python多线程并发采集黄金走势数据

最近随着硅谷银行破产、瑞信暴雷引发全球金融风险担忧加剧，叠加美联储加息预期放缓，国际金价逼近2000美元/盎司关口。据中国基金报报道，在经历近一个月的震荡下跌后，本周现货黄金价格持续走高，现货黄金收报1989美元/盎司，涨幅3.64%，且已突破2月初的金价高位，创下近11个月以来新高，其中有多重因素影响，不过欧美银行业危机引发市场避险情绪升温是主要推动因素。

最近也有些关于黄金相关分析的项目需要用到金交所数据，这里直接获取权威的交易数据，上海黄金交易所官网就有历年的交易数据。直接用熟悉的Python写个爬虫自动获取。

首先进行简单的网站分析，找到上海黄金交易所每日行情页列表（首页 > 数据资讯 > 历史行情数据 > 每日行情。分析发现网站还存在反爬机制，对访问的IP的有爬频率限制。所以爬虫程序里面直接python使用aiohttp 通过设置代理IP，多线程并发采集，这样能更高效的获取数据。代理IP最好是选择付费的优质代理服务商，不管是代理的连通率，延迟，速度，带宽都有保证。实现代码如下：

# 导入相关库
import asyncio
import aiohttp
from aiohttp_socks import ProxyConnector
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标网站和代理服务器的参数
url = "https://www.sge.com.cn/sjzx/mrhqsj"
proxy = "socks5://16yun:16ip@www.16yun.cn:11111"

# 定义异步函数来发送GET请求，并使用代理服务器来连接目标网站
async def fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url) as response:
            # 检查响应状态码是否为200，否则抛出异常
            if response.status != 200:
                raise Exception(f"Bad status code: {response.status}")
            # 返回响应内容的文本格式
            return await response.text()
    except Exception as e:
        # 打印异常信息，并返回None
        print(e)
        return None

# 定义异步函数来处理响应结果，并解析HTML内容
async def parse(html):
    # 如果响应结果不为空，则进行解析操作
    if html is not None:
        # 使用bs4库来创建BeautifulSoup对象，并指定解析器为html.parser
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        # 提取网页中的标题标签，并打印其文本内容
        title = soup.find("title")
        print(title.text)
    else:
        # 否则打印None表示无效结果
        print(None)

# 定义异步函数来统计成功次数，并打印结果
async def count(results):
    # 初始化成功次数为0
    success = 0
    # 遍历所有的结果，如果不为空，则增加成功次数，否则跳过
    for result in results:
        if result is not None:
            success += 1
    # 打印总共的请求数和成功次数    
    print(f"Total requests: {len(results)}")
    print(f"Success requests: {success}")

# 定义异步主函数来创建并运行多个协程任务，并控制并发数量和超时时间等参数    
async def main():
    # 创建一个aiohttp_socks.ProxyConnector对象，用来设置代理服务器的参数    
    connector = ProxyConnector.from_url(proxy)
    # 创建一个aiohttp.ClientSession对象，用来发送HTTP请求，并传入connector参数    
    async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session:
        # 创建一个空列表，用来存储所有的协程任务        
        tasks = []
        # 循环10000次，每次创建一个fetch函数的协程任务，并添加到列表中        
        for i in range(10000):
            task = asyncio.create_task(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
        
        # 使用asyncio.gather函数来收集并执行所有的协程任务，并返回一个包含所有结果的列表        
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        # 创建一个空列表，用来存储所有的解析任务        
        parse_tasks = []
        
         for result in results:
             parse_task = asyncio.create_task(parse(result))
             parse_tasks.append(parse_task)
             
         await asyncio.gather(*parse_tasks)   
         
         await count(results)

# 在程序入口处调用异步主函数，并启动事件循环         
if __name__ == "__main__":
     asyncio.run(main())