项目背景

最近在做一个利率市场化咨询的项目，主要是协助银行搭建定价体系，提供定价策略，在充分考虑产品差异、顾客需求差异、时间差异、地点差异等因素基础上制定不同的存贷款定价方法。

在制定定价策略之前， 我们通常会分析客户所处的内外部的环境。外部环境分析可以分成宏观环境分析、行业环境分析等部分。 在行业分析(Industrial Analysis) 部分， 我们会确定客户的存贷款利率价格在业内处于什么样的水平。这就需要去采集各家银行的存贷款利率数据。

然而Wind上没有相关的数据源可供下载。 这就需要不怕脏不怕累的小朋友们去百度搜索各家银行的网站，然后再用肉眼寻找躲在银行主页角落的“存贷款利率”的连接， 点击进入后将存贷款利率录入到Excel中。 这绝对是是对Junior耐心、眼力的一个考验... 这种没有什么附加值、重复性很强的工作，对于新人成长并没有什么帮助。但是怎么才能让这种无聊的工作自动化呢 ？

LifeIs Short,UsePython

这时候我们就要引出 简单、易学、功能强大的编程语言 Python了。我就在这里不赘述Python的优点了，只放一个一目了然的编程语言比较图：

需求分析

在这项任务中，我们需要的自动化的过程并不多，只需要遍历各大银行主页，搜索到存贷款页面连接并打印或储存下来即可。 我们当然也可以直接将数据直接也爬取下来存在Excel中， 但因为各家银行网站架构设计各异，有些存贷款利率表甚至只是一张图片，页面分析的过程会比较耗时。所以，我们暂时不将数据爬取转存这项功能放入我们的需求清单中。

爬取过程

首先， 我们先找到一个银行网址导航网站。我选取的是360导航页面 (http://hao.360.cn/yinhanggengduo.html)：

并查看源代码：

可以看出， 银行网址都被放入了 a 这个标签中。 我们可以使用第三方库 BeautifulSoup 美丽汤对该标签进行下载。

当然，不只是银行网址被放入了这个标签中，还有其他很多不相关的网站也是被放入了这个标签下。 这时候我们就需要 正则表达式对于该标签下的链接进行筛选。经过观察， 大部分银行网站的标签名都以“银行”结尾， 所以我们使用

" .银行 "

作为筛选的正则。而在银行页面上，存贷款的利率信息表的标签名，一般都会包含”款利率“这几个字， 所以我们使用：

”款利率. *"

作为寻找存贷款利率链接的正则。

下面是准备阶段的Python代码：

#encoding:utf-8importurllib2

importre

frombs4 importBeautifulSoup

#建立列表储存url和对应的标签名url = []

name= []

#建立集合， 将爬取过的页面放入，避免才重复urlset =set("")

#用于筛选的正则表达式source = ".银行"temp = source.decode('utf8')

source2 = "款利率.*"temp2 = source2.decode('utf8')

#导航网站作为我们爬取的根页面response = urllib2.urlopen("http://hao.360.cn/yinhanggengduo.html")

html= response.read()

soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')

#将满足条件的url和页面名称放入列表中fortag insoup.find_all(name='a', text=re.compile(temp)):

name.append(tag.string)

url.append(tag.get('href'))

我们在获取好各大银行网站的url后， 我们需要进一步进入银行的存贷款利率信息表页面。但是经过进一步分析，我们发现，第二层的url一般都是短链接：

无法直接使用，所以我们需要将短链接与域名进行拼接：

#域名拼接url2 = link tag2.get('href')

而如果第二层链接是可以直接访问的连接，这样拼接会导致访问错误，所以我们将连接转换为String， 通过判断其前四个Char是否为http来判断该连接为长连接还是短链接：

ifhref[0:4] == 'http':

#长连接，不进行域名拼接url2 = tag2.get('href')

并在每次拼接后查询该连接是否输出过，如果已经输出过，则通过continue跳过循环。如果没有，则输出后加入urlset集合中：

ifurl2 inurlset:

continueelse:

urlset.add(url2)

Python输出部分代码：

num = -1forlink inurl:

num = num 1try:

linkresponse = urllib2.urlopen(link)

htmlpage = linkresponse.read()

pagesoup = BeautifulSoup(htmlpage, 'html.parser')

fortag2 inpagesoup.find_all(name='a', text=re.compile(temp2)):

#得到银行名称bname = tag2.get_text()

#得到页面名称href = str(tag2.get('href'))

ifhref[0:4] == 'http':

#长连接，不进行域名拼接url2 = tag2.get('href')

ifurl2 inurlset:

#输出过， 跳出循环continueelse:

#未输出过，放入集合urlset.add(url2)

else:

#域名拼接url2 = link tag2.get('href')

ifurl2 inurlset:

continueelse:

urlset.add(url2)

printname[num] " " bname " " url2

except:

pass

运行结果

我们在完成代码部分后，运行该部分Python脚本。

查看输出：

可以看出，我们需要的银行存贷款信息页面链接已经打印出来。 做咨询的小朋友们可以直接点击进入记录相关银行的存贷款利率了~

最后，祝大家新年快乐~ 新的一年工作学习顺利~

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