[Python知识库]基金大数据

买基金也有两三年了，但是感觉经常就是买在最高点，要么就是跌跌不休，所以想利用这几年的数据工作经验，基于基金数据，做一些数据分析，无非就是想买在最低点，或者持有一个常年都在涨的好基金。
本文想要达到的两个目的：

1. 在某个基金的低点买入
2. 挑选一个常年在涨的好基金

当然，基金收益影响因素太多，并且过往收益不代表之后的情况，我们只做一个理论上的大概率事件。就是通过本文，比如买10次基金，6次买在低点或者买10支基金，6支常年在涨，就达到本文的目的了。

另外，数据我可以通过技术获取，但是基金知识确不太容易，所以如果有对本文感兴趣的朋友，可以联系我获取我爬取的基金数据自行分析。

标题一、基金数据

通过python爬取某基金网站数据，并存入mysql数据库作为初始数据。
开发环境：Windows 10，Python 3.9，MySQL 8.0
项目工作目录：

1. 爬取网站全部基金代码 fund.py

# http://fund.eastmoney.com/allfund.html

import requests
from lxml import etree
from common import conndb

# 连接mysql
ConnDB = conndb.ConnDB()
dbconn = ConnDB.conndb('localhost', 3306, 'root', 'root', 'ttfund')

# 获取网页内容
url = 'http://fund.eastmoney.com/allfund.html'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'gb2312'
html = res.text
# 解析所有基金代码和名字
# 插入数据库表fund
allfund = []
html = etree.HTML(html)
funds = html.xpath('//div[@id="code_content"]//div[@class="num_box"]/ul/li/div/a[1]/text()')
for fund in funds:
    fund = fund.split('）')
    code = fund[0][1:]
    name = fund[1]
    # print(code, name)
    allfund.append([code, name])

sql = 'truncate table fund'
ConnDB.exec(dbconn, sql)
sql = 'insert into fund(code, name) values(%s, %s)'
ConnDB.exec(dbconn, sql, datalist=allfund)

最终数据截图