充进网页中，更新新一页的表格，完成翻页。整个请求的逻辑十分清晰，爬虫写起来也就十分容易。
编写爬虫
新建文件 web_scrapy.py，用编辑器打开。
没有安装编辑器的话，强烈推荐安装 VS Code，一个免费、开源又功能强大的编辑器，你不会后悔的。
首先引入我们需要用到的三个库，
# web_scrapy.py
import time # 时间库，这里用于限制爬取的速度，否则程序的请求过快，可能影响到对方服务器的正常运行
import requests # 访问互联网的库，这里用于模拟浏览器发送请求，并接受返回数据
import pandas as pd # 数据处理库，这里用于将数据写入 Excel
设定爬虫的配置，后面会引用到这些变量。配置写在最前面，方便整个爬虫的维护。
speed_rate = 2 # 爬虫速度。这里把速度限制在人工访问的水平（每 2 秒请求一次），尽量避免影响服务器的正常运行
row_per_page = 100 # 每页请求 100 行，经过尝试，这是一次请求能得到的最大行数，默认是每页 25 行，我们这样设置能极大提升爬虫效率，也使爬取速度能被限制成更慢的速度，避免影响对方服务器的正常运行
尝试请求第一个页面，
# web_scrapy.py
res = requests.get('https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=%s&page=1&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69' % (row_per_page))
records = res.json()
requests.get()函数里传入的是请求的目标 URL，我们从刚才捕获的请求中得到了单个页面的 URL，该函数使用 GET 方式向指定的 URL 发送网络请求- URL 中，参数
page=1，我们请求的是第一页的数据 - URL 中，参数
rows=%s，使用了格式化字符串，将百分号后面的row_per_page变量输出到%s位置，从而配置了每页请求的行数。若看不懂该行语法，请复习 Python 格式化字符串。 requests.get()返回的结果是一个 Response 对象，调用它的json()方法，我们得到 json 格式的返回数据，从浏览器控制台中该请求的 Preview 页签看得更美观一些。
检查请求是否成功：、
# 打印请求状态码，200说明请求成功，404说明找不到页面，等等
print(res.status_code)
200
请求状态码的含义速记：以 2 开头的状态码意味着请求成功，以 4 或 5 开头的状态码意味着请求失败，详情可参考 W3C’s Status Code Definitions。
print(records)
{'total': 582, 'facets': {'market_cap': [{'value': 1, 'count': 5916, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 6792, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 3370, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 10731, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 4249, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 837, 'is_true': True}, {'value': 7, 'count': 711, 'is_true': True}], 'market_cap_13f': [{'value': 1, 'count': 36037, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 7683, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 3152, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 8663, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 2167, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 289, 'is_true': True}, {'value': 7, 'count': 178, 'is_true': True}], 'turnover_13f': [{'value': 1, 'count': 11378, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 768, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 13493, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 22213, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 6041, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 1202, 'is_true': True}], 'ranking': [{'value': 1, 'count': 280, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 387, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 717, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 2142, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 23239, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 31376, 'is_true': True}], 'pe': [{'value': 1, 'count': 58169, 'is_true': True}], 'pe_next_year': [{'value': 1, 'count': 58160, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 5, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 4, 'is_true': True}], 'price_sales': [{'value': 1, 'count': 58169, 'is_true': True}], 'price_book': [{'value': 1, 'count': 58169, 'is_true': True}], 'dividend_yield': [], 'held_by': [{'value': 1, 'count': 23428, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 6744, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 5776, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 6298, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 15223, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 700, 'is_true': True}], 'filer_ids': [], 'percent_change_in_shares_qoq': [{'value': 1, 'count': 4694, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 14889, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 4335, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 2435, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 1501, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 2229, 'is_true': True}, {'value': 7, 'count': 16354, 'is_true': True}, {'value': 8, 'count': 4097, 'is_true': True}, {'value': 9, 'count': 2374, 'is_true': True}, {'value': 10, 'count': 2182, 'is_true': True}], 'percent_change_in_filers_qoq': [{'value': 1, 'count': 14783, 'is_true': True}, {'value': 2, 'count': 10969, 'is_true': True}, {'value': 3, 'count': 5392, 'is_true': True}, {'value': 4, 'count': 2806, 'is_true': True}, {'value': 5, 'count': 1765, 'is_true': True}, {'value': 6, 'count': 545, 'is_true': True}, {'value': 7, 'count': 11159, 'is_true': True}, {'value': 8, 'count': 4832, 'is_true': True}, {'value': 9, 'count': 2305, 'is_true': True}, {'value': 10, 'count': 539, 'is_true': True}], 'quarter_id': [{'value': 71, 'count': 11767, 'is_true': True}, {'value': 72, 'count': 11701, 'is_true': True}, {'value': 73, 'count': 11611, 'is_true': True}, {'value': 69, 'count': 11588, 'is_true': True}, {'value': 70, 'count': 11502, 'is_true': True}], 'sector': [{'value': 'FINANCE', 'count': 18660, 'is_true': True}, {'value': 'UNKNOWN', 'count': 7284, 'is_true': True}, {'value': 'HEALTH CARE', 'count': 4859, 'is_true': True}, {'value': 'INFORMATION TECHNOLOGY', 'count': 3745, 'is_true': True}, {'value': 'INDUSTRIALS', 'count': 3502, 'is_true': True}, {'value': 'CONSUMER DISCRETIONARY', 'count': 3447, 'is_true': True}, {'value': 'MUTUAL FUND', 'count': 3406, 'is_true': True}, {'value': 'MATERIALS', 'count': 2867, 'is_true': True}, {'value': 'ENERGY', 'count': 2630, 'is_true': True}, {'value': 'REAL ESTATE', 'count': 2372, 'is_true': True}, {'value': 'CONSUMER STAPLES', 'count': 1622, 'is_true': True}, {'value': 'UTILITIES AND TELECOMMUNICATIONS', 'count': 1556, 'is_true': True}, {'value': 'COMMUNICATIONS', 'count': 1306, 'is_true': True}, {'value': 'TRANSPORTS', 'count': 733, 'is_true': True}, {'value': 'UTILITIES', 'count': 76, 'is_true': True}, {'value': 'Communications', 'count': 60, 'is_true': True}, {'value': 'Utilities', 'count': 22, 'is_true': True}, {'value': '', 'count': 10, 'is_true': True}, {'value': 'Consumer Staples', 'count': 5, 'is_true': True}, {'value': 'Transports', 'count': 4, 'is_true': True}, {'value': 'Health Care', 'count': 3, 'is_true': True}], 'industry': []}, 'records': 58169, 'page': 1, 'sort': 'score', 'dir': 'desc', 'rows': [{'id': '1470482', 'score': None, 'permalink': 'aeis', 'symbol': 'AEIS', 'name': 'ADVANCED ENERGY INDUSTRIES INC', 'held_by': 292, 'market_cap': 2306173000.0, 'market_cap_13f': 2132144670.0, 'dividend_yield': None, 'pe': None, 'turnover': 28.343948, 'percent_change_in_mv_qoq': -8.273920042454789, 'percent_change_in_shares_qoq': 0.8444298, 'percent_change_in_filers_qoq': -7.0063696, 'pe_next_year': None, 'average_ranking': 902, 'quarter': 'Q2 2018', 'sector': 'INFORMATION TECHNOLOGY', 'industry': 'SEMICONDUCTORS'}, ...]}
返回的 json 里（从浏览器请求的 Preview 页签中看），records 字段是总数据量，rows 是每页请求的数据量，total 字段是根据 rows 的总页数，利用这些信息，我们可以估计爬取时间，从而合理地调整速度和每页请求量。
由于学习的目的，爬取速度在允许的情况下尽量限制得慢一点，避免影响对方服务器正常运行。
print('总数据量：%s' % records['records'])
print('每页数据量：%s' % len(records['rows']))
min_request_time = records['records']//len(records['rows']) + 1
print('最少请求次数：%s 次' % (min_request_time))
print('爬取速度设定为：每 %.2f 秒请求一次' % speed_rate)
expected_time_spend = min_request_time*speed_rate
print('预计耗时：%.2f 秒 = %.2f 分钟 = %.2f 小时' % (expected_time_spend, expected_time_spend/60, expected_time_spend/3600))
若以上语法看不懂，请复习 Python 格式化字符串。
输出结果：
总数据量：58169
每页数据量：100
最少请求次数：582 次
爬取速度设定为：每 2.00 秒请求一次
预计耗时：1164.00 秒 = 19.40 分钟 = 0.32 小时
之前，连续翻页时分析请求，我们发现 URL 中只有 page 参数发生了变化。因此，要想爬取全部数据，我们只需写一个循环，每次循环改变 page 参数值，就可以爬下全部页面的数据了。
# 定义一个空数组，用于存放爬下来的全部数据
result_data = []
# 循环爬取每一个页面，数据写入刚才的空数组中
for i in range(min_request_time):
# 使用格式化字符串的语法，先生成 URL
url = 'https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=%s&page=%s&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69' % (row_per_page, i+1)
# 发起请求，打印请求的状态和 URL。这样爬虫运行的时候可以把握进度。
res = requests.get(url)
print('%s %s' % (res.status_code, res.url))
records = res.json()
# 数据就在每个 json 返回结果的 rows 字段中，前面已分析。
data = records['rows']
# 重命名变量，并把结果追加写入数组中
for row in data:
result_data.append({
'Quarter': row['quarter'],
'Name': row['name'],
'Ticker': row['symbol'],
'Sector': row['sector'],
'Industry': row['industry'],
'# Held_By': row['held_by'],
'Overall_Market_Cap': row['market_cap'],
'13F Market Cap ': row['market_cap_13f'],
'QoQ % Change in 13F Market Cap': row['percent_change_in_mv_qoq'],
'13F Turnover ': row['turnover'],
'Avg 13F Ranking ': row['average_ranking'],
'% Change in Filers': row['percent_change_in_filers_qoq'],
'% Change in Shares': row['percent_change_in_shares_qoq']
})
# 十分重要，让程序在指定时间后才继续进入下一次循环，这里是 2 秒，speed_rate = 2
# 限制了爬虫请求速度最快为 2 秒一次
time.sleep(speed_rate)
爬虫项目的网络数据采集部分到此完成，循环结束后，result_data 变量即为爬取得到的数据。接下来我们将数据写入 Excel 表格中。
储存数据
写入 Excel 也很简单，使用开头引入的 pandas 库即可。
# 定义变量在表格中展示的顺序
result_order = [
'Quarter',
'Name',
'Ticker',
'Sector',
'Industry',
'# Held_By',
'Overall_Market_Cap',
'13F Market Cap ',
'QoQ % Change in 13F Market Cap',
'13F Turnover ',
'Avg 13F Ranking ',
'% Change in Filers',
'% Change in Shares'
]
# 使用 result_data 数组生成数据表格 DataFrame 对象，这里 pd 来自最开始引入的 pandas 库
result_df = pd.DataFrame.from_records(data = result_data)
# 调整变量在表格中展示的顺序
result_df = result_df[result_order]
# 将 DataFrame 对象写入 Excel 文件中，文件名为 data.xlsx，Sheet 名为 data
result_df.to_excel("data.xlsx", sheet_name='data', index = False)
若在 Jupyter Notebook 中运行，直接执行
result_df也可以看到最终的数据表。
完整代码
# web_scrapy.py
import time # 时间库，这里用于限制爬取的速度，否则程序的请求过快，可能影响到对方服务器的正常运行
import requests # 访问互联网的库，这里用于模拟浏览器发送请求，并接受返回数据
import pandas as pd # 数据处理库，这里用于将数据写入 Excel
# 配置
speed_rate = 2
row_per_page = 100
# 预先请求一次，估计爬虫时间等信息
res = requests.get('https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=%s&page=1&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69' % (row_per_page))
records = res.json()
# print(res.status_code)
# print(records)
print('总数据量：%s' % records['records'])
print('每页数据量：%s' % len(records['rows']))
min_request_time = records['records']//len(records['rows']) + 1
print('最少请求次数：%s 次' % (min_request_time))
print('爬取速度设定为：每 %.2f 秒请求一次' % speed_rate)
expected_time_spend = min_request_time*speed_rate
print('预计耗时：%.2f 秒 = %.2f 分钟 = %.2f 小时' % (expected_time_spend, expected_time_spend/60, expected_time_spend/3600))
# 下面爬取全部页面的数据
# 定义一个空数组，用于存放爬下来的全部数据
result_data = []
# 循环爬取每一个页面，数据写入刚才的空数组中
for i in range(min_request_time):
# 使用格式化字符串的语法，先生成 URL
url = 'https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=%s&page=%s&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69' % (row_per_page, i+1)
# 发起请求，打印请求的状态和 URL。这样爬虫运行的时候可以把握进度。
res = requests.get(url)
print('%s %s' % (res.status_code, res.url))
records = res.json()
# 数据就在每个 json 返回结果的 rows 字段中，前面已分析。
data = records['rows']
# 重命名变量，并把结果追加写入数组中
for row in data:
result_data.append({
'Quarter': row['quarter'],
'Name': row['name'],
'Ticker': row['symbol'],
'Sector': row['sector'],
'Industry': row['industry'],
'# Held_By': row['held_by'],
'Overall_Market_Cap': row['market_cap'],
'13F Market Cap ': row['market_cap_13f'],
'QoQ % Change in 13F Market Cap': row['percent_change_in_mv_qoq'],
'13F Turnover ': row['turnover'],
'Avg 13F Ranking ': row['average_ranking'],
'% Change in Filers': row['percent_change_in_filers_qoq'],
'% Change in Shares': row['percent_change_in_shares_qoq']
})
# 十分重要，让程序在指定时间后才继续进入下一次循环，这里是 2 秒，speed_rate = 2
# 限制了爬虫请求速度最快为 2 秒一次
time.sleep(speed_rate)
# 定义变量在表格中展示的顺序
result_order = [
'Quarter',
'Name',
'Ticker',
'Sector',
'Industry',
'# Held_By',
'Overall_Market_Cap',
'13F Market Cap ',
'QoQ % Change in 13F Market Cap',
'13F Turnover ',
'Avg 13F Ranking ',
'% Change in Filers',
'% Change in Shares'
]
# 使用 result_data 数组生成数据表格 DataFrame 对象，这里 pd 来自最开始引入的 pandas 库
result_df = pd.DataFrame.from_records(data = result_data)
# 调整变量在表格中展示的顺序
result_df = result_df[result_order]
# 将 DataFrame 对象写入 Excel 文件中，文件名为 data.xlsx，Sheet 名为 data
result_df.to_excel("data.xlsx", sheet_name='data', index = False)
运行爬虫与成果
运行该 py 文件即可。
- 相同目录下打开命令行，执行
python web_scrapy.py即可 - 也可以将代码复制进 Jupyter Notebook 运行
- 可以使用 VS Code 运行和调试该文件
输出结果如下示例，每2秒会发起一个新请求，因而每两秒打印一条请求记录，作为爬虫日志。
总数据量：58169
每页数据量：100
最少请求次数：582 次
爬取速度设定为：每 2.00 秒请求一次
预计耗时：1164.00 秒 = 19.40 分钟 = 0.32 小时
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=1&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=2&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=3&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=4&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=5&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=6&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=7&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=8&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
200 https://whalewisdom.com/dashboard/stock_screener_query?rows=100&page=9&sidx=score&sord=desc&or_filers=0&quarter_id[]=73&quarter_id[]=72&quarter_id[]=71&quarter_id[]=70&quarter_id[]=69
...
得到 Excel 数据文件（示例，可能顺序有所差别）：
Excel 数据文件
结语
这是一个非常简单的爬虫，但一开始没有经过那些请求分析的话，入门可能依然毫无头绪，写的爬虫也会更为复杂。
在更严谨的爬虫中，我们需要用 try...except...finally... 语法对请求失败的情况进行处理（比如重试请求等等），这样能避免因为一个小的请求错误导致整个爬虫中断。只需微调代码即可（关于该语法可复习这里）。
在这个爬虫中，我们通过翻页的动作找到了浏览器请求新数据的关键请求，从而能直接构造这个请求得到数据。在另一些情况中，这个关键请求难以捕获，如果捕获不到数据生产的“过程”，那么我们只能从我们看到的最终网页“结果”出发，用程序（Python 的 BeautifulSoup4 库）来解析最终的 html 网页文件，从众多标签中分离出我们需要的数据储存起来，那种方法显然也能爬取本文所爬取的网站（下一篇入门教程就决定是它了），但它不比本文的这类方法高效（还需要额外处理该网站的动态加载问题），得到的数据精度（对比网页数据和请求的数据可以看出这一点）、运行效率也不如直接捕获“过程”的这类程序来得好，那种方法是本文这类方法行不通时的另一个通用策略，也仍是值得进一步学习的重要技术之一。