爬 NationalData ，虽然可以直接下，但还是爬一下吧

爬取的是分省月度数据，2017年的，包括：居民消费价格指数，食品烟酒类居民消费价格指数，衣着类居民消费价格指数，居住类居民消费价格指数，生活用品及服务类居民消费价格指数，交通和通信类居民消费价格指数，教育文化和娱乐类居民消费价格指数，医疗保健类居民消费价格指数，其他用品和服务类居民消费价格指数。

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打开网站，

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按F12，在按F5会出现3个请求url:

1：http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm

2：http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=getOtherWds&dbcode=fsyd&rowcode=reg&colcode=sj&wds=[]&k1=1516511359046

3：http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=fsyd&rowcode=reg&colcode=sj&wds=[{"wdcode":"zb","valuecode":"A01010101"}]&dfwds=[]&k1=1516511359249

这三个请求url都有用，但这个爬虫只用了两个：2,3

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2的效果图：

3的效果图：

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代码如下：

import urllib
from  urllib import request
from json import loads
import pymssql

# 发起请求
def getRequestBody(url):
    return urllib.request.urlopen(url).read().decode('utf8')
# 获取指标类型
def getTarget(url):
    body = getRequestBody(url)
    print('body', body)
    dicts = loads(body)
    return dicts['returndata']

url = 'http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=getOtherWds&dbcode=fsyd&rowcode=reg&colcode=sj&wds=[]&k1=1516507560165'
targetList_returnData = getTarget(url)    # list
print('targetList_returnData',targetList_returnData)
for targetIndex_returnData in range(len(targetList_returnData)):
    targetDict_returnData = dict(targetList_returnData[targetIndex_returnData])    # dict
    targetList_nodes = targetDict_returnData['nodes']    # list
    # 请求无法得到,但却有，只能硬来了
    targetList_nodes.append({'code': 'A01010106', 'name': '交通和通信类居民消费价格指数(上年同月=100)', 'sort': '1'})
    targetList_nodes.append({'code': 'A01010107', 'name': '教育文化和娱乐类居民消费价格指数(上年同月=100)', 'sort': '1'})
    targetList_nodes.append({'code': 'A01010108', 'name': '医疗保健类居民消费价格指数(上年同月=100)', 'sort': '1'})
    targetList_nodes.append({'code': 'A01010109', 'name': '其他用品和服务类居民消费价格指数(上年同月=100)', 'sort': '1'})
    print('targetList_nodes',targetList_nodes)
    for targetIndex_nodes in range(len(targetList_nodes)):
        targetDict_nodes = dict(targetList_nodes[targetIndex_nodes])    # dict
        print(targetDict_nodes['code'],targetDict_nodes['name'])
        #
        url1 = 'http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=fsyd&rowcode=reg&colcode=sj' \
               '&wds=[{"wdcode":"zb","valuecode":"%s"}]&dfwds=[]' %(targetDict_nodes['code'])
        body1 = getRequestBody(url1)
        print('body1',body1)
        dictAll = loads(body1)
        # 获取wdnodes键的name,以name当表名
        dataList2 = dictAll['returndata']['wdnodes']
        dataList2.pop()
        name = dataList2[0]['nodes'][0]['cname']
        if name.find('(') != -1:
            name = name[:name.find('(')] + '2017'
        print(name)
        # 获取wdnodes键的地区
        regionList = dataList2[1]['nodes']
        # 获取datanodes键的内容
        dataList1 = dictAll['returndata']['datanodes']
        # 控制遍历，以删除2016年12月的数据，只要2017年的数据
        index = 1
        # 控制插入的地区
        region = 0
        # 存储具体数据
        data = []
        for dataIndex1 in range(len(dataList1)):
            if index <= 12:
                # 获取‘datanodes’的指数数据
                data_f = dataList1[dataIndex1]['data']['data']
                print(data_f,index)
                data.append(data_f)
                conn = pymssql.connect(host='localhost', user='sa', password='123456c', database='NationalData', charset='utf8')
                cur = conn.cursor()
                if index == 12:
                    print(regionList[region]['cname'])
                    sql ='''insert into {} values('{}',{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{},{});'''\
                        .format(name,regionList[region]['cname'],data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],data[6],data[7],data[8],data[9],data[10],data[11])
                    region += 1
                    cur.execute(sql)
                    conn.commit()
                    cur.close()
                    conn.close()
            elif index == 13:
                data = []
                index = 0
            index += 1
    break

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数据库有如下表:

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结果：