概述
国家统计局的公开数据真实性强，宏观且与我们的生活息息相关。
因此，采集此数据作为数据分析实验的数据再好不过。
采集过程
采集各种公开数据的第一步就是分析网页。
![数据展示界面]()
上面的图是国家统计局年度数据的界面。 左边是数据分类的树形菜单，右边是每个菜单点击之后显示的数据，可以设置年份来过滤数据。
采集数据分类树
根据页面的情况，首先，我们需要采集树形菜单中的数据，然后再根据菜单的分类来依次采集右边的数据。 这样可以避免采集的遗漏。
爬虫采集数据一般有 2 种情况：
- 采集 html 页面，然后分析其中的结构，提取出数据
- 查看是否存在获取数据的 API，直接从 API 中提取数据
通过分析网页的加载过程，发现国际统计局的数据是有 API 的，这就节省了很多时间。
API 信息如下：
host: "https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm"
method: POST
params: id=zb&dbcode=hgnd&wdcode=zb&m=getTree
通过 python 的 requests 库模拟 POST 请求就可以获取到树形菜单中的数据了。
def init_tree(tree_data_path):
data = get_tree_data()
with open(tree_data_path, "wb") as f:
pickle.dump(data, f)
def get_tree_data(id="zb"):
r = requests.post(f"{host}?id={id}&dbcode=hgnd&wdcode=zb&m=getTree", verify=False)
logging.debug("access url: %s", r.url)
data = r.json()
for node in data:
if node["isParent"]:
node["children"] = get_tree_data(node["id"])
else:
node["children"] = []
return data
直接调用上面的 init_tree 函数即可，树形菜单会以 json 格式序列化到 tree_data_path 中。
序列化的目的是为了后面采集数据时可以反复使用，不用每次都去采集这个树形菜单。（毕竟菜单是基本不变的）
根据分类采集数据
有了分类的菜单，下一步就是采集具体的数据。 同样，通过分析网页，数据也是有 API 的，不用采集 html 页面再提取数据。
host: "https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm"
method: GET
params: 参数有变量，具体参见代码
采集数据稍微复杂一些，不像采集树形菜单那样访问一次 API 即可，而是遍历树形菜单，根据菜单的信息访问 API。
# -*- coding: utf-8 -*-
import logging
import os
import pickle
import time
import pandas as pd
import requests
host = "https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm"
tree_data_path = "./tree.data"
data_dir = "./data"
def data(sj="1978-"):
tree_data = []
with open(tree_data_path, "rb") as f:
tree_data = pickle.load(f)
traverse_tree_data(tree_data, sj)
def traverse_tree_data(nodes, sj):
for node in nodes:
# 叶子节点上获取数据
if node["isParent"]:
traverse_tree_data(node["children"], sj)
else:
write_csv(node["id"], sj)
def write_csv(nodeId, sj):
fp = os.path.join(data_dir, nodeId + ".csv")
# 文件是否存在, 如果存在, 不爬取
if os.path.exists(fp):
logging.info("文件已存在: %s", fp)
return
statData = get_stat_data(sj, nodeId)
if statData is None:
logging.error("NOT FOUND data for %s", nodeId)
return
# csv 数据
csvData = {"zb": [], "value": [], "sj": [], "zbCN": [], "sjCN": []}
for node in statData["datanodes"]:
csvData["value"].append(node["data"]["data"])
for wd in node["wds"]:
csvData[wd["wdcode"]].append(wd["valuecode"])
# 指标编码含义
zbDict = {}
sjDict = {}
for node in statData["wdnodes"]:
if node["wdcode"] == "zb":
for zbNode in node["nodes"]:
zbDict[zbNode["code"]] = {
"name": zbNode["name"],
"cname": zbNode["cname"],
"unit": zbNode["unit"],
}
if node["wdcode"] == "sj":
for sjNode in node["nodes"]:
sjDict[sjNode["code"]] = {
"name": sjNode["name"],
"cname": sjNode["cname"],
"unit": sjNode["unit"],
}
# csv 数据中加入 zbCN 和 sjCN
for zb in csvData["zb"]:
zbCN = (
zbDict[zb]["cname"]
if zbDict[zb]["unit"] == ""
else zbDict[zb]["cname"] + "(" + zbDict[zb]["unit"] + ")"
)
csvData["zbCN"].append(zbCN)
for sj in csvData["sj"]:
csvData["sjCN"].append(sjDict[sj]["cname"])
# write csv file
df = pd.DataFrame(
csvData,
columns=["sj", "sjCN", "zb", "zbCN", "value"],
)
df.to_csv(fp, index=False)
def get_stat_data(sj, zb):
payload = {
"dbcode": "hgnd",
"rowcode": "zb",
"m": "QueryData",
"colcode": "sj",
"wds": "[]",
"dfwds": '[{"wdcode":"zb","valuecode":"'
+ zb
+ '"},{"wdcode":"sj","valuecode":"'
+ sj
+ '"}]',
}
r = requests.get(host, params=payload, verify=False)
logging.debug("access url: %s", r.url)
time.sleep(2)
logging.debug(r.text)
resp = r.json()
if resp["returncode"] == 200:
return resp["returndata"]
else:
logging.error("error: %s", resp)
return None
代码说明：
- tree_data_path = "./tree.data" : 这个是第一步序列化出的树形菜单数据
- 采集的数据按照树形菜单中的每个菜单的编号生成相应的 csv
- 树形菜单的每个叶子节点才有数据，非叶子节点不用采集
- 调用 data 函数来采集数据，默认是从 1978 年的数据开始采集的
采集结果
本次采集的结果有 1917 个不同种类的数据。
下载地址： https://databook.top/data/de9d8cc6-2bab-4ef1-b09f-8dcf83c32648/detail
