孩子的老师布置了个“作业”，要求查出一堆（大概50多家）A股上市公司2013年的研发费用。作为一名光荣的程序猿，自然想到编个小工具来对付，说干就干！
首先对比了新浪财经、东方财富和网易财经的页面数据，发现只有网易提供了非常方便的财务数据下载，为网易点赞！在编写程序的时候，本来想直接利用pandas提供的excel/csv读写功能，无奈发现pandas在写入excel/csv时总是要带个“帽”（表头数据），怎么也去不掉，于是转而采用了自己控制csv格式的“笨”方法。也许是对强大的pandas没有吃透，还望高手指点！
程序写完了才发现，A股从2018年才要求披露研发费用数据，2013年哪来的研发费用？不过既然写了程序，无论需要哪一年的什么数据，都只在弹指之间了。
附录程序如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import urllib3
import pandas as pd
import csv
import os
# if DOWNLOAD = False，don't download report
DOWNLOAD=True
def download_report(code):
"""
下载报表（利润表年表，如果下载其他报表，需要修改url
Arguments:
code: 股票代码
"""
# 利润表(年表)
url = f"http://quotes.money.163.com/service/lrb_{code}.html?type=year"
base_dir='data'
if not os.path.exists(base_dir):
os.makedirs(base_dir)
report_file = f'{base_dir}/lrb_{code}.csv'
http = urllib3.PoolManager()
response = http.request('GET', url)
with open(report_file, 'wb') as f:
# 163网页的编码是gbk，需要转成utf-8
f.write(response.data.decode('gbk').encode('utf-8'))
def analyse_report(code, rows, cols):
"""
分析报表
Arguments:
code:股票代码
rows:读取报表的哪些行，接受列表
cols:读取报表的哪些列，接受列表
Return:
获取的数据
"""
filename = f'data/lrb_{code}.csv'
df = pd.read_csv(filename)
data = df.iloc[rows, cols]
data.insert(0, '股票代码', code)
return data
if __name__ == '__main__':
# 测试股票代码集合
codes = ['603730', '603757']
summary_data = []
for code in codes:
if DOWNLOAD == True:
download_report(code)
# 第一列（2018年数据），第12行（研发费用）
data = analyse_report(code, [12], [1])
summary_data.append(data.values.tolist())
with open("summary.csv", "w+") as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
# 根据情况写入表头
writer.writerow(["股票代码", "研发费用(万元)"])
# 写入多行用writerows
for item in summary_data:
writer.writerows(item)
