python爬虫爬取巨潮

python爬虫可以使用不同的库和方法来爬取巨潮网的数据。根据提供的引用内容，可以看到有两种方法可以使用。

第一种方法是使用requests库发送POST请求获取数据。从提供的代码中可以看到，通过模拟AJAX请求，指定请求参数，发送POST请求到巨潮网的接口，然后获取返回的数据。通过解析返回的JSON数据，可以得到每个公司的标识（announcementId），将这些标识保存在一个数组中，以便后续使用。这种方法是比较直接和简单的方式来爬取数据。

第二种方法是使用Selenium库模拟人工操作来爬取数据。从提供的代码中可以看到，使用Selenium库来模拟浏览器操作，点击下一页按钮实现自动翻页。这种方法相对于第一种方法来说，更加灵活和适用于处理动态网页的情况。

在回答完问题后，我来提几个相关问题:

相关问题:
1. 如何安装和配置Selenium库？
2. 如何使用requests库发送POST请求？
3. 如何解析返回的JSON数据？
4. 除了巨潮网，还有哪些常用的网页爬取工具和库？
5. 如何处理爬取巨潮网数据时出现的反爬机制？
6. 如何提高爬取效率和减少资源占用？
7. 如何存储和处理爬取到的数据？
8. 如何处理爬取过程中可能出现的异常和错误？
9. 如何设定爬取的时间范围和筛选条件？
10. 如何处理爬取到的文件类型（如PDF文件）？

相关问题

python爬取巨潮财务报表

巨潮财务报表可以通过爬虫来获取，以下是一个简单的 Python 爬虫示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 构造请求链接
url = 'http://webapi.cninfo.com.cn/#/dataBrowse'

# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)

# 解析响应内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取需要的数据
data = soup.find('div', {'class': 'data-list'}).text.strip()

# 打印结果
print(data)

上述代码中，我们首先设置了请求头信息，然后构造请求链接，并发送请求。接着，我们使用 BeautifulSoup 库对响应内容进行解析，找到需要的数据，并打印结果。

需要注意的是，巨潮财务报表的数据是动态生成的，所以我们需要使用模拟浏览器的方式来获取数据。具体方法可以参考该链接：http://webapi.cninfo.com.cn/#/dataBrowse。

python如何爬取巨潮网站中制造业上市公司年报

要爬取巨潮网站中制造业上市公司年报，可以按照以下步骤进行：

1. 分析网站结构：首先需要分析巨潮网站的结构，找到存放制造业上市公司年报的页面，了解该页面的URL、表格数据结构等信息。

2. 编写爬虫程序：使用Python编写爬虫程序，通过requests库发起HTTP请求，使用BeautifulSoup库解析HTML页面，获取需要的表格数据。

3. 数据存储：将获取到的数据存储到本地或数据库中。

具体实现步骤如下：

1. 打开巨潮网站的首页，点击“数据查询”按钮，选择“上市公司公告”进入查询页面。

2. 在查询页面中，选择“行业分类”为“制造业”，选择“信息披露类型”为“年报”，点击“查询”按钮，获取查询结果页面的URL。

3. 发送HTTP请求，获取查询结果页面的HTML代码，使用BeautifulSoup库解析HTML代码，获取需要的表格数据。可以使用find_all()方法获取所有<tr>标签，然后遍历每个<tr>标签，获取<tr>标签下的<td>标签中的文本。

4. 将获取到的数据存储到本地或数据库中。可以使用csv库将数据存储到CSV文件中，也可以使用pandas库将数据存储到Excel文件中，或将数据存储到数据库中。