用Python搞了个基金查询机器人，还可以拓展！

一、说点东西

老早就想搞个基金监控机器人了，方便自己查看自己关注基金的各种指数涨跌情况，及时进行止损或者止盈，从今天开始，我们先建楼基，手把手带大家实现一个基金查询机器人，目前主要可以查询基金指定日期段数据和查看基金净值走势图，后面慢慢新增功能。

二、开始动手动脑

2.1 环境准备

• Linux、Mac、Windows 都可以

• python 3.7及以上

• 相关第三方包：pandas（数据处理）、requests（爬取数据）、re（文本内容解析）、akshare（获取基金股票数据）、matplotlib（数据可视化）、dataframe-image（dataframe表格转成图片）

2.2 获取指定日期段基金数据

基金数据可以从一些金融相关的网站获取到，比如天天基金网、新浪基金网等，可以自己写爬虫程序获取网站数据，也可以使用现成的工具包获取数据，比如：一行代码获取股票、基金数据，并绘制K线图里用到的akshare。

这里我们同时介绍下两种方法：

2.2.1 回顾下akshare获取基金数据

目前akshare不支持获取指定日期范围内的基金净值数据，但是可以一次获取到基金历史净值数据，调用函数fund_em_open_fund_info获取基金历史数据，然后自己根据日期选取时间断进行分析。

import akshare as ak   fund_data = ak.fund_em_open_fund_info(fund='005827', indicator='单位净值走势')      print(fund_data)   
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自己调用现成数据接口

本质上akshare也是从一些金融相关的网站获取到数据，我们也可以自己写代码进行获取，通过浏览器我们很快能搜索到基金数据接口，来自东方财富的天天基金网。

f'http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={code}&page={page}&sdate={start_date}&edate={end_date}&per={per}'      code - 基金代码   page - 基金数据页码   start_date - 数据开始日期   end_date - 数据结束日期   per - 每页展现数据量，最多40   
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根据指定参数，浏览器会返回指定参数，一段js赋值代码，包括了 基金数据（content）、总记录条数（records）、总页数（pages）、当前页数（curpage）。

格式非常规整，我们可以直接通过正则提取数据，

'''   获取单页面 基金数据   '''   def get_html(code, start_date, end_date, page=1, per=40):       url = f'http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={code}&page={page}&sdate={start_date}&edate={end_date}&per={per}'       # print(url)       rsp = requests.get(url)       html = rsp.text              return html   
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通过返回的数据可以发现，基金数据部分是一个由table标签包裹的html代码，那我们可以直接使用pandas的read_html来解析数据。

# 从html中解析出数据表部分 并解析成df   def parses_table(html):       # 获取基金数据表       pattern = 'content:"<table(.*)</table>",'       table = re.search(pattern, html).group(1)       table = '<table' + table + '</table>'       fund_data = pd.read_html(table)[0]       return fund_data   
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前面有提到，基金数据接口返回数据每页最多展示40条，所以要想获取所有数据，我们可能需要遍历每一页，那么我们还需要通过正则将总页数pages获取到，然后遍历调用get_html和parses_table函数解析出所有数据。

# 获取指定日期内 累计净值 等数据   def get_fund_data(code, start_date, end_date):       first_page = get_html(code, start_date, end_date)       # 获取总页数       pattern = 'pages:(.*),'       pages = re.search(pattern, first_page).group(1)       # 转成int数据       try:           pages = int(pages)       except Exception as e:           r = f'【错误信息】{e}'           # print(r)           return r               # 存放每页获取到的基金数据 dataframe格式 便于后面合并       fund_df_list = []              # 循环便利所有页面       for i in range(pages):            if i == 0:               fund_data = parses_table(first_page)           else:               page_html = get_html(code, start_date, end_date, page=i+1)               fund_data = parses_table(page_html)           fund_df_list.append(fund_data)              # 将每页的数据合并到一起       fund_df = pd.concat(fund_df_list)              return fund_df   
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上面两种方法都可以获取到基金净值数据，最后我选择了akshare方式获取，设置一个定时任务，每天三点更新自己关注的基金所有数据，存储到本地，后面要查询的时候直接读取本地文件查询即可。

• 定时任务：每天早上3点获取所有关注的基金历史数据，存储到本地

# 定时任务：每天早上3点获取所有关注的基金历史数据，存储到本地   def get_all():       try:           # 从文件读取 自己关注的基金代码列表           with open('./FD/funds.txt') as f:               funds = [i.strip() for i in f.readlines()]           # 遍历 一个个更新数据           for fund in funds:               fund_df = ak.fund_em_open_fund_info(fund, indicator='单位净值走势')               fund_df = fund_df.sort_values(by=['净值日期'], ascending=False)               fund_df.to_csv(f"./FD/DATA/F{fund}_data.csv", index=False)               # print(f"./FD/DATA/F{fund}_data.csv")               time.sleep(random.randint(1,5))           return '基金数据更新完成'       except Exception as e:           r = f"【错误信息】{e}"           return r   
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• 获取指定基金 指定日期段 净值数据

# 获取指定基金 指定日期段 净值数据   def get_fund_data(fund, start_d, end_d):       fund_df = pd.read_csv(f'./FD/DATA/{fund}_data.csv')       result_df = fund_df.query(f"'{start_d}'<=净值日期<='{end_d}'")       return result_df   
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2.3 返回数据呈现方式

目前先简单点，设置规则如下：

• 1）如果数据量小于等于30条，就返回原始数据图

原始数据图就是直接将获取到的数据转成图片的方式发送给用户，这里我们使用dataframe-image这个第三方包，使用非常简单，pip安装后，直接调用export函数即可快速将datafrmae数据转成图片。

# 将dtaframe表格转变成图片   def df_to_img(fund_df, fund, start_d, end_d):       if fund_df.shape[0] <=1:           dfi.export(fund_df, f'./FD/IMG/{fund}_{start_d}_{end_d}_data.png')           return               # 格式化表格 凸显最大最小值       fund_df = fund_df.style.highlight_max(subset=['单位净值'], color='red')\                .highlight_min(subset=['单位净值'], color='green')\                .format({'日增长率': '{:}%'})              dfi.export(fund_df, f'./FD/IMG/{fund}_{start_d}_{end_d}_data.png')   
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为了图片数据更好看，我们还使用了df.style设置数据表格样式（单位净值最大值、最小值高亮和日增长率添加百分号）。

• 2）如果数据量大于30条，就返回原始数据趋势图

原始数据趋势图就是将数据可视化下，然后返回给用户，这里我们选择绘制数据的走（趋）势图，使用matplotlib进行绘制。

# 绘制基金单位净值走势图   def draw_fund_line(fund_df, fund, start_d, end_d):       plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 4.0) # 设置figure_size尺寸       plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #保存图片分辨率          # 不显示右、上边框       ax=plt.gca()        ax.spines['right'].set_color('none')       ax.spines['top'].set_color('none')          # 设置坐标网格       plt.grid(axis="y", color='gray')            # 计算最大值 最小值坐标 并标注到图中       fund_max = fund_df.loc[fund_df['单位净值'].idxmax()]       fund_min = fund_df.loc[fund_df['单位净值'].idxmin()]          ax.annotate(f'({fund_max[0]},{fund_max[1]})', xy=(fund_max[0], fund_max[1]), color='red')       ax.annotate(f'({fund_min[0]},{fund_min[1]})', xy=(fund_min[0], fund_min[1]), color='green')          # 画图       plt.plot(fund_df['净值日期'],fund_df['单位净值'], color="c")       plt.title('基金单位净值走势图')       plt.xticks(rotation=30)       plt.xlabel('净值日期')       plt.ylabel('单位净值')       plt.savefig(f'./FD/IMG/{fund}_{start_d}_{end_d}_data.png')   
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这里使用的是折线图，有一些对图片样式的设置，比如：大小、边框、最大/小值标注，但依然不是很美观，后面继续优化。

• 完整调用

# 返回数据   def response_data(fund, start_d, end_d):       # 本地查看 查询结果是否已存在       imgs = os.listdir('./FD/IMG/')       if f'{fund}_{start_d}_{end_d}_data.png' in imgs:           return f'./FD/IMG/{fund}_{start_d}_{end_d}_data.png'              # 获取数据       fund_df = get_fund_data(fund, start_d, end_d)              # 如果数据量小于等于30条，就返回原始数据图       if fund_df.shape[0]<= 30:           df_to_img(fund_df, fund, start_d, end_d)       else:           # 否则返回数据趋势图           fund_df = fund_df.sort_values(by=['净值日期'])           draw_fund_line(fund_df, fund, start_d, end_d)          return f'./FD/IMG/{fund}_{start_d}_{end_d}_data.png'   
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2.4 对接钉钉机器人设置守护程序

目前项目中使用到了之前介绍过的两种机器人：钉钉群机器人、企业机器人，相关配置方法和代码可以查看之前的文章：如何用Python发送告警通知到钉钉？ 和 如何打造一个能自动回复的钉钉机器人，非常详细。

钉钉群机器人主要用来汇报每天自动汇报基金数据更新情况，后面还可以加基金涨跌检测情况等。

企业机器人主要用来做基金数据查询自动回复功能，也可以拓展主动发消息给用户，后面研究研究。

2.5 遇到问题及解决方法

2.5.1 Linux上datafrmae-image转图片出错

最开始是提示没有chrom，然后按网上教程安装了google chrom。

参考：https://segmentfault.com/a/1190000022425145

安装后，运行代码提示SyntaxError: not a PNG file。

看错误提示以为是Pillow和matplotlib的问题，修改到了和本地一样的版本也不行。

最后看了源码，发现可以转换方法除了使用chrom，还可以用matplotlib，修改后，确实可以正常生成图片了，但是没有格式！！！

最后改回默认table_conversion，仔细看，发现有提示以下内容，大概意思linux下不能直接使用root用户权限允许谷歌chrome，最简单的方法就是创建一个普通用户。

[0209/162730.350381:ERROR:zygote_host_impl_linux.cc(90)] Running as root without --no-sandbox is not supported. See https://crbug.com/638180   
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在root权限下，新建一个用户od，并将/root目录权限授予给它，然后输入su指令切换到新用户下。

useradd od   chown -R od /root   su od   
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再次运行确实能解决图片生成和数据格式问题，但是有新问题：表头中文无法显示。。。

百般搜索，看源码调试、看项目仓库问题都没解决，最后，最后我突然想到，我本地可以，两个包的版本又是一样，应该不是代码问题，会不会是因为linux里没有安装中文字体，所以无法显示中文？

root用户权限下，先创建一个目录，存放中文字体，创建好后，可以直接利用宝塔将本地的SimHei字体上传到对应目录即可。

mkdir -p /usr/share/fonts/my_fonts   
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可以通过下面指令查看中文字体是否安装成功，

fc-list :lang=zh   
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再次运行代码，生成的图片就正常啦～开心！

2.5.2 matplotlib图片中文显示问题

之前有写过详细解决方法，可以直接查看之前文章：永久解决matplotlib中文乱码

2.5.3 钉钉机器人无法直接传输图片

钉钉机器人目前只支持传输：普通文本、markdown文本、连接、actionCard消息和feedCard消息类型。

如果我想要将生成的基金数据图发送给用户，最好的方法是和之前一样，先将图片转成链接，然后通过markdown形式传输。

如果系统仅个人使用，数据量不大，我们不必选择网络上现有的图床工具（这样我们还要写接口对接代码），可以直接开放个http端口去共享我们的图片，本身企业机器人就使用到了flask，所以我们可以更简单的实现这个功能。

app = Flask(__name__, static_folder='xxx/FD/IMG', static_url_path='/static')   
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在初始化flask app时，指定静态文件所在目录和静态文件路由后缀即可，这样，我们就可以通过：http://服务器IP地址:端口号/static/图片文件名，访问到对应图片了。

然后将图片链接嵌入到markdown中，即可正常返回给用户了。

2.6 最终效果图

• 指定查询

查看某基金某个时间段内的基金净值数据。（30条以内数据，表格展示；大于30条，趋势图展示）

查询格式： F基金代码 起始日期 结束日期，如：F005827 2021-12-03 2022-02-10

效果图

• 普通查询

查看某基金近10天内净值和日增长率数据+趋势图

查询格式： F基金代码，如：F005827

最近10天内，只有两个交易日

三、后言后语

这项目说大不大，说小也不小，百行代码，本机测试还是很顺畅的，主要是迁移到Linux上后出现一些问题，从最开始的python版本问题（安装了一个3.7.9），到datafrmae-image问题，延展出来的Linux安装谷歌、设置新用户、分配权限，以及源码测试学习。

遇到问题、解决问题的过程确实花费了我很长时间，一度还让我很苦恼，但是，这个过程也让我觉得很有益，是一个不断积累、不断练习、不断巩固的过程，解决问题后更会为自己欢呼。

目前基金监测机器人还比较简陋，甚至都没有监测功能（目前只支持数据查询和更新），但是这个楼基很稳、很深，后面添加其他功能会简单、便捷许多，欢迎大家评论区留言，说说你想为这个机器人添加的功能。

代码在下个版本文章发布时一起分享出来，这里招聘5个‘产品经理’，一起来体验这个基金查询机器人，给反馈、提需求，有兴趣的可以微信私聊我（需要有2年以上的基金或者股票投资经验或者理财资产超过10w）。

以上就是“用Python搞了个基金查询机器人，还可以拓展！”的全部内容，希望对你有所帮助。
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