目录

• 1 前言
• 2 获取基金净值
• 3 数据库结构设计
• 4 如何进行数据存储
• 5 总结

1 前言

前面的文章中我们已经获取到了基金的阶段变动信息和ETF信息的获取，那么在本章中，我们将继续前面的内容，获取基金的价格信息，并且把之前的抓取到的数据存入到数据库中，方便我们进行后续的分析操作。

2 获取基金净值

获取基金的净值信息，也就是基金的最近一个交易日的价格，如下图所示，展示了单位净值更新的日期，价格以及涨跌幅度信息。顺便我们也获取一下基金的规模信息，后续选择到同类基金不知道怎么去选择的时候，可以选择按照基金规模进行倒排序，选取规模比较大的进行投资，大概率能够保证投资收益的稳定性和可靠性。

过分分析，我们可以知道，基金的价格信息需要先获取 class="dataItem0" 的 dl 标签，基金规模信息的获取方式也如上图，可以知道规模信息在 <div class="infoOfFund">标签中的table 中的第二个td 中 :

单位净值日期获取方式：

dt>p 标签内容

基金净值和变动信息获取方式：

• dd.dataNums>span[0] 标签为单位净值
• dd.dataNums>span[1] 标签为变动百分比

基金规模信息的获取方式：

div>table>td[2]

基于以上的分析，我们最终实现的代码如下图所示,通过以上方式我们就获取到了基金的价格信息数据:

打印的结果如下图所示:

code 159779 price 1.0007 percent 0.07 fund_size 3.55 update_date 2025-11-19

3 数据库结构设计

在获取到数据之后，需要将数据进行结构化存储 

4 如何进行数据存储

需要进行存储，就需要使用数据库。在java中存储数据有各种各样的orm框架进行操作，但是Python中没有这么重的操作，需要自己书写sql进行操作。首先我们需要安装操作数据库的类库。

# 安装 pymysql
pip install pymysql

接下来我们需要配置数据库的连接信息，通过连接信息，编写两个方法，一个是查询数据库的信息，另外一个是修改数据库的信息(增/删/改)。修改数据的时候一定要记得commit()数据库信息，否则不会保存成功。

5 总结

本文介绍了如何获取基金的价格信息，同时也进行了数据库结构的设计以及数据存储的操作方法，由于代码和表结构会占用大量的文案，文章就贴图展示