国家统计局数据采集过程有哪些
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采集过程
采集各种公开数据的第一步就是分析网页。
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。
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