Jin10财经新闻抓取实战
在金融科技和量化交易领域,实时获取财经新闻和市场动态至关重要。Jin10作为知名的财经信息聚合平台,提供了丰富的实时新闻资讯。本文将详细介绍如何抓取Jin10财经新闻数据,构建自己的财经信息监控系统。
目录
Jin10简介
平台特点
Jin10 是一个专业的财经信息聚合网站,具有以下特点:
- 📈 实时性 强:提供秒级刷新的财经资讯
- 📊 数据全面:覆盖股票、期货、外汇、加密货币等多个市场
- 🔗 信息聚合:结合财联社等多家媒体,覆盖面广
- 🎯 精准推送:支持个性化新闻订阅
- 💡 API友好:提供开放的API接口
应用场景
-
量化交易
- 实时新闻情感分析
- 市场异动监控
- 事件驱动交易
-
风险管理
- 负面新闻预警
- 市场情绪监控
- 风险事件跟踪
-
投资研究
- 资讯数据挖掘
- 新闻趋势分析
- 行业动态跟踪
-
个人理财
- 自选股新闻推送
- 市场热点追踪
- 投资机会发现
数据抓取流程分析
系统架构设计
本项目采用客户端-服务端架构:
┌─────────────┐ HTTP Request ┌─────────────┐
│ 客户端 │ ───────────────────► │ Jin10 API │
│ (我们的程序)│ │ │
└─────────────┘ └─────────────┘
▲ │
│ ▼
│ ┌─────────────┐
└─────────────┐ │ Jin10网站 │
│ └─────────────┘
│ │
│ ▼
│ ┌─────────────┐
└─────────────────│ 财联社等 │
│ 数据源 │
└─────────────┘
架构说明:
- Request:客户端发起HTTP请求
- API Server:Jin10的API服务器
- Search Module:搜索模块处理请求
- News:从多个新闻源获取数据
- Our Client:我们的客户端接收结果
数据流分析
完整数据流程:
-
客户端请求
- 构造HTTP请求
- 设置必要请求头
- 添加时间戳参数
-
API服务器响应
- 验证请求合法性
- 处理搜索参数
- 返回JSON数据
-
数据解析
- 提取JavaScript变量
- 解 析JSON格式
- 过滤有效内容
-
后端处理
- 数据清洗和格式化
- 存储到数据库(可选)
- 返回给调用方
网页分析
Network分析
使用浏览器开发者工具分析:
- 打开Jin10官网:https://www.jin10.com/
- 按F12打开开发者工具
- 切换到Network(网络)标签
- 刷新页面
- 查找API请求
关键发现:
在Network面板中,我们可以发现一个重要的API端点:
- 路径:
/flash_newest.js - 响应类型:JavaScript
- 数据内容:包含最新财经新闻的JSON数据
请求特征:
URL: https://www.jin10.com/flash_newest.js?t=1647851271213
Method: GET
Content-Type: application/javascript
API接口定位
通过Network分析,我们找到了关键的API接口:
主要接口:
- 基础URL:
https://www.jin10.com/flash_newest.js - 必需参数:时间戳
t - 返回格式:JavaScript变量声明
请求示例:
curl "in10.com/https://www.jflash_newest.js?t=1647851271213" \
-H "authority: www.jin10.com" \
-H "sec-ch-ua: \" Not A;Brand\";v=\"99\", \"Chromium\";v=\"99\", \"Google Chrome\";v=\"99\"" \
-H "sec-ch-ua-mobile: ?0" \
-H "user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.74 Safari/537.36" \
-H "sec-ch-ua-platform: \"Windows\"" \
-H "accept: */*" \
-H "sec-fetch-site: same-origin" \
-H "sec-fetch-mode: no-cors" \
-H "sec-fetch-dest: script" \
-H "referer: https://www.jin10.com/" \
-H "accept-language: zh-TW,zh-HK;q=0.9,zh;q=0.8,en;q=0.7,zh-CN;q=0.6,en-GB;q=0.5,en-US;q=0.4"
响应格式:
var newest = [
{
"id": "1647851271213",
"data": {
"content": "财经新闻内容...",
"time": "2022-03-21 16:10:41",
"type": "news"
}
},
// 更多新闻条目...
];
项目环境搭建
依赖安装
核心依赖包:
# 安装FastAPI及相关依赖
pip install fastapi[all]
# 安装uvicorn ASGI服务器
pip install uvicorn[standard]
# 安装HTTP请求库
pip install requests
# 安装JSON处理工具
pip install orjson # 可选,性能更好
完整requirements.txt:
fastapi==0.95.0
uvicorn[standard]==0.20.0
requests==2.28.1
orjson==3.8.5
python-multipart==0.0.6 # 用于文件上传
aiofiles==22.1.0 # 用于异步文件操作
安装命令:
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
开发环境配置
项目结构:
jin10_scraper/
├── main.py # 主应用文件
├── requirements.txt # 依赖列表
├── config.py # 配置文件
├── utils/ # 工具模块
│ ├── scraper.py # 爬虫逻辑
│ └── parser.py # 数据解析
├── api/ # API路由
│ └── endpoints.py # 端点定义
└── tests/ # 测试文件
└── test_scraper.py # 爬虫测试
开发工具推荐:
# 安装代码格式化工具
pip install black isort
# 安装类型检查工具
pip install mypy
# 安装测试工具
pip install pytest pytest-asyncio
# 安装API文档工具
pip install httpx # 用于测试异步API
Python请求构造
请求头设置
import requests
import json
import time
def construct_headers():
"""构造完整的请求头"""
headers = {
'authority': 'www.jin10.com',
'sec-ch-ua': '" Not A;Brand";v="99", "Chromium";v="99", "Google Chrome";v="99"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36',
'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
'accept': '*/*',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
'sec-fetch-mode': 'no-cors',
'sec-fetch-dest': 'script',
'referer': 'https://www.jin10.com/',
'accept-language': 'zh-TW,zh-HK;q=0.9,zh;q=0.8,en;q=0.7,zh-CN;q=0.6,en-GB;q=0.5,en-US;q=0.4',
# 注意:Cookie可能需要更新
'cookie': 'Hm_lvt_522b01156bb16b471a7e2e6422d272ba=1645929399; sound=1; notify=2; jinSize=normal; trend=1; x-token=;',
}
return headers
请求头详解:
| 头部字段 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
| User-Agent | 浏览器标识 | 模拟真实浏览器 |
| Referer | 来源页面 | 防止防盗链检测 |
| Accept-Language | 语言偏好 | 设置中文优先 |
| Authority | 域名验证 | HTTP/2要求 |
| Sec-Fetch-* | 请求上下文 | 模拟用户行为 |
参数配置
def get_request_params():
"""获取请求参数"""
# 使用当前时间戳作为参数
timestamp = int(time.time() * 1000)
params = (
('t', str(timestamp)),
)
return params
# 动态参数示例
def get_dynamic_params():
"""获取动态参数"""
# 可以根据需要添加更多参数
timestamp = int(time.time() * 1000)
params = {
't': timestamp,
# 可选:添加其他参数
# 'limit': '20', # 限制返回数量
# 'type': 'news', # 指定数据类型
}
return params
数据解析
def parse_jin10_response(response_text):
"""解析Jin10响应数据"""
try:
# 提取JavaScript变量
if response_text.startswith('var newest = '):
# 移除变量声明和结尾分号
json_str = response_text.replace('var newest = ', '')[:-1]
# 解析JSON
data = json.loads(json_str)
# 提取新闻内容
news_list = []
for item in data:
if 'data' in item and 'content' in item['data']:
news_item = {
'id': item.get('id', ''),
'content': item['data']['content'],
'time': item['data'].get('time', ''),
'type': item['data'].get('type', 'news'),
'timestamp': int(time.time())
}
news_list.append(news_item)
return news_list
else:
raise ValueError("响应格式不符合预期")
except json.JSONDecodeError as e:
print(f"JSON解析失败: {e}")
return []
except Exception as e:
print(f"数据解析错误: {e}")
return []
def clean_news_data(news_list, limit=20):
"""清洗和过滤新闻数据"""
cleaned_news = []
for news in news_list[:limit]:
# 过滤空内容
if not news['content'].strip():
continue
# 清理HTML标签 (如果有)
import re
clean_content = re.sub(r'<[^>]+>', '', news['content'])
# 更新内容
news['content'] = clean_content.strip()
cleaned_news.append(news)
return cleaned_news
FastAPI后端服务
API接口设计
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from typing import List, Optional
import time
app = FastAPI(
title="Jin10财经新闻API",
description="抓取Jin10财经新闻数据的REST API",
version="1.0.0"
)
# 配置CORS中间件
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"], # 生产环境应该限制具体域名
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
# 数据模型
from pydantic import BaseModel
class NewsItem(BaseModel):
id: str
content: str
time: str
type: str
timestamp: int
class NewsResponse(BaseModel):
code: int
message: str
data: List[NewsItem]
count: int
timestamp: int
核心API端点
@app.get("/jin10/{count}", response_model=NewsResponse)
async def get_jin10_news(count: int):
"""
获取指定数量的Jin10新闻
Args:
count: 要获取的新闻数量 (1-100)
Returns:
NewsResponse: 新闻数据列表
"""
if count < 1 or count > 100:
raise HTTPException(status_code=400, detail="数量必须在1-100之间")
try:
# 获取新闻数据
news_data = get_jin10_news_data(count)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取新闻失败: {str(e)}")
@app.get("/jin10/latest", response_model=NewsResponse)
async def get_latest_news(limit: Optional[int] = 10):
"""获取最新新闻(默认10条)"""
return await get_jin10_news(limit or 10)
@app.get("/health")
async def health_check():
"""健康检查端点"""
return {
"status": "healthy",
"timestamp": int(time.time()),
"version": "1.0.0"
}
异步处理
import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
# 使用线程池执行同步代码
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
async def get_jin10_news_async(count: int):
"""异步获取Jin10新闻"""
loop = asyncio.get_event_loop()
# 在线程池中执行同步的HTTP请求
news_data = await loop.run_in_executor(
executor,
get_jin10_news_sync,
count
)
return news_data
def get_jin10_news_sync(count: int):
"""同步版本的新闻获取函数"""
headers = construct_headers()
params = get_request_params()
try:
response = requests.get(
'https://www.jin10.com/flash_newest.js',
headers=headers,
params=params,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
# 解析响应
news_list = parse_jin10_response(response.text)
return clean_news_data(news_list, count)
except requests.RequestException as e:
print(f"请求失败: {e}")
return []
# 更新异步端点
@app.get("/jin10/async/{count}", response_model=NewsResponse)
async def get_jin10_news_async_endpoint(count: int):
"""异步版 本的新闻获取端点"""
if count < 1 or count > 100:
raise HTTPException(status_code=400, detail="数量必须在1-100之间")
try:
news_data = await get_jin10_news_async(count)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取新闻失败: {str(e)}")
完整代码实现
主应用文件 (main.py)
import json
import time
import re
from typing import List, Optional
import requests
from fastapi import FastAPI, HTTPException, Query
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
# ==================== 数据模型 ====================
class NewsItem(BaseModel):
id: str
content: str
time: str
type: str
timestamp: int
class NewsResponse(BaseModel):
code: int
message: str
data: List[NewsItem]
count: int
timestamp: int
# ==================== FastAPI应用 ====================
app = FastAPI(
title="Jin10财经新闻抓取API",
description="实时抓取Jin10财经新闻数据的REST API服务",
version="1.0.0",
docs_url="/docs",
redoc_url="/redoc"
)
# 配置CORS
app.add_middleware(
CORSMiddleware,
allow_origins=["*"],
allow_credentials=True,
allow_methods=["*"],
allow_headers=["*"],
)
# ==================== 工具函数 ====================
def construct_headers():
"""构造请求头"""
headers = {
'authority': 'www.jin10.com',
'sec-ch-ua': '" Not A;Brand";v="99", "Chromium";v="99", "Google Chrome";v="99"',
'sec-ch-ua-mobile': '?0',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36',
'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
'accept': '*/*',
'sec-fetch-site': 'same-origin',
'sec-fetch-mode': 'no-cors',
'sec-fetch-dest': 'script',
'referer': 'https://www.jin10.com/',
'accept-language': 'zh-TW,zh-HK;q=0.9,zh;q=0.8,en;q=0.7,zh-CN;q=0.6,en-GB;q=0.5,en-US;q=0.4',
}
return headers
def get_request_params():
"""获取请求参数"""
timestamp = int(time.time() * 1000)
params = (
('t', str(timestamp)),
)
return params
def parse_jin10_response(response_text):
"""解析Jin10响应数据"""
try:
# 提取JavaScript变量
if response_text.startswith('var newest = '):
json_str = response_text.replace('var newest = ', '')[:-1]
data = json.loads(json_str)
news_list = []
for item in data:
if 'data' in item and 'content' in item['data']:
news_item = {
'id': item.get('id', ''),
'content': item['data']['content'],
'time': item['data'].get('time', ''),
'type': item['data'].get('type', 'news'),
'timestamp': int(time.time())
}
news_list.append(news_item)
return news_list
else:
raise ValueError("响应格式不符合预期")
except Exception as e:
print(f"解析数据失败: {e}")
return []
def clean_news_data(news_list, limit=20):
"""清洗新闻数据"""
cleaned_news = []
for news in news_list[:limit]:
# 过滤空内容
if not news['content'].strip():
continue
# 清理HTML标签
clean_content = re.sub(r'<[^>]+>', '', news['content'])
news['content'] = clean_content.strip()
cleaned_news.append(news)
return cleaned_news
def get_jin10_news_data(count):
"""获取Jin10新闻数据"""
headers = construct_headers()
params = get_request_params()
response = requests.get(
'https://www.jin10.com/flash_newest.js',
headers=headers,
params=params,
timeout=10
)
response.raise_for_status()
news_list = parse_jin10_response(response.text)
return clean_news_data(news_list, count)
# ==================== API端点 ====================
@app.get("/", response_model=dict)
async def root():
"""根路径"""
return {
"service": "Jin10财经新闻API",
"version": "1.0.0",
"docs": "/docs",
"health": "/health"
}
@app.get("/health", response_model=dict)
async def health_check():
"""健康检查"""
return {
"status": "healthy",
"timestamp": int(time.time()),
"version": "1.0.0"
}
@app.get("/jin10/{count}", response_model=NewsResponse)
async def get_jin10_news(count: int):
"""获取指定数量的Jin10新闻"""
if count < 1 or count > 100:
raise HTTPException(status_code=400, detail="数量必须在1-100之间")
try:
news_data = get_jin10_news_data(count)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取新闻失败: {str(e)}")
@app.get("/jin10/latest", response_model=NewsResponse)
async def get_latest_news(limit: int = Query(10, ge=1, le=100, description="返回数量限制")):
"""获取最新新闻"""
try:
news_data = get_jin10_news_data(limit)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"获取新闻失败: {str(e)}")
# ==================== 启动配置 ====================
if __name__ == "__main__":
uvicorn.run(
"main:app",
host="0.0.0.0",
port=8000,
reload=True, # 开发模式自动重载
log_level="info"
)
部署与测试
本地测试
1. 启动服务
# 开发模式启动
python main.py
# 或者使用uvicorn直接启动
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
2. 测试API接口
# 获取5条新闻
curl "http://localhost:8000/jin10/5"
# 获取最新10条新闻
curl "http://localhost:8000/jin10/latest?limit=10"
# 健康检查
curl "http://localhost:8000/health"
3. 浏览器访问
- API文档:http://localhost:8000/docs
- ReDoc文档:http://localhost:8000/redoc
生产部署
使用Gunicorn部署
# 安装gunicorn
pip install gunicorn
# 启动服务
gunicorn main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind 0.0.0.0:8000
Docker部署
# Dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
# 构建镜像
docker build -t jin10-scraper .
# 运行容器
docker run -p 8000:8000 jin10-scraper
Nginx反向代理
server {
listen 80;
server_name your-domain.com;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
}
}
应用扩展
消息推送集成
飞书机器人推送
def send_to_feishu(webhook_url, news_list):
"""推送到飞书群机器人"""
import requests
message = {
"msg_type": "text",
"text": {
"content": "📈 Jin10财经快讯\n\n" +
"\n\n".join([f"• {news['content']}" for news in news_list[:5]])
}
}
response = requests.post(webhook_url, json=message)
return response.status_code == 200
# 在API中添加推 送功能
@app.post("/jin10/push/{count}")
async def push_news_to_feishu(count: int, webhook_url: str):
"""推送到飞书"""
try:
news_data = get_jin10_news_data(count)
success = send_to_feishu(webhook_url, news_data)
return {
"code": 200 if success else 500,
"message": "推送成功" if success else "推送失败"
}
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
Telegram机器人推送
import requests
def send_to_telegram(bot_token, chat_id, news_list):
"""推送到Telegram"""
url = f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendMessage"
message = "📊 Jin10财经快讯\n\n"
for news in news_list[:5]:
message += f"• {news['content']}\n"
data = {
"chat_id": chat_id,
"text": message,
"parse_mode": "HTML"
}
response = requests.post(url, data=data)
return response.status_code == 200
数据存储优化
使用Redis缓存
import redis
import json
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0, decode_responses=True)
def get_cached_news(count):
"""从缓存获取新闻"""
cache_key = f"jin10_news:{count}"
cached_data = redis_client.get(cache_key)
if cached_data:
return json.loads(cached_data)
# 缓存未命中,从API获取
news_data = get_jin10_news_data(count)
# 写入缓存,过期时间5分钟
redis_client.setex(cache_key, 300, json.dumps(news_data))
return news_data
# 更新API端点使用缓存
@app.get("/jin10/cached/{count}")
async def get_cached_jin10_news(count: int):
"""使用缓存的新闻接口"""
try:
news_data = get_cached_news(count)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
except Exception as e:
raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
数据库存储(SQLite)
import sqlite3
from datetime import datetime
def init_database():
"""初始化数据库"""
conn = sqlite3.connect('jin10_news.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS news (
id TEXT PRIMARY KEY,
content TEXT,
news_time TEXT,
type TEXT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
conn.commit()
conn.close()
def save_news_to_db(news_list):
"""保存新闻到数据库"""
conn = sqlite3.connect('jin10_news.db')
cursor = conn.cursor()
for news in news_list:
cursor.execute('''
INSERT OR REPLACE INTO news (id, content, news_time, type)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', (news['id'], news['content'], news['time'], news['type']))
conn.commit()
conn.close()
最佳实践
1. 错误处理
import logging
from functools import wraps
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
def handle_errors(func):
"""错误处理装饰器"""
@wraps(func)
async def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return await func(*args, **kwargs)
except requests.RequestException as e:
logger.error(f"请求错误: {e}")
raise HTTPException(status_code=503, detail="外部服务不可用")
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"JSON解析错误: {e}")
raise HTTPException(status_code=502, detail="数据格式错误")
except Exception as e:
logger.error(f"未知错误: {e}")
raise HTTPException(status_code=500, detail="内部服务器错误")
return wrapper
# 应用装饰器
@app.get("/jin10/robust/{count}")
@handle_errors
async def get_jin10_news_robust(count: int):
"""带错误处理的新闻接口"""
news_data = get_jin10_news_data(count)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
2. 速率限制
from collections import defaultdict
import time
# 简单的速率限制
rate_limits = defaultdict(list)
def rate_limit(max_requests=60, window=60):
"""速率限制装饰器"""
def decorator(func):
@wraps(func)
async def wrapper(*args, **kwargs):
client_ip = "127.0.0.1" # 从实际请求中获取IP
now = time.time()
# 清理过期记录
rate_limits[client_ip] = [
req_time for req_time in rate_limits[client_ip]
if now - req_time < window
]
# 检查是否超限
if len(rate_limits[client_ip]) >= max_requests:
raise HTTPException(status_code=429, detail="请求过于频繁,请稍后再试")
# 记录当前请求
rate_limits[client_ip].append(now)
return await func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
# 应用速率限制
@app.get("/jin10/rate-limited/{count}")
@rate_limit(max_requests=30, window=60)
async def get_jin10_news_rate_limited(count: int):
"""带速率限制的新闻接口"""
news_data = get_jin10_news_data(count)
return NewsResponse(
code=200,
message="success",
data=news_data,
count=len(news_data),
timestamp=int(time.time())
)
3. 数据验证
from pydantic import BaseModel, validator
class NewsItemValidated(BaseModel):
id: str
content: str
time: str
type: str
timestamp: int
@validator('content')
def content_must_not_be_empty(cls, v):
if not v or not v.strip():
raise ValueError('新闻内容不能为空')
return v.strip()
@validator('type')
def type_must_be_valid(cls, v):
allowed_types = ['news', 'alert', 'update']
if v not in allowed_types:
raise ValueError(f'类型必须是以下之一: {allowed_types}')
return v
class NewsResponseValidated(BaseModel):
code: int
message: str
data: List[NewsItemValidated]
count: int
timestamp: int
4. 配置管理
import os
from pydantic import BaseSettings
class Settings(BaseSettings):
"""应用配置"""
app_name: str = "Jin10新闻API"
debug: bool = False
log_level: str = "INFO"
# 外部服务配置
jin10_base_url: str = "https://www.jin10.com/flash_newest.js"
request_timeout: int = 10
max_news_count: int = 100
# Redis配置
redis_host: str = "localhost"
redis_port: int = 6379
redis_db: int = 0
cache_ttl: int = 300 # 5分钟
# 速率限制
rate_limit_requests: int = 60
rate_limit_window: int = 60
class Config:
env_file = ".env"
settings = Settings()
常见问题解答
Q1: 请求返回空数据怎么办?
A: 检查以下几点:
- 确认Jin10网站是否正常访问
- 更新请求头中的Cookie信息
- 检查时间戳参数是否有效
- 确认网络连接正常
解决方案:
def robust_get_jin10_news(count, max_retries=3):
"""带重试机制的新闻获取"""
for attempt in range(max_retries):
try:
news_data = get_jin10_news_data(count)
if news_data:
return news_data
except Exception as e:
logger.warning(f"第{attempt+1}次尝试失败: {e}")
if attempt < max_retries - 1:
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
return []
Q2: 如何处理反爬虫机制?
A: 常见策略:
- 请求头伪装:模拟真实浏览器
- 请求频率控制:避免过于频繁的请求
- 代理IP轮换:使用多个IP地址
- 分布式爬取:分散请求来源
def get_random_user_agent():
"""随机User-Agent"""
import random
user_agents = [
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36',
'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36'
]
return random.choice(user_agents)
def get_stealth_headers():
"""获取反检测请求头"""
return {
'User-Agent': get_random_user_agent(),
# ... 其他头部
}
Q3: 如何提高数据获取稳定性?
A: 建议措施:
- 实现重试机制:自动处理临时失败
- 使用缓存:减少对目标网站的依赖
- 监控服务健康:及时发现问题
- 备份数据源:准备多个数据获取方式
Q4: 如何部署到生产环境?
A: 生产部署建议:
- 使用Gunicorn + Uvicorn:多worker部署
- 配置Nginx反向代理: 负载均衡和SSL
- 监控系统:Prometheus + Grafana
- 日志管理:ELK Stack或云服务
- 健康检查:定期自检和告警
总结
项目成果:
-
成功抓取Jin10财经新闻
- 实现了稳定的数据获取机制
- 支持自定义返回数量
- 具备错误处理和重试能力
-
构建了RESTful API服务
- 基于FastAPI的现代化框架
- 支持异步处理和CORS
- 提供完整的API文档
-
可扩展的架构设计
- 模块化代码结构
- 支持多种消息推送方式
- 易于集成到现有系统
核心优势:
- ✅ 实时性强:秒级获取最新财经资讯
- ✅ 稳定可靠:完善的错误处理机制
- ✅ 易于使用:RESTful API接口
- ✅ 高度可定制:支持多种扩展方式
- ✅ 生产就绪:可直接部署到生产环境
应用场景:
- 📊 量化交易系统集成
- 📈 金融数据监控系统
- 💬 财经资讯推送服务
- 🔍 市场情报收集工具
- 📱 个人理财助手应用
后续优化方向:
- 增加更多数据源:集成财联社、东方 财富等
- 情感分析功能:分析新闻情感倾向
- 实时推送能力:WebSocket实时推送
- 数据可视化:图表展示市场动态
- 机器学习预测:基于新闻预测市场走势
通过本项目的学习和实践,您将掌握财经数据抓取的核心技术,为构建更复杂的金融科技应用打下坚实基础。