[已解决]@FishC，想要编一个抓取基金净值，并进行计算的程序

shadowmage

如题，原本求助于智谱清言，结果被我干崩溃了，陷入死循环。KIMI也差不多。只能来求助于@FishC了。

具体的需求如下：

1，读取合并数据：
程序需要从同一个Excel文件【期初数据.xlsx】中读取期【初数据】和【买卖记录】两个sheet。具体请阅读一下附件

2，数据抓取：
程序需要从给定的网址（http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={基金代码}&page={页码}&sdate={开始时间}&edate={结束时间}&per=20，基金代码）抓取指定日期的基金净值。开始时间按1990-1-1，结束时间就按程序执行时的系统时间。页码从1开始，每次加1页，一直到没有更多数据为止。

3，计算交易份额和金额：
程序需要根据买卖记录中，所有查询到的相同【基金代码】买入和卖出记录以及对应的基金净值计算买入份额和卖出金额。公式为：【买入份额=（买入金额*（1-费率））/日期对应基金净值】；【卖出金额=卖出份额*日期对应基金净值*（1-费率）】

4，计算基金成本：
程序需要计算基金的平均成本。公式：【平均成本=（基金期初份额*期初成本+买入金额-卖出份额*卖出日期基金净值）/（期初份额+买入金额/买入日期基金净值-卖出份额）】

5，计算基金现值：
程序需要计算基金在最新日期的现值。公式为【基金现值=（期初份额+买入份额-卖出份额）*最新日期净值】

6，计算盈亏：
程序需要计算每次交易的盈亏，以及基金从期初到最新日期的总盈亏。

7，计算当日盈亏：
程序需要计算基金从昨日到今日的盈亏。

8，计算累计盈亏：
程序需要计算基金的累计盈亏。

9，IRR计算：
程序需要计算基金从期初到最新日期的内部收益率（IRR）。

10，重复上面1-9步，开始计算第二个基金代码，一直循环遍历完【买卖记录】中所有的基金代码。

11，错误处理：
如果抓取到的净值日期与交易日期不符，则跳过计算。如果【买卖记录】中有期初数据没有的基金代码，输出到【最新汇总.xlsx】中基金名称那一栏空着。

12，输出结果：
程序需要将所有计算结果汇总并输出到一个新的Excel文件【最新汇总.xlsx】中。

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FishC

2024-10-9 21:41:37

构建一个这样的程序的确是一项复杂的任务，但我可以帮你理清思路并提供一个实现建议。我们可以利用Python中的一些库来完成这些任务，比如`pandas`用于数据处理，`requests`用于数据抓取，和`openpyxl`用于Excel文件操作。以下是实现的简单步骤：

### 预备工作
首先，确保安装了所需的Python库：

pip install pandas requests openpyxl

### 代码框架

以下是代码的基本框架。

import pandas as pd
import requests
from datetime import datetime

# 定义抓取基金净值数据的函数
def fetch_fund_data(fund_code):
    all_data = []
    page = 1
    while True:
        url = f"http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={fund_code}&page={page}&sdate=1990-01-01&edate={datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}&per=20"
        response = requests.get(url)
        # 简单处理，假设能正常获取数据
        # 可以用正则表达式提取网页数据，以下省略具体实现
        page += 1
        # 条件跳出循环，页面没有更多数据时
        if some_condition:  # 根据实际页面数据判断
            break
    return all_data

# 定义主要的计算函数
def calculate(data, initial_data):
    # 用 Pandas 处理 DataFrame，计算买入份额、卖出金额等
    pass

# 读取 Excel 文件
def read_excel(file_path):
    initial_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='期初数据')
    trades_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='买卖记录')
    return initial_df, trades_df

# 输出到 Excel
def write_to_excel(results, file_path='最新汇总.xlsx'):
    results_df = pd.DataFrame(results)
    results_df.to_excel(file_path, index=False)

# 主程序逻辑
def main():
    initial_df, trades_df = read_excel('期初数据.xlsx')
    all_results = []
    for fund_code in trades_df['基金代码'].unique():
        try:
            fund_data = fetch_fund_data(fund_code)
            # 进行计算并返回结果
            result = calculate(fund_data, initial_df)
            all_results.append(result)
        except Exception as e:
            print(f"处理基金代码 {fund_code} 的时候出现错误：{e}")
    write_to_excel(all_results)

if __name__ == "__main__":
    main()

### 具体实现细节

1. **数据抓取**: `fetch_fund_data`函数需要抓取每个基金代码所有页的历史净值数据，并以合适的格式返回。这部分需要解析网页数据，并可以考虑使用正则表达式来提取净值数据。

2. **数据计算**: `calculate`函数负责所有数值的计算，包括交易份额、金额、基金成本、现值、盈亏、累计盈亏和IRR等。这需要将从网页抓取的数据与买卖交易记录进行匹配和运算。

3. **错误处理**: 在数据抓取和计算中，我们需要考虑可能的异常情况，如网络问题、数据不匹配等，并进行相应的错误处理。

4. **输出结果**: `write_to_excel`函数将计算结果写入新的Excel文件中，并注意格式的调整。

这个代码框架提供了一个基本的思路，实际实现中需要补全具体的逻辑，尤其是在数据抓取和计算部分。您可以根据需要扩展和调整代码以适应特定的需求。

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FishC

构建一个这样的程序的确是一项复杂的任务，但我可以帮你理清思路并提供一个实现建议。我们可以利用Python中的一些库来完成这些任务，比如`pandas`用于数据处理，`requests`用于数据抓取，和`openpyxl`用于Excel文件操作。以下是实现的简单步骤：

### 预备工作
首先，确保安装了所需的Python库：

pip install pandas requests openpyxl

### 代码框架

以下是代码的基本框架。

import pandas as pd
import requests
from datetime import datetime

# 定义抓取基金净值数据的函数
def fetch_fund_data(fund_code):
    all_data = []
    page = 1
    while True:
        url = f"http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code={fund_code}&page={page}&sdate=1990-01-01&edate={datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}&per=20"
        response = requests.get(url)
        # 简单处理，假设能正常获取数据
        # 可以用正则表达式提取网页数据，以下省略具体实现
        page += 1
        # 条件跳出循环，页面没有更多数据时
        if some_condition:  # 根据实际页面数据判断
            break
    return all_data

# 定义主要的计算函数
def calculate(data, initial_data):
    # 用 Pandas 处理 DataFrame，计算买入份额、卖出金额等
    pass

# 读取 Excel 文件
def read_excel(file_path):
    initial_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='期初数据')
    trades_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='买卖记录')
    return initial_df, trades_df

# 输出到 Excel
def write_to_excel(results, file_path='最新汇总.xlsx'):
    results_df = pd.DataFrame(results)
    results_df.to_excel(file_path, index=False)

# 主程序逻辑
def main():
    initial_df, trades_df = read_excel('期初数据.xlsx')
    all_results = []
    for fund_code in trades_df['基金代码'].unique():
        try:
            fund_data = fetch_fund_data(fund_code)
            # 进行计算并返回结果
            result = calculate(fund_data, initial_df)
            all_results.append(result)
        except Exception as e:
            print(f"处理基金代码 {fund_code} 的时候出现错误：{e}")
    write_to_excel(all_results)

if __name__ == "__main__":
    main()

### 具体实现细节

1. **数据抓取**: `fetch_fund_data`函数需要抓取每个基金代码所有页的历史净值数据，并以合适的格式返回。这部分需要解析网页数据，并可以考虑使用正则表达式来提取净值数据。

2. **数据计算**: `calculate`函数负责所有数值的计算，包括交易份额、金额、基金成本、现值、盈亏、累计盈亏和IRR等。这需要将从网页抓取的数据与买卖交易记录进行匹配和运算。

3. **错误处理**: 在数据抓取和计算中，我们需要考虑可能的异常情况，如网络问题、数据不匹配等，并进行相应的错误处理。

4. **输出结果**: `write_to_excel`函数将计算结果写入新的Excel文件中，并注意格式的调整。

这个代码框架提供了一个基本的思路，实际实现中需要补全具体的逻辑，尤其是在数据抓取和计算部分。您可以根据需要扩展和调整代码以适应特定的需求。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-9 21:41
构建一个这样的程序的确是一项复杂的任务，但我可以帮你理清思路并提供一个实现建议。我们可以利用Python中 ...

定义的计算函数那一块，我不太懂，能把例子完善一下吗？

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-09 21:45
定义的计算函数那一块，我不太懂，能把例子完善一下吗 ...

当然可以！我将为你展示一个简单的示例，定义几个计算函数，用以计算买入份额、卖出金额、平均成本、基金现值等。具体实现如下：

def calculate_purchase_shares(purchase_amount, rate, nav):
    """计算买入份额"""
    return (purchase_amount * (1 - rate)) / nav

def calculate_redemption_amount(sell_shares, rate, nav):
    """计算卖出金额"""
    return sell_shares * nav * (1 - rate)

def calculate_average_cost(initial_shares, initial_cost, total_purchase_amount, total_sell_shares, sell_nav, purchase_nav):
    """计算平均成本"""
    numerator = (initial_shares * initial_cost + total_purchase_amount - total_sell_shares * sell_nav)
    denominator = (initial_shares + total_purchase_amount / purchase_nav - total_sell_shares)
    if denominator == 0:
        return 0  # 避免除以0的情况
    return numerator / denominator

def calculate_current_value(initial_shares, total_purchase_shares, total_sell_shares, latest_nav):
    """计算基金现值"""
    return (initial_shares + total_purchase_shares - total_sell_shares) * latest_nav
    
def calculate_profit_loss(initial_shares, initial_cost, total_purchase_amount, total_sell_amount, current_value):
    """计算总盈亏"""
    # 计算净收益（考虑到交易费用）
    return current_value - (initial_shares * initial_cost + total_purchase_amount - total_sell_amount)

# 例子：假设某基金的参数如下
purchase_amount = 10000  # 买入金额
sell_shares = 100        # 卖出份额
rate = 0.01              # 手续费率
nav_purchase = 1.5       # 购买时的基金净值
nav_sell = 1.6           # 卖出时的基金净值
initial_shares = 1000    # 期初份额
initial_cost = 1.4       # 期初成本
latest_nav = 1.7         # 最新的基金净值

# 使用函数计算
purchase_shares = calculate_purchase_shares(purchase_amount, rate, nav_purchase)
redemption_amount = calculate_redemption_amount(sell_shares, rate, nav_sell)
average_cost = calculate_average_cost(initial_shares, initial_cost, purchase_amount, sell_shares, nav_sell, nav_purchase)
current_value = calculate_current_value(initial_shares, purchase_shares, sell_shares, latest_nav)
profit_loss = calculate_profit_loss(initial_shares, initial_cost, purchase_amount, redemption_amount, current_value)

# 输出结果
print(f"买入份额: {purchase_shares}")
print(f"卖出金额: {redemption_amount}")
print(f"平均成本: {average_cost}")
print(f"基金现值: {current_value}")
print(f"总盈亏: {profit_loss}")

在这个例子中，我们定义了五个函数，分别用于计算买入份额、卖出金额、平均成本、基金现值以及总盈亏。根据你的需求，你可以增加函数来计算其他指标，如内部收益率（IRR）等。希望这个例子可以帮助你更好地理解如何定义和使用函数进行计算。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-9 21:45
当然可以！我将为你展示一个简单的示例，定义几个计算函数，用以计算买入份额、卖出金额、平均成本、基 ...

对了，这个IRR，在Excel中计算IRR，需要把日期跟对应净值，历次买入的金额，基金现值等等数值列出来，然后公式一划拉就好。但是用Python来计算，应该怎么写函数？需要哪些参数？

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-09 21:50
对了，这个IRR，在Excel中计算IRR，需要把日期跟对应 ...

在Python中，你可以使用`numpy`库中的`np.irr()`函数来计算IRR。这个函数的参数是一个列表，列表中依次包含现金流量。通常，现金流量包括支出（负值）和收入（正值）。在你的场景中，这些现金流量可以表示为：

1. **初始投资**（负值）
2. **每次的买入金额**（负值，因为是支出）
3. **每次的卖出收益**（正值）
4. **最后的基金现值**（正值）

下面是一个简化的函数例子：

import numpy as np

def calculate_irr(initial_investment, cash_flows):
    """
    计算基金的IRR

    :param initial_investment: 初始投资金额（通常为负值）
    :param cash_flows: 后续的现金流（列表），包括买入(负值)和卖出(正值)收益
    :return: IRR值
    """
    cash_flow_series = [initial_investment] + cash_flows
    return np.irr(cash_flow_series)

# 示例用法
initial_investment = -10000  # 期初投资
cash_flows = [-2000, -3000, 5000, 6000, 8000]  # 每次的买入（负值）和卖出（正值）金额
irr = calculate_irr(initial_investment, cash_flows)
print(f"IRR: {irr * 100:.2f}%")

### 注意事项：
- `initial_investment`需要为负值因为它是你的开始支出。
- `cash_flows`列表中的数值顺序要按照时间顺序排列。
- 这个方法假设所有的现金流是等间隔的，比如按年或按月。

在你的具体应用中，你需要根据每笔交易记录提取对应的现金流量值，并按照时间顺序输入到函数中。这样不仅可计算出IRR，而且能够更好地为决策提供参考。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-9 21:51
在Python中，你可以使用`numpy`库中的`np.irr()`函数来计算IRR。这个函数的参数是一个列表，列表中依次 ...

计算基金的IRR，不需要跟指定的日期结合起来吗？
像我需要的这种有买入，有卖出，然后还要结合现值情况的，应该复杂一点吧

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-10 09:55
计算基金的IRR，不需要跟指定的日期结合起来吗？
像 ...

是的，的确需要考虑现金流发生的日期，尤其是要反映资金流入或流出的时间间隔。不过`np.irr()`不直接处理时间信息，只根据现金流列表来计算。因此，你需要构造一个反映时间顺序的现金流列表。

这里是一个思路来处理这个问题：

1. **收集现金流数据**：列出所有的买入（负值）和卖出、分配的收益（正值），以及计算期末的现值（正值）。

2. **构造现金流序列**：
    - 将每个交易日的现金流量按顺序加入列表。
    - 确保买入时现金流为负，卖出和最终价值为正。

3. **计算IRR**：
    - 利用`numpy`库的`np.irr()`函数来计算内部收益率。

import numpy as np

def calculate_irr(cash_flows):
    """计算内部收益率（IRR）。

    参数：
        cash_flows: list，包含各时期的现金流。

    返回：
        IRR值。
    """
    return np.irr(cash_flows)

# 示例用法
cash_flows = [-1000, 200, 300, 400, 1500]  # 示例数据，包含投资和回报
irr = calculate_irr(cash_flows)
print(f"IRR: {irr:.2%}")

**注释**：
- 现金流列表`cash_flows`中，负值表示投资（购买基金），正值表示收益（卖出基金、最终净值）。
- 该示例假设现金流是定期的。如果现金流不定期，那么这个模型在准确性上就有限，需要进一步的时间评价。

对于不定期现金流，如果需要更精确的日期处理，可以使用`scipy.optimize.newton`结合自己的现金流现值函数实现更复杂的IRR计算。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-10 09:55
是的，的确需要考虑现金流发生的日期，尤其是要反映资金流入或流出的时间间隔。不过`np.irr()`不直接处 ...

那么，这个np.irr（）的现金流表中，如果连续5个交易日都没有现金流动，需要加上5个0吗？
比如期初购买花了1000，后续分2次卖了200,300，中间有间隔，是不是

cash_flows = [-1000,0,0,200,0,0,300,0,1500] 
irr = calculate_irr(cash_flows)
print(f"IRR:{irr:.2%}")

这样子？

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-10 10:08
那么，这个np.irr（）的现金流表中，如果连续5个交易 ...

在计算IRR时，你不需要在现金流中间添加多个零来表示没有现金流动的日子。IRR计算的核心是考虑实际发生的现金流和流动的顺序。如果某些日期没有现金流变动，这不会影响IRR的计算，只需按时间顺序列出实际的现金流。

以下是一个示例，假设你有期初投资和一些卖出动作：

import numpy as np

def calculate_irr(cash_flows):
    return np.irr(cash_flows)

# 假设期初购买花了1000，后续分两次卖出，分别为200和300
# 现金流列表：支出用负值表示，收入用正值
cash_flows = [-1000, 200, 300]  # 时间顺序放入现金流

# 计算IRR
irr = calculate_irr(cash_flows)
print(f"IRR: {irr:.2%}")

在这个例子中，我们假设现金流发生在连续的时间间隔中。如果你的现金流发生在特定的日期上并且不定期，你可以在相应的时间点插入现金流，但不需要在无交易的日子插入零，只需按顺序列出即可。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-10 10:15
在计算IRR时，你不需要在现金流中间添加多个零来表示没有现金流动的日子。IRR计算的核心是考虑实际发生 ...

这样计算出来的IRR值，并非我想要的一个年化收益值呀。
IRR如果跟日期无关，那1年时间的交易记录，跟5年时间的交易记录，计算出来的值肯定有区别。但是如果不在无现金流动交易日添加0，那么IRR值算出来几乎没有参考意义了吧

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-10 10:34
这样计算出来的IRR值，并非我想要的一个年化收益值呀 ...

你说得对，为了解决这个问题，可以通过将日期信息融入到年化收益率计算中。`np.irr()`不能直接处理日期，需要自己调整计算结果，使其反映年化收益。

计算年化IRR的步骤如下：

1. **现金流与日期：** 构建一个表示现金流的列表，每个条目对应一个实际交易日的现金流。

2. **IRR计算：** 使用`np.irr()`计算出非年化的IRR。

3. **年化调整：** 假设IRR \((r)\)为一周期（内部使用的周期）的收益率，调整公式为：

   \[
   \text{年化收益率} = (1 + r)^{\frac{365}{T}} - 1
   \]

   其中，\(T\)是从起始到结束的时间跨度（以天为单位）。

这样才能准确反映出期间内实际的投资回报。通过这个方式，你可以将得到的IRR转换为年化收益，以便合理比较不同时间跨度的投资表现。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-10 10:34
你说得对，为了解决这个问题，可以通过将日期信息融入到年化收益率计算中。`np.irr()`不能直接处理日期 ...

对了，Python可以直接算xirr值吗？

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-10 16:54
对了，Python可以直接算xirr值吗？

Python可以通过一些库来计算XIRR（即考虑日期的IRR）。一个常用的库是`numpy_financial`，该库提供了一个名为`xirr()`的函数，可以直接计算XIRR。需要注意的是，这个库可能需要单独安装。

以下是计算XIRR的示例代码：

import numpy as np
import numpy_financial as npf
from datetime import datetime

# 定义现金流和日期
cash_flows = [-1000, 200, 300]
dates = [
    datetime(2023, 1, 1),
    datetime(2023, 6, 1),
    datetime(2023, 12, 1)
]

# 计算XIRR
xirr_value = npf.xirr(cash_flows, dates)
print(f"XIRR: {xirr_value:.2%}")

在这里，`cash_flows`是一个列表，记录每笔现金流，正数表示流入，负数表示流出；`dates`是一个与现金流列表对应的日期列表。`xirr()`函数会根据这些数据返回年化的IRR值。请确保使用实际的日期列表来反映真实的现金流发生日期。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-10 16:55
Python可以通过一些库来计算XIRR（即考虑日期的IRR）。一个常用的库是`numpy_financial`，该库提供了一 ...

现在我想改变下思路，把抓取网页内容的事情交由Excel的VBA去做。
Python可以利用Excel运行宏吗？
或者我有Excel抓取基金净值的VBA代码，你可以帮我转成Python吗？

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-11 08:18
现在我想改变下思路，把抓取网页内容的事情交由Excel ...

Python 可以通过 `win32com` 模块（即 `pywin32` 库）来调用 Excel 的宏。但是，如果你想将 VBA 代码转成 Python 代码，我可以帮助你进行转换。

### 使用 `win32com` 调用 Excel 宏

1. 首先，安装 `pywin32` 库：

pip install pywin32

2. 然后，你可以通过以下示例代码来调用 Excel 宏：

import win32com.client

   def run_excel_macro(file_path, macro_name):
       excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application")
       workbook = excel.Workbooks.Open(file_path)
       excel.Application.Run(macro_name)
       workbook.Close(SaveChanges=False)
       excel.Application.Quit()

   # 使用示例
   file_path = r"你的Excel文件路径"
   macro_name = "你的宏名称"
   run_excel_macro(file_path, macro_name)

### 转换 VBA 到 Python

如果你有具体的 VBA 代码，我可以帮助你将它转换为 Python 代码。请把你的 VBA 代码发给我，我会协助转换。

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-11 08:24
Python 可以通过 `win32com` 模块（即 `pywin32` 库）来调用 Excel 的宏。但是，如果你想将 VBA 代码转 ...

VBA代码如下：

Sub GetUrlData()
    Dim sURL As String, sCode As String, oRegExp As Object, nPage As Long, nPages As Long, nRecords As Long, sResponseText As String
    Dim vData As Variant, nI As Long, nJ As Long, oReg As Object, vFill As Variant, nRow As Double, nCol As Long, ws As Worksheet
    
    ' 关闭屏幕更新和警告，提高代码执行效率
    Application.ScreenUpdating = False
    Application.DisplayAlerts = False
    ' 设置引用到【基金净值】工作表
    Set ws = ThisWorkbook.Worksheets("基金净值")
    ' 获取A1单元格的值，并转换为字符串
    sCode = CStr(ws.Range("A1").Value)
    ' 使用字符串函数Left和String来确保sCode是6位数字
    ' 如果不足6位，则在前面补0
    sCode = String(6 - Len(sCode), "0") & sCode
    ' 创建正则表达式对象，用于字符串匹配
    Set oRegExp = CreateObject("VBSCRIPT.REGEXP")
    ' 设置正则表达式为全局匹配模式
    oRegExp.Global = True
    ' 清空工作表中的所有单元格内容
    Cells.Clear
    ' 初始化页面计数器
    nPage = 1
    ' 构建基金数据API的URL，其中[Page]是页码占位符
    sURL = "http://fund.eastmoney.com/f10/F10DataApi.aspx?type=lsjz&code=" & sCode & "&page=[Page]&per=2000"
    ' 创建XMLHTTP对象，用于发送网络请求
    With CreateObject("msXML2.ServerXMLHttp")
        ' 循环直到所有页面都被请求和处理
        Do While nPage = 1 Or nPage <= nPages
            ' 发送GET请求，替换URL中的[Page]为当前页码
            .Open "GET", Replace(sURL, "[Page]", nPage), True
            ' 发送请求
            .Send
            ' 等待请求完成
            While .ReadyState <> 4
                DoEvents
            Wend
                
            ' 获取响应文本
            sResponseText = .ResponseText
            ' 使用正则表达式解析响应文本
            With oRegExp
                ' 如果还未获取总记录数和总页数，则先进行匹配
                If nPages = 0 Then
                    ' 设置正则表达式模式，匹配记录数和页数
                    .Pattern = "records[^\d]+(\d+)[^\d]+pages[^\d]+(\d+)"
                    ' 执行匹配
                    Set oReg = .Execute(sResponseText)
                    ' 如果匹配到结果，则提取记录数和页数
                    If oReg.Count > 0 Then
                        nRecords = Val(oReg(0).SubMatches(0))
                        nPages = Val(oReg(0).SubMatches(1))
                    End If
                    ' 设置正则表达式模式，匹配表头
                    .Pattern = "<th([^>]+)?>([^<]+)<"
                    ' 执行匹配
                    Set oReg = .Execute(sResponseText)
                    ' 如果匹配到结果，则初始化数据数组
                    If oReg.Count > 0 Then
                        ReDim vFill(1 To nRecords + 1, 1 To oReg.Count + 1)
                        ' 在数据数组的第1行第1列存储基金代码
                        vFill(1, 1) = sCode
                        ' 遍历匹配到的表头，存储在数据数组的第1行
                        For nCol = 1 To oReg.Count
                            vFill(1, nCol + 1) = oReg(nCol - 1).SubMatches(1)
                        Next
                    End If
                    ' 初始化列和行计数器
                    nCol = 8
                    nRow = 1
                    ' 设置正则表达式模式，匹配表格数据
                    .Pattern = "<td([^>]+)?>([^<]+)?<"
                End If
                ' 使用正则表达式匹配响应文本中的数据
                Set oReg = .Execute(sResponseText)
                ' 如果匹配到数据
                If oReg.Count > 0 Then
                    ' 初始化循环计数器
                    nI = 0
                    ' 循环遍历匹配到的数据
                    Do While nI + 1 < oReg.Count
                        ' 获取当前匹配的数据
                        sCode = oReg(nI).SubMatches(1)
                        ' 检查数据是否是日期格式（假设日期格式为"年-月-日"）
                        If sCode Like "*-*-*" Then
                            ' 如果是日期，则列计数器重置为2，表示日期列
                            nCol = 2
                            ' 行计数器加1，准备写入下一行的数据
                            nRow = nRow + 1
                            ' 在数据数组的第1列存储行号（假设第1列用于存储序号）
                            vFill(nRow, 1) = nRow - 1
                        Else
                            ' 如果不是日期，则列计数器加1，准备写入下一列的数据
                            nCol = nCol + 1
                        End If
                        ' 在数据数组中存储当前匹配的数据
                        vFill(nRow, nCol) = oReg(nI).SubMatches(1)
                        ' 循环计数器加1
                        nI = nI + 1
                    Loop
                End If
            End With
            ' 页码计数器加1，准备请求下一页数据
            nPage = nPage + 1
        Loop
    End With
    
    ' 将数据数组写入工作表的指定区域
    With [A1].Resize(UBound(vFill), UBound(vFill, 2))
        ' 设置日期列的格式为"年-月-日"
        .Offset(, 1).Resize(, 1).NumberFormatLocal = "yyyy-m-d"
        ' 设置数值列的格式为千分位分隔，保留4位小数
        .Offset(, 2).Resize(, 2).NumberFormatLocal = "_ * #,##0.0000_ ;_ * -#,##0.0000_ ;_ * ""-""????_ ;_ @_ "
        ' 设置百分比列的格式为百分比，保留2位小数
        .Offset(, 4).Resize(, 1).NumberFormatLocal = "0.00%"
        ' 将数据数组的内容写入工作表
        .Formula = vFill
        ' 自动调整列宽以适应内容
        .EntireColumn.AutoFit
        ' 设置水平对齐方式为居中
        .HorizontalAlignment = xlCenter
        ' 设置垂直对齐方式为底部对齐
        .VerticalAlignment = xlBottom
    End With
    ' 重新开启屏幕更新和警告
    Application.ScreenUpdating = True
    Application.DisplayAlerts = True
End Sub

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-11 08:39
VBA代码如下：
Sub GetUrlData()
    Dim sURL As S ...

这个 VBA 代码主要用于从指定网址抓取基金净值数据并将其填充到 Excel 的「基金净值」工作表中。将其转换为 Python 需要使用网络请求工具进行数据抓取，并借助 Excel 库来处理工作表输入和输出。以下是如何在 Python 中实现这一功能的思路：

### 1. 使用 `requests` 获取网页数据
与 `XMLHTTP` 类似，Python 使用 `requests` 来发送网络请求并获取数据。

### 2. 使用 `re` 模块进行正则表达式匹配
Python 的 `re` 模块可以用来实现正则匹配，类似于 VBA 中的 `VBSCRIPT.REGEXP`。

### 3. 使用 `openpyxl` 库处理 Excel 文件
可以使用 `openpyxl` 库来

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shadowmage

FishC 发表于 2024-10-11 08:44
这个 VBA 代码主要用于从指定网址抓取基金净值数据并将其填充到 Excel 的「基金净值」工作表中。将其转 ...

能给我把这个VBA代码转成Python吗？

FishC

shadowmage 发表于 2024-10-11 08:45
能给我把这个VBA代码转成Python吗？

将 VBA 代码转换为 Python，可以使用 `requests` 库来发送 HTTP 请求，`re` 模块进行正则表达式匹配，`pandas` 库用于处理与存储数据。以下是一个将 VBA 代码逻辑转换为 Python 的大致示例：

```python
import requests
import re
import pandas as pd
from datetime import datetime

def get_fund_data(s_code):
    # 确保基金代码为6位
    s_code = str(s_code).zfill(6)

    # 设置正则表达式来匹配表头和数据
    header_regex = re.compile(r'<th.*?>(.*?)<\/th>')
    data_regex = re.compile(r'<td.*?>(.*?)<\/td>')

    # 构建基金数据API的

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