针对经济学大数据的 Python 爬虫实践指南-EW帮帮网

一、经济学数据来源推荐

1. 宏观经济与全球数据

世界银行开放数据（World Bank Open Data）
- 网址：https://data.worldbank.org
- 数据内容：GDP、人口、贸易、贫困率等全球指标。
- 爬取方式：
  - 直接下载 CSV/Excel 文件。
  - 使用 wbdata 库调用 API：

import wbdata
# 查询中国和美国的GDP数据（NY.GDP.MKTP.CD为GDP指标代码）
data = wbdata.get_data(indicator="NY.GDP.MKTP.CD", country=["CHN", "USA"])

国际货币基金组织（IMF）

数据门户：https://www.imf.org/en/Data
数据内容：汇率、财政政策、债务数据。
API 示例：

import requests
url = "https://www.imf.org/external/datamapper/api/v1/PCPI"
response = requests.get(url)
json_data = response.json()  # 解析人均消费价格指数数据

2. 金融市场与公司数据

雅虎财经（Yahoo Finance）
- 网址：https://finance.yahoo.com
- 数据内容：股票价格、财务报表、历史交易数据。
- 爬取工具：使用 yfinance 库直接获取数据：

import yfinance as yf
# 获取苹果公司股票数据（2020-2023）
data = yf.download("AAPL", start="2020-01-01", end="2023-01-01")
data.to_csv("AAPL_stock.csv")

美国证券交易委员会（SEC EDGAR）

网址：https://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch.html
数据内容：上市公司财务报告（10-K、10-Q）。
爬取方法：通过 sec-edgar-downloader 库批量下载：

3. 政府公开数据

中国国家统计局
- 网址：http://www.stats.gov.cn
- 数据内容：GDP、CPI、人口普查、行业统计。
- 爬取方式：手动下载 Excel 或调用网页接口（需解析动态请求）。
美国经济分析局（BEA）
- 网址：BEA Data | U.S. Bureau of Economic Analysis (BEA)
- 数据内容：国民账户、国际贸易、区域经济数据。

4. 开放数据平台

Kaggle 经济数据集
- 网址：Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle
- 示例数据集：全球通胀率、加密货币价格、经济政策不确定性指数。
Google 数据集搜索
- 网址：https://datasetsearch.research.google.com
- 搜索关键词：如 "income inequality"、"trade tariffs"。

5. 学术研究数据

美国国家经济研究局（NBER）
- 网址：Public Use Data Archive | NBER
- 数据内容：劳动力市场、税收政策、经济周期数据。
哈佛 Dataverse
- 网址：https://dataverse.harvard.edu
- 数据内容：经济学研究配套数据集（如论文复现数据）。

二、Python 爬取实战示例

案例 1：爬取世界银行 GDP 数据

import requests
import pandas as pd

# 通过API获取JSON数据
url = "http://api.worldbank.org/v2/country/CHN/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?format=json"
response = requests.get(url)
data = response.json()

# 解析数据并转为DataFrame
gdp_data = []
for entry in data[1]:
    gdp_data.append({
        "year": entry["date"],
        "gdp": entry["value"]
    })
df = pd.DataFrame(gdp_data)
df.to_csv("china_gdp.csv", index=False)

案例 2：爬取中国统计局CPI数据（动态页面示例）

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=A01")

# 模拟点击“居民消费价格指数（CPI）”
time.sleep(2)
driver.find_element(By.XPATH, '//a[contains(text(), "价格指数")]').click()
time.sleep(1)
driver.find_element(By.XPATH, '//a[contains(text(), "居民消费价格指数")]').click()

# 获取表格数据
table = driver.find_element(By.CLASS_NAME, "public_table")
rows = table.find_elements(By.TAG_NAME, "tr")
for row in rows:
    print(row.text)

driver.quit()

三、注意事项

合法性
- 检查目标网站的 robots.txt（如 https://example.com/robots.txt）。
- 避免爬取需登录或明确禁止爬取的数据。
反爬对策
- 设置合理的请求头（User-Agent、Referer）：

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
    "Referer": "https://example.com"
}

使用代理 IP 池（推荐付费服务如 BrightData、Oxylabs）。

数据处理
- 清洗数据：处理缺失值（df.dropna()）、去重（df.drop_duplicates()）。
- 标准化格式：日期转换（pd.to_datetime()）、单位统一。
伦理与引用
- 引用数据来源（如注明数据来自世界银行或国家统计局）。
- 仅用于学术研究，禁止商业用途。

四、进阶工具推荐

Scrapy 框架：适合大规模数据抓取，支持异步和分布式爬取。
Apify：无代码爬虫平台，可抓取动态渲染页面（如含 JavaScript 的政府数据平台）。
Jupyter Notebook：交互式开发环境，便于调试和数据分析。

总结
经济学大数据的爬取应聚焦权威数据源（如世界银行、政府统计局），优先使用官方 API 或结构化数据下载。若需定制化爬虫，务必遵守法律与平台规则。爬取后结合 Pandas、NumPy 进行数据分析，或利用计量经济学库（如 statsmodels）进行模型构建，这将为您的经济研究提供强大的数据支持。

针对经济学大数据的 Python 爬虫实践指南

一、经济学数据来源推荐

二、Python 爬取实战示例

三、注意事项

四、进阶工具推荐

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