现在有一个这样的需求，要爬取雪球网上A股的股票名称、代码和总市值这些信息并把它保存到execl表格中。对于一个新手想学习爬虫，如何通过chatGPT来完成这个任务呢？

首先，我们把自己的需求详细的描述向ChatGPT提问，问题描写的越详细越好，例如： 然后，我们把代码复制到编辑器运行，如下图： 没有任何返回值，估计是出错了，我们先打印一下content的值看看，如下图： 的确是出错了。我在把出错的问题进行描述，再向ChatGPT进行提问。如下图： 上述的回答中解析了为什么会出现这种错误，并给出了解决方法。我们采用第一种方式，为代码添加请求头，再次执行。 这次就成功把网页的内容返回了。但是页面中的内容并没有我们想要的信息。

通过观察爬取的页面，刚打开页面是没有我们想要的信息，当我们点击了开始选股，才加载数据。

通过浏览器开发者工具，发现点击后，是请求以下这个地址，获取结果进行加载的。

弄清楚了请求地址，我们再次向chatGPT提问。

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上述代码，它没有添加请求头，所以，我们要自行添加请求头

❞

关键代码如下:

import requests

url = 'https://xueqiu.com/service/screener/screen?category=CN&exchange=sh_sz&areacode=&indcode=&order_by=symbol&order=desc&page=1&size=30&only_count=0&current=&pct=&mc=&volume=&_=1684212843562'

# 发送 HTTP 请求获取 JSON 数据headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}response = requests.get(url, headers=headers)data = response.json()

# 提取股票信息stocks = data['data']['list']

# 遍历股票信息并输出股票名称和代码for stock in stocks:    name = stock['name']    code = stock['symbol']    print(name, code)

执行结果如下:

上述代码只是爬取单页的，现在我们要爬取多页的数据，把这个需求描述发给chatGPT，看它是如何解决的。

❝

上述代码，它没有添加请求头，所以，我们要自行添加请求头

❞

关键代码:

import requests

def crawl_stock_data(page_num):    url = f'https://xueqiu.com/service/screener/screen?category=CN&exchange=sh_sz&areacode=&indcode=&order_by=symbol&order=desc&page={page_num}&size=30&only_count=0&current=&pct=&mc=&volume=&_=1684212843562'

    # 发送 HTTP 请求获取 JSON 数据    response = requests.get(url)    data = response.json()

    # 提取股票信息    stocks = data['data']['list']

    # 遍历股票信息并输出股票名称和代码    for stock in stocks:        name = stock['name']        code = stock['symbol']        print(name, code)

# 执行多页爬取数据total_pages = 10  # 假设要爬取10页的数据for page in range(1, total_pages + 1):    crawl_stock_data(page)

下面就是把爬取的数据保存到execl中，再次把需求描述给chatGPT，看它是如何回复的： 这次又忘记添加请求头，于是，我提示它加上请求头。 关键代码如下：

import requestsimport pandas as pd

def crawl_stock_data(page_num):    url = f'https://xueqiu.com/service/screener/screen?category=CN&exchange=sh_sz&areacode=&indcode=&order_by=symbol&order=desc&page={page_num}&size=30&only_count=0&current=&pct=&mc=&volume=&_=1684212843562'

    headers = {        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'    }

    # 发送 HTTP 请求获取 JSON 数据    response = requests.get(url, headers=headers)    data = response.json()

    # 提取股票信息    stocks = data['data']['list']    stocks_list =[{'name': item.get("name"),'symbol':item.get("symbol"), 'volume':item.get("volume")} for item in stocks ]    # 创建DataFrame保存股票数据    df = pd.DataFrame(stocks_list, columns=['name', 'symbol',"volume"])    return df

# 执行多页爬取数据total_pages = 50  # 假设要爬取10页的数据dfs = []for page in range(1, total_pages + 1):    df = crawl_stock_data(page)    print(df)    dfs.append(df)

result_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)# 保存数据到Excel文件result_df.to_excel('stock_data.xlsx', index=False)

执行成功的结果如下：

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代码是完成了我们的需求，但是代码缺乏异常捕捉，如果代码出现错误后，会整个代码停止执行。

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总结

利用chatGPT学习爬虫是一个非常好的办法，只要我们把需求和问题向它描述，它都能分析错误和给出解决方法。大大的节省了收集资料的时间，提高了学习的效率。