引言：
这是沪深 300 股票爬虫系列的上篇，核心目标是帮零基础小白快速上手 —— 用 Python 爬取沪深 300 成分股的当天实时数据（包括最新价、涨跌幅、成交量等 16 个关键指标），最终导出为 Excel 文件，直接可用。
系列文章分工明确，避免一次性信息过载：
上篇（本文）：聚焦「当天实时数据」，掌握 GET 请求、JSONP 解析、多页循环爬取 核心技能；
下篇：进阶「往期历史数据」，解锁 POST 负载构造、时间戳转换。
一、前置准备
打开电脑终端（Windows 按Win+R输cmd，Mac 打开终端），复制以下命令执行，安装爬取和数据处理必需的库：
pip install requests pandas openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
requests：负责发送网络请求，相当于 “模拟浏览器访问网页”，是爬数据的核心；
pandas：把爬来的杂乱数据整理成表格，方便导出 Excel；
openpyxl：支持 Excel 文件写入（避免导出时报错）。
沪深 300 是 A 股核心指数，包含 300 只优质股票（如贵州茅台、宁德时代）。我们要爬的是「当天实时行情数据」，最终拿到的 Excel 会包含这些关键指标：
代码、名称、最新价、涨跌幅、涨跌额、成交量、成交额、振幅、最高价、最低价、今开、昨收、量比、换手率、市盈率、市净率（共 16 项，满足日常看盘需求）。
二、核心原理
我们爬取的是东方财富网的接口数据（不是网页 HTML），效率更高、解析更简单：
接口类型：GET请求（参数直接拼在 URL 里，小白易理解）；
数据格式：JSONP（本质是 “JSON 数据 + 函数包裹”，目的是跨域请求，我们只需用正则去掉外层 “壳”，就能拿到纯 JSON 数据）；
多页爬取：接口用pn=1（第 1 页）、pn=2（第 2 页）控制页码，每页 20 条数据，循环 1-15 页即可爬完 300 只股票。
三、分步实操
1.抓包找接口
- 打开 Chrome 浏览器，访问东方财富网沪深 300 板块（随便搜 “东方财富 沪深 300 成分股”）；
- 按
F12打开「开发者工具」，切换到「Network（网络）」选项卡；- 刷新页面，在搜索框输入
get?cb=jQuery，找到名称带clist/get的请求（这就是我们要的数据源接口）；- 点击该请求，查看「Headers（请求头）」→「Request URL」（这是完整接口 URL）和「Request Headers」（里面的
User-Agent和Cookie要复制到代码里，避免被反爬）。
2.解析 JSONP 数据
jQuery112405058079421913007_1702096593951({"data":{"diff":[{"f12":"600519","f14":"贵州茅台","f2":"1800.00",...}]}});
- 问题：这不是纯 JSON，外面包了
jQueryxxx(...)和末尾的;，无法直接解析； - 解决：用正则表达式提取
(和)之间的内容，再去掉末尾的;，就能得到纯 JSON。
正则核心代码:
import re # content1是接口返回的原始数据 pattern = r'jQuery\d+_\d+\((.+?)\)' # 匹配jQuery开头的函数包裹 match = re.search(pattern, content1) if match: extracted_data = match.group(1) # 提取括号内的JSON clean_data = re.sub(r'}\);', '', extracted_data) # 去掉末尾的"});" json_data = json.loads(clean_data) # 转为JSON格式，可按key取值3.循环爬取多页数据
接口每页 20 条数据，300 只股票需要爬 15 页（page从 1 到 15）：
- 用
for page in range(1, 16)循环页码；- 把 URL 里的
pn={page}设为动态变量，每次循环自动切换页码；- 每爬完一页休息 1-2 秒（避免请求太快被反爬，代码里已加随机延时）。
4.存储数据到 Excel
用
pandas把爬来的列表数据整理成 DataFrame（表格），再用to_excel()导出，index=False表示不保存默认索引。
四、完整代码
import requests import json import time import re import pandas as pd # 在循环之前定义所有的空列表 code_list = [] # 创建 代码空列表，存储股票代码，下同 name_list = [] # 股票名称 Last_Trade_list = [] # 股票最新价 Change_list = [] # 股票站跌额 Chg_list = [] # 股票涨跌幅 Volume_list = [] # 股票成交量 Turnover_list = [] # 股票成交额 PrevClose_list = [] # 昨日收盘价 Open_list = [] # 今日开盘价 highest_list = [] # 股票最高价 lowest_list = [] # 股票最低价 amplitude_list = [] # 股票振幅 QRR_list = [] # 量比 TOR_list = [] # 换手率 PE_list = [] # 市盈率 PA_list = [] # 市净率 # 遍历页码 for page in range(1, 16): print(f'===============================正在爬取第{page}页数据内容=======================================') url = f'http://4.push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get?cb=jQuery112405058079421913007_1702096593951&pn={page}&pz=20&po=1&np=1&ut=bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281&fltt=2&invt=2&wbp2u=|0|0|0|web&fid=f3&fs=b:BK0500+f:!50&fields=f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f12,f13,f14,f15,f16,f17,f18,f20,f21,f23,f24,f25,f22,f11,f62,f128,f136,f115,f152,f45&_=1702096593985' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36 SLBrowser/9.0.0.10191 SLBChan/105', 'Cookie': 'qgqp_b_id=dfc29624f92cdad68210e05891a19e24; st_si=53708276698179; websitepoptg_show_time=1701908501838; st_asi=delete; HAList=ty-1-000300-%u6CAA%u6DF1300%2Cty-1-000001-%u4E0A%u8BC1%u6307%u6570%2Cty-0-300059-%u4E1C%u65B9%u8D22%u5BCC; st_pvi=57866953581055; st_sp=2023-12-07%2008%3A21%3A41; st_inirUrl=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink; st_sn=24; st_psi=20231209123634486-113200301321-2633832308' } res = requests.get(url, headers=headers) content1 = res.text pattern = r'jQuery112405058079421913007_1702096593951\((.+?)\)' match = re.search(pattern, content1) if match: extracted_data = match.group(1) clean_data = re.sub(r'}\);', '', extracted_data) json1 = json.loads(clean_data) data = json1['data'] diff_data = data['diff'] for di in diff_data: # 将获取到的数据添加到相应的列表中 code_list.append(di['f12']) name_list.append(di['f14']) Chg_list.append(di['f3']) highest_list.append(di['f15']) Change_list.append(di['f4']) Last_Trade_list.append(di['f2']) PrevClose_list.append(di['f18']) lowest_list.append(di['f16']) Volume_list.append(di['f5']) Open_list.append(di['f17']) Turnover_list.append(di['f6']) amplitude_list.append(di['f7']) QRR_list.append(di['f10']) TOR_list.append(di['f8']) PE_list.append(di['f9']) PA_list.append(di['f23']) # time.sleep(1) print(f'第{page}页爬取成功！！！') # 创建数据字典 data = { '代码': code_list, '名称': name_list, '最新价/元': Last_Trade_list, '涨跌幅/%': Chg_list, '涨跌额/元': Change_list, '成交量/手': Volume_list, '成交额/万元': Turnover_list, '振幅/%': amplitude_list, '最高/元': highest_list, '最低/元': lowest_list, '今开/元': Open_list, '昨收/元': PrevClose_list, '量比': QRR_list, '换手率': TOR_list, '市盈率(动态)': PE_list, '市净率': PA_list } # 转换为 DataFrame 并保存为 Excel 文件 df = pd.DataFrame(data) df.to_excel(r"沪深300.xlsx", 'Sheet', index=False)五、小白必看
1. 替换User-Agent和Cookie
原代码中的
User-Agent和Cookie是旧的，可能已失效。按以下步骤获取自己的：
- 按前面 “抓包找接口” 的步骤，找到目标请求；
- 点击「Headers」→ 下拉找到「Request Headers」；
- 复制
User-Agent和Cookie的完整内容，替换代码中对应位置的内容。
2. 时间戳自动生成
原代码中
_=1702096593985是固定时间戳，可能过期。优化后的代码用int(time.time() * 1000)生成当前毫秒级时间戳，每次运行自动更新，避免失效。
注：其实吧，这个只是有些网站有这些要求，而今天的目标网站不用在意这些细节，但这个又是比较教科书式的说法~
六、总结
GET请求：参数拼在 URL 里，适合简单数据请求（如当天行情）；JSONP解析：用正则去掉jQuery(...)外层壳，拿到纯 JSON 数据；- 多页爬取：通过
pn=页码动态切换页面，循环实现批量爬取；- 反爬技巧：带全
headers（伪装浏览器）+ 随机延时（避免高频请求）；- 数据存储：用
pandas快速整理数据并导出 Excel，实用高效。
通过上篇，你已经掌握了 “爬取当天实时股票数据” 的完整流程！但如果想做趋势分析（比如看某只股票近 30 天的涨跌）、策略回测，就需要历史数据 —— 这正是下篇要讲的核心内容。
下篇预告：解锁POST请求、负载（Payload）构造、时间戳转换，教你爬取任意时间段的沪深 300 历史数据，让爬虫能力再上一个台阶！
如果运行代码时遇到问题，欢迎在评论区留言，我会逐一解答～ 关注我，下篇不见不散！