币安公告爬虫-

近日，币安宣布推出了一款名为“币安爬虫”的工具，该工具旨在帮助用户通过编程方式获取和分析币安平台上的交易数据。币安爬虫支持多种编程语言，包括Python、JavaScript等，并且可以自动化数据抓取过程，使用户能够轻松地从币安获取实时市场信息和历史数据。币安还表示将继续投资于其爬虫技术，以提高数据质量和准确性。

币安公告爬虫项目概述

通过编写Python爬虫程序来抓取币安（Binance）的公告信息，实现自动化获取和处理数据的功能，本文将详细介绍如何使用Scrapy框架搭建爬虫，并解析公告页面的数据。

爬虫需求分析

目标：获取币安最新的公告信息。

数据结构：公告包括日期、标题、内容等。

时间频率：每天自动更新一次公告。

环境准备

安装Python

确保你的系统上已经安装了Python3，可以通过以下命令检查：

python3 --version

安装Scrapy

Scrapy是一个用于快速构建高效的Web爬虫的框架，你可以使用pip进行安装：

pip install scrapy

安装Selenium

Selenium用于模拟浏览器操作，方便在爬取动态网页时使用，你需要下载并安装ChromeDriver或FirefoxDriver。

wget https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads
chmod +x chromedriver
export PATH=$PATH:/path/to/chromedriver

编写爬虫代码

创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject binance_announcement_scraper
cd binance_announcement_scraper

在binance_announcement_scraper/spiders/目录下创建一个新的Spider文件，例如binance_spider.py：

import scrapy
from scrapy.http import Request
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
class BinanceAnnouncementSpider(scrapy.Spider):
    name = 'binance'
    allowed_domains = ['www.binance.com']
    start_urls = ['https://www.binance.com/en/blog']
    def parse(self, response):
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        articles = soup.find_all('article', class_='blog-item')
        for article in articles:
            date_str = article.find('time')['datetime'].split('T')[0]
            date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
            title = article.find('h2').text.strip()
            content = article.find('div', class_='content').text.strip()
            yield {
                'date': date,
                'title': title,
                'content': content
            }
        # 防止爬虫被封禁
        time.sleep(1)

运行爬虫

在终端中运行爬虫：

scrapy crawl binance

数据存储

为了方便管理和查询，可以将抓取到的数据保存到数据库中，这里我们使用SQLite作为示例，创建一个简单的SQLAlchemy模型：

创建数据库模型

在binance_announcement_scraper/items.py中添加以下代码：

from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
Base = declarative_base()
class Announcement(Base):
    __tablename__ = 'announcements'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    date = Column(DateTime)
    title = Column(String)
    content = Column(String)
engine = create_engine('sqlite:///binance_announcements.db')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
Base.metadata.create_all(engine)

更新数据库

修改binance_spider.py中的parse方法，将抓取到的数据插入到数据库中：

def parse(self, response):
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    articles = soup.find_all('article', class_='blog-item')
    for article in articles:
        date_str = article.find('time')['datetime'].split('T')[0]
        date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
        title = article.find('h2').text.strip()
        content = article.find('div', class_='content').text.strip()
        announcement = Announcement(
            date=date,
            title=title,
            content=content
        )
        session.add(announcement)
        session.commit()
        # 防止爬虫被封禁
        time.sleep(1)

查询数据库

你可以使用SQLAlchemy查询数据库中的公告信息：

from binance_announcement_scraper.items import Announcement
from binance_announcement_scraper.models import Base, session
Base.metadata.create_all(engine)
session = Session()
announcements = session.query(Announcement).all()
for announcement in announcements:
    print(f"Date: {announcement.date}, Title: {announcement.title}")

通过以上步骤，你就可以成功地使用Scrapy爬取币安的公告信息，并将其保存到SQLite数据库中，这个过程不仅展示了如何编写和运行一个基本的爬虫，还演示了如何将抓取到的数据持久化到数据库中。