DataTable 读取ajax文件,文件名称参数是否可以拼接 例如 "ajax": "data/xxx.json",，xxx是每天的日期

可以通过字符串拼接的方式来动态生成文件名称参数，例如：

var currentDate = new Date().toISOString().slice(0, 10); // 获取当前日期并转换成ISO格式的字符串
var ajaxUrl = "data/" + currentDate + ".json"; // 拼接文件名称参数
$('#example').DataTable({
   "ajax": ajaxUrl,
   // 其他配置项
});

这样就可以根据当前日期动态加载相应的 json 文件。

相关问题

1. 利用Scrapy对接Seleniumr爬取网址：https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a，爬取的数据包括：代码，名称，最新价，买入，卖出，昨收，今开，最高，最低，成交量/手，成交额/万，振幅，换手率，市净率，市盈率，总股本，流通股，将爬取到的数据保存到csv文件并输出。

好的，这是一个比较复杂的爬虫，需要使用Scrapy和Selenium进行结合，具体步骤如下：

1. 首先需要安装Scrapy和Selenium，可以使用pip安装，命令如下：

pip install scrapy
pip install selenium

2. 创建一个Scrapy项目，可以使用命令行工具`scrapy startproject <project_name>`来创建，这里假设项目名为`stock_data`。

scrapy startproject stock_data

3. 在`stock_data`目录下创建一个`spiders`文件夹，并在该文件夹下创建一个名为`stock_spider.py`的爬虫文件。

4. 在`stock_spider.py`中定义一个`StockSpider`类，该类继承自`scrapy.Spider`，并定义以下属性：

class StockSpider(scrapy.Spider):
    name = "stock"
    allowed_domains = ["vip.stock.finance.sina.com.cn"]
    start_urls = ["https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a"]
    custom_settings = {
        "DOWNLOAD_DELAY": 2,
        "CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN": 1,
        "CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP": 1,
        "DOWNLOADER_MIDDLEWARES": {
            "stock_data.middlewares.SeleniumMiddleware": 100,
        },
        "FEED_FORMAT": "csv",
        "FEED_URI": "stock_data.csv",
    }

- `name`：爬虫名称。
- `allowed_domains`：允许爬取的域名。
- `start_urls`：起始URL。
- `custom_settings`：自定义设置，包括下载延迟、并发请求数、下载器中间件、输出格式和输出路径等。

5. 在`stock_spider.py`中实现`parse`方法，该方法用于解析网页内容并提取数据。

def parse(self, response):
    for tr in response.xpath('//table[@id="dataTable"]/tbody/tr'):
        item = {}
        item["code"] = tr.xpath("td[1]/a/text()").get()
        item["name"] = tr.xpath("td[2]/a/text()").get()
        item["last_price"] = tr.xpath("td[3]/span/text()").get()
        item["buy"] = tr.xpath("td[4]/span/text()").get()
        item["sell"] = tr.xpath("td[5]/span/text()").get()
        item["prev_close"] = tr.xpath("td[6]/span/text()").get()
        item["today_open"] = tr.xpath("td[7]/span/text()").get()
        item["today_high"] = tr.xpath("td[8]/span/text()").get()
        item["today_low"] = tr.xpath("td[9]/span/text()").get()
        item["volume"] = tr.xpath("td[10]/span/text()").get()
        item["turnover"] = tr.xpath("td[11]/span/text()").get()
        item["amplitude"] = tr.xpath("td[12]/span/text()").get()
        item["turnover_rate"] = tr.xpath("td[13]/span/text()").get()
        item["pb_ratio"] = tr.xpath("td[14]/span/text()").get()
        item["pe_ratio"] = tr.xpath("td[15]/span/text()").get()
        item["total_shares"] = tr.xpath("td[16]/span/text()").get()
        item["circulating_shares"] = tr.xpath("td[17]/span/text()").get()
        yield item

6. 在`stock_data`目录下创建一个`middlewares`文件夹，并在该文件夹下创建一个名为`selenium_middleware.py`的中间件文件。

7. 在`selenium_middleware.py`中定义一个`SeleniumMiddleware`类，该类继承自`scrapy.downloadermiddlewares.DownloaderMiddleware`，并实现以下方法：

class SeleniumMiddleware(object):
    def __init__(self, driver_path):
        self.driver_path = driver_path

    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            driver_path=crawler.settings.get("SELENIUM_DRIVER_PATH")
        )

    def process_request(self, request, spider):
        if "selenium" in request.meta:
            driver = webdriver.Chrome(executable_path=self.driver_path)
            driver.get(request.url)
            time.sleep(2)
            body = driver.page_source
            return HtmlResponse(
                driver.current_url,
                body=body,
                encoding="utf-8",
                request=request
            )

- `__init__`方法：初始化方法，接收一个`driver_path`参数，表示ChromeDriver的路径。
- `from_crawler`类方法：从爬虫配置中获取`SELENIUM_DRIVER_PATH`参数，并传递给初始化方法。
- `process_request`方法：处理请求方法，如果请求的`meta`属性中包含`selenium`，则使用ChromeDriver访问该URL并返回`HtmlResponse`对象。

8. 在`settings.py`中添加以下配置：

SELENIUM_DRIVER_PATH = "chromedriver.exe"
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    "stock_data.middlewares.SeleniumMiddleware": 100,
}

- `SELENIUM_DRIVER_PATH`：ChromeDriver的路径。
- `DOWNLOADER_MIDDLEWARES`：下载器中间件，使用自定义的`selenium_middleware.SeleniumMiddleware`中间件。

9. 最后，在命令行中进入`stock_data`目录，执行以下命令启动爬虫：

scrapy crawl stock

10. 爬虫会自动爬取网站中的数据，并将数据保存到`stock_data.csv`文件中。

利用Scrapy对接Seleniumr爬取网址：https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a，爬取的数据包括：代码，名称，最新价，买入，卖出，昨收，今开，最高，最低，成交量/手，成交额/万，振幅，换手率，市净率，市盈率，总股本，流通股，将爬取到的数据保存到csv文件并输出。

好的，下面是具体的爬虫代码实现。

首先，需要安装Scrapy和Selenium，可以使用以下命令安装：

pip install scrapy
pip install selenium

接着，创建一个Scrapy项目，命名为sina_stock：

scrapy startproject sina_stock

进入sina_stock目录，创建一个名为sina_spider.py的爬虫文件：

cd sina_stock
scrapy genspider sina_spider vip.stock.finance.sina.com.cn

然后，打开sina_spider.py文件，将以下代码复制进去：

import scrapy
from selenium import webdriver
from scrapy.selector import Selector
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from time import sleep


class SinaSpiderSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sina_spider'
    allowed_domains = ['vip.stock.finance.sina.com.cn']
    start_urls = ['https://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/#sh_a']

    def __init__(self):
        options = Options()
        options.add_argument('--headless')
        self.driver = webdriver.Chrome(options=options)

    def parse(self, response):
        self.driver.get(response.url)
        sleep(3)
        sel = Selector(text=self.driver.page_source)
        rows = sel.xpath('//table[@id="dataTable"]/tbody/tr')
        for row in rows:
            item = {}
            cols = row.xpath('./td/text()').extract()
            item['code'] = cols[0]
            item['name'] = cols[1]
            item['last_price'] = cols[2]
            item['buy'] = cols[3]
            item['sell'] = cols[4]
            item['pre_close'] = cols[5]
            item['open'] = cols[6]
            item['high'] = cols[7]
            item['low'] = cols[8]
            item['volume'] = cols[9]
            item['turnover'] = cols[10]
            item['amplitude'] = cols[11]
            item['turnover_rate'] = cols[12]
            item['pb_ratio'] = cols[13]
            item['pe_ratio'] = cols[14]
            item['total_capital'] = cols[15]
            item['circulating_capital'] = cols[16]
            yield item

    def closed(self, reason):
        self.driver.quit()

该代码使用了Selenium模拟浏览器操作，打开网址后等待3秒钟，然后使用XPath选择器获取表格中的数据。数据被保存在一个名为item的字典中，最后使用yield语句将item传递给Scrapy引擎。在爬虫结束时，关闭Selenium驱动程序。

接着，需要将爬取到的数据保存到csv文件中。在sina_stock目录下创建一个名为pipelines.py的文件，将以下代码复制进去：

import csv


class SinaStockPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.file = open('sina_stock.csv', 'w', newline='')
        self.writer = csv.writer(self.file)
        self.writer.writerow(['代码', '名称', '最新价', '买入', '卖出', '昨收', '今开', '最高', '最低', '成交量/手', '成交额/万', '振幅', '换手率', '市净率', '市盈率', '总股本', '流通股'])

    def process_item(self, item, spider):
        row = [item['code'], item['name'], item['last_price'], item['buy'], item['sell'], item['pre_close'], item['open'], item['high'], item['low'], item['volume'], item['turnover'], item['amplitude'], item['turnover_rate'], item['pb_ratio'], item['pe_ratio'], item['total_capital'], item['circulating_capital']]
        self.writer.writerow(row)
        return item

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()

该代码在爬虫启动时创建一个名为sina_stock.csv的csv文件，然后在pipeline中使用csv模块将每个item写入文件中。

最后，需要在settings.py文件中启用pipeline和禁用robots.txt：

ITEM_PIPELINES = {
    'sina_stock.pipelines.SinaStockPipeline': 300,
}

ROBOTSTXT_OBEY = False

现在可以运行爬虫了：

scrapy crawl sina_spider

当爬虫结束时，将在sina_stock目录下创建一个名为sina_stock.csv的文件，其中包含爬取到的数据。