特此声明：爬虫要遵守相关法规要求！

喜欢上某个基金网站，但是数据基本上是动态网页的方式，看了一下selenium，requests方案，后面选择了playwright，折腾了一天，基本上可以出相关数据了。

一、同步方案：A网站POC

from playwright.sync_api import sync_playwright
import pandas as pd
#import asyncio
#import re
from playwright.async_api import async_playwright
import random
import time 
url = "http://fund.*****.com.cn//" #某基金网站
proxy_to_use = {
    'server': "localhost:8080"
}

def get_index_info(data,str_code):
    #data = {} #return data 
    code_url = url + str_code +"/interduce.html#interduce"
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch( headless=False) ## 代理
        page = browser.new_page()
        page.goto(code_url)
        #print(page.title())
        all_items = page.query_selector_all('.g-dialog')
        #print(f"all_items : {len(all_items)}")
        for item in all_items:      
            text = item.inner_text()
            text_trim = trim_multi_char(text) ## 去除多余的"\n"," "
            contents  = text_trim.split("\n")
            data = trim_data_each(data,contents,str_code)

        #print(f"values: {values}")
        browser.close()
    return data

def trim_multi_char(input_string):
      strs = list(input_string)
      strs_len = len(strs)
      if strs_len < 1:
          return input_string
      out_strs = []
      for i in range(strs_len):
            if i == 0: ## 第一个
                if strs[0] not in [" ",""]:
                    out_strs.append(strs[0])
            else:
                if (strs[i] != strs[i-1] and strs[i] not in [" ",""]) or ( strs[i] == strs[i-1] and strs[i] not in ["\n"," ",""]):
                    out_strs.append(strs[i]) 
      return ''.join(out_strs)
     

def get_standard_list_codes(raw_codes):
    codes = []
    for _code in raw_codes:
        fix_code = ""
        str_code = str(_code)
        if len(str_code)<6:
            fix_code = "0"*(6-len(str_code)) + str_code
        else:
            fix_code = str_code
        codes.append(fix_code)
    return codes

def get_basket_index_raw_data(data,codes):
    n = 1
    for code in codes:
        print(f" download  code : {code}  => 第 {n} 个， 总共 {len(codes)} 个")
        rand_seconds= random.randint(0,9)
        time.sleep(rand_seconds)
        data = get_index_info(data,code)
        n= n+1
        if n%100 ==0:
            path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\index_fund\\" + str(n) + ".csv"
            df_temp = pd.DataFrame(data)
            df_temp.to_csv(path,encoding="gbk")
    return data
## [{code =>"xxx"},{code =>"xxx"}]
def trim_data(raw_data):
    data = {} ## 
    for dict_code in raw_data: ## 每一个
        for code in dict_code.keys():
            raw = dict_code[code]
            raw_trim = trim_multi_char(raw) ## 去除多余的"\n"," " ->只留一个\n
            contents = raw_trim.split("\n")
            assert (len(contents)%2 == 0),f"code :{code} items项key->value不对称错误，请确认！"
            for i in range(len(contents)):
                if i%2 ==0 and i < len(contents)-1: 
                    _key = contents[i]
                    if _key == "":
                        continue
                    value = contents[i+1]
                    if "--" in value:
                        value = ""
                    if _key in data.keys():
                        data[_key].append(value)
                    else:
                        data[_key] = [value]
    return data
def trim_data_each(data,contents,code): ##每一条
    #raw_trim = trim_multi_char(raw_each) ## 去除多余的"\n"," " ->只留一个\n
    #contents = raw_trim.split("\n")
    assert (len(contents)%2 == 0),f"code :{code} items项key->value不对称错误，请确认！"
    for i in range(len(contents)):
        if i%2 ==0 and i < len(contents)-1: 
            _key = contents[i]
            if _key == "":
                continue
            value = contents[i+1]
            if "--" in value:
                value = ""
            if _key in data.keys():
                data[_key].append(value)
            else:
                data[_key] = [value]
    return data


data ={} #
index_fund_path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\index_funds.csv"
funds_df = pd.read_csv(index_fund_path,encoding="gbk") ## dataframe
raw_codes = list(funds_df.code) 
#raw_codes =[510050]
codes = get_standard_list_codes(raw_codes)
data = get_basket_index_raw_data(data,codes)
df_last = pd.DataFrame(data)
df_last.to_csv(r"C:\Users\Administrator\Desktop\index_fund\index_last.csv",encoding="gbk")

输出csv样例：
总体上还是成功了。

二、同步方案B网站 POC

url = "http://fundf10.*****.com/****_168204.html" #B网站
def get_index_info():
    data = {} #return data 
    code_url = url
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch( headless=False) ## 代理
        page = browser.new_page()
        page.goto(code_url)
        key_items = page.query_selector_all("table[class='info w790'] tr>th")#info w790
        value_items = page.query_selector_all("table[class='info w790'] tr > td")#info w790
        _keys =[]
        _values =[]
        for item in key_items:  
            text = item.inner_text()
            _keys.append(text)
        for _item in value_items:
            _text = _item.inner_text()
            _values.append(_text)
        data = dict(list(zip(_keys,_values)))
        browser.close()
    return data

输出结果：

{‘基金全称’: ‘中融中证煤炭指数型证券投资基金(LOF)’, ‘基金简称’: ‘中融中证煤炭指数(LOF)’, ‘基金代码’: ‘168204（主代码）’, ‘基金类型’: ‘指数型-股票’, ‘发行日期’: ‘2015年05月27日’, ‘成立日期/规模’: ‘2015年06月25日 / 2.115亿份’, ‘资产规模’: ‘11.21亿元（截止至：2021年09月30日）’, ‘份额规模’: ‘6.6585亿份（截止至：2021年09月30日）’, ‘基金管理人’: ‘中融基金’, ‘基金托管人’: ‘海通证券’, ‘基金经
理人’: ‘赵菲’, ‘成立来分红’: ‘每份累计0.00元（0次）’, ‘管理费率’: ‘1.00%（每年）’, ‘托管费率’: ‘0.22%（每年）’, ‘销售服务费率’: ‘—（每年）’, ‘最高认购费率’: ‘1.00%（前端）’, ‘最高申购费率’: ‘0.00%（前端）’, ‘最高赎回费率’: ‘1.50%（前端）’, ‘业绩比较基准’: ‘95%×中证煤炭指数收益率+5%×同期银行活期存款利率(税后)’, ‘跟踪标的’: ‘中证煤炭指数’}

三、 难点复盘：

从A网站和B网站POC验证上来看，纯技术角度，playwright方案用来做爬虫是理论可行的。

1、playwright的安装
特别是在windows下的安装，可能大概率有折腾的可能。

2、找到所需要的节点
比如：

all_items = page.query_selector_all('.g-dialog')

这个过程可能需要不断试。建议对下面这个方法以及CSS 选择器需要有进一步了解为好：

HTML DOM querySelectorAll() 方法

四、后续改进：

1、异步
目前，异步方案还没有调通，因为playwright install还没有成功，是通过把下载几个浏览器文件 安装的，估计版本还有问题。
关于playwright的安装，还是有不少烦心事。折腾了好几个小时。

可以参考安装资料

2、ip代理池
目前，还没有看到象requests库一样的代理池方案，目前还在研究中。在ip代理池没有弄好前，只好做少量的测试，担心ip被封。
当然，本身也就是学习，不用于其它目的。