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写论文需要数据，但是和讯网并没有提供数据的下载，所以就想着自己写个爬虫，以来看看自己能不能搞定这个爬虫，二来可以拿到数据。
话不多说，先来理下思路：

思路

这里面有261只债券，总共6页。最开始我是准备就爬这个页面的，但是发现提供的数据不够，点进去一只：

这才是我想要的。
所以现在就有了一个大致的思路：

1. 先爬第一个网页，取得所有城投债的链接；
2. 再解析每个网页，取得数据。

获得链接

打开网页，右键>检查：

链接就藏在a标签里面了，下面是代码：

def get_lianjie(url):
    #定义一个函数
    page_source=requests.get(url).content
    bs_source=BeautifulSoup(page_source,'lxml')
    bs_source2=BeautifulSoup(str(bs_source.find_all('tr')),'lxml')
    report_text=bs_source2.find_all('a',href=True)
    #用beautifulsoup解析网页
    lianjie=[]
    for a in report_text:
        lianjie.append(a['href'])

    lianjie=list(set(lianjie))
    #去掉重复的
    return lianjie

获取表

接下来就是要获取每个链接里的数据了，还是要先分析网页，找到需要的数据在哪里，
代码如下：

def get_biao(url):
    http=urllib3.PoolManager()
    #不用这个好像网页会加载不完全，具体什么意思我也不懂。。
    page_source=http.request('GET',url).data
    soup = BeautifulSoup(page_source,'lxml')
    text = soup.find_all('tr',align="center")
    soup2=BeautifulSoup(str(text),'lxml' )
    a=soup2.find_all('td')
    #还是用beautifulsoup包解析网页

    #然后将获取的数据做成dataframe
    index=[]
    iterm=[]
    for i in range(0,len(a)):
        if i%2==0:
            index.append(str(a[i].get_text()).decode('unicode_escape').encode('utf-8'))
        else:
            iterm.append(str(a[i].get_text()).decode('unicode_escape').encode('utf-8'))

    biao=DataFrame(iterm,index=index)
    return biao

合并数据

到这一步就很简单了，因为表都是DataFrame格式，代码如下：

data=pd.concat(biao,axis=1)
data=pd.DataFrame(data)
data.to_csv('data.csv',encoding='gbk')#注意编码，不然会乱码

至此这个爬虫就差不多完成了，但是有个问题，就是：很！慢！
我点击运行，过了十几分钟才出结果，所以得用多线程优化一下，
下面是完整代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib3
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import threading
#加载所要用的包

def get_lianjie(url):
    page_source=requests.get(url).content
    bs_source=BeautifulSoup(page_source,'lxml')
    bs_source2=BeautifulSoup(str(bs_source.find_all('tr')),'lxml')
    report_text=bs_source2.find_all('a',href=True)
    lianjie=[]
    for a in report_text:
        lianjie.append(a['href'])

    lianjie=list(set(lianjie))
    return lianjie
    
def get_biao(url):
    http=urllib3.PoolManager()
    page_source=http.request('GET',url).data
    soup = BeautifulSoup(page_source,'lxml')
    text = soup.find_all('tr',align="center")
    soup2=BeautifulSoup(str(text),'lxml' )
    a=soup2.find_all('td')

    index=[]
    iterm=[]
    for i in range(0,len(a)):
        if i%2==0:
            index.append(str(a[i].get_text()).decode('unicode_escape').encode('utf-8'))
        else:
            iterm.append(str(a[i].get_text()).decode('unicode_escape').encode('utf-8'))

    biao=DataFrame(iterm,index=index)
    return biao
    
#获取全部261个链接
lianjie=[]
for page in range(1,7):
    url= 'http://so.hexun.com/list.do?type=ALL&stype=BOND&key=%B3%C7%CD%B6%D5%AE&page={0:d}'.format(page)
    page_lianjie=get_lianjie(url)
    lianjie.extend(page_lianjie)
    
#获取所有的表
biao=[]
def one(url):
    page_biao = get_biao(url)
    biao.append(page_biao)
    return
    
#多线程    
threadlist=[]
for url in lianjie:
    t=threading.Thread(target=one,args=(url,))
    t.start()
    threadlist.append(t)
for t in threadlist:
    t.join()
    
#最后导出数据
data=pd.concat(biao,axis=1)
data=pd.DataFrame(data)
data.to_csv('data.csv',encoding='gbk')

最终效果：