L oop не работает должным образом и неправильный вывод ключа - PullRequest
Новая
       45

L oop не работает должным образом и неправильный вывод ключа

0 голосов
/ 01 мая 2020

Хорошо, я собираюсь начать показывать мой код: 

import requests
import json
import csv
import pandas as pd

with open('AcoesURLJsonCompleta.csv', newline='') as csvfile:
    urlreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for obj_id in urlreader:

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'}
jsonData = requests.get(row, headers=headers).json()

mapper = (
    ('Ticker', 'ric'),
    ('Beta', 'beta'),
    ('DY', 'current_dividend_yield_ttm'),
    ('VOL', 'share_volume_3m'),
    ('P/L', 'pe_normalized_annual'),
    ('Cresc5A', 'eps_growth_5y'),
    ('LPA', 'eps_normalized_annual'),
    ('VPA', 'book_value_share_quarterly'),
    ('LAST', 'last')
)

data = {}
for dataKey, jsonDataKey in mapper: 
    d = jsonData.get(jsonDataKey, '') 
    try:
        flt_d = float(d)
    except ValueError:
        d = ''
    finally:
        data[dataKey] = [d]

table = pd.DataFrame(data, columns=['Ticker', 'Beta', 'DY', 'VOL', 'P/L', 'Cresc5A', 'LPA', 'VPA', 'Last'])
table.index = table.index + 1
table.to_csv('CompleteData.csv', sep=',', encoding='utf-8', index=False)
print(table)

Хорошо, так что давайте начнем с:

  1. Мой первый l oop for rows in Urls - это правильный? Я хочу l oop через мои URL, хранящиеся в моем CSV-файле, но я не знаю, правильно ли я использую split и strip.
  2. Мои json запросы в порядке?
  3. Если какой-либо из этих jsonData запросов возвращает NaN или Null или ничего не находит, как мне поместить это в мой код, чтобы он пропустил другой URL и добавил "" (ничего), когда это происходит?

Вывод для всего этого кода line 25, in <module> Beta = jsonData['beta'] KeyError: 'beta'

Спасибо

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 01 мая 2020

Обновленный код

Я взял несколько строк URL-адреса, который вы указали, и применил к нему следующий код и распечатал результаты. Эта версия использует несколько потоков для получения URL-адресов и сеанса requests. Это значительно ускоряет обработку.

В верхней части кода есть константа NUMBER_OF_CONCURRENT_URL_REQUESTS, которая определяет количество одновременных запросов на получение URL-адресов, которые будут выполнены. Я пробовал разные числа от 8 до 30. Это то, что я узнал (или похоже на правду):

  1. Независимо от настройки NUMBER_OF_CONCURRENT_URL_REQUESTS, если вы дважды быстро запустите программу последовательно вы получаете те же результаты. Может показаться, что сервер кеширует результаты запросов в течение некоторого периода времени.
  2. Однако, если вы подождете достаточно долго, чтобы кеш не вошел в игру, вы получите разные результаты, то есть разные ошибки, поскольку данные отсутствуют. Почему это так, я не могу сказать.
  3. Чем больше значение NUMBER_OF_CONCURRENT_URL_REQUESTS, тем быстрее работает программа. Может быть какое-то значение, которое настолько велико, что сервер может расстроиться и подумать, что вы пытаетесь совершить атаку типа «отказ в обслуживании». Я не вижу смысла делать это значение больше 30.
  4. Существует ли корреляция между большим значением NUMBER_OF_CONCURRENT_URL_REQUESTS и вероятностью отсутствия данных? Я не могу сказать наверняка, , но, похоже, это так, и для меня это не имеет смысла. Вы можете попробовать разные значения и увидеть для себя, так или иначе.

Код: 

import csv, requests, pandas as pd
from decimal import Decimal, DecimalException
from collections import defaultdict
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from functools import partial
from time import sleep

NUMBER_OF_CONCURRENT_URL_REQUESTS = 8

headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36'}

def request_getter(session, url):
    ric = url.split('/')[-1] # in case results does not contain 'ric' key
    for t in (0, 1000, 2000, 4000, 4000):
        if t:
            sleep(t)
            print(f"Retrying request '{ric}' ...", flush=True)
        data = session.get(url, headers=headers).json()
        if 'retry' not in data:
            break
    return ric, data


mapper = (
    ('Ticker', 'ric'),
    ('Beta', 'beta'),
    ('DY', 'current_dividend_yield_ttm'),
    ('VOL', 'share_volume_3m'),
    ('P/L', 'pe_normalized_annual'),
    ('Cresc5A', 'eps_growth_5y'),
    ('LPA', 'eps_normalized_annual'),
    ('VPA', 'book_value_share_quarterly'),
    ('LAST', 'last')
)

data = defaultdict(list)
with open('AcoesURLJsonCompleta.csv', newline='') as csvfile:
    urlreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    # set max_workers to # cpu processors you have and use a requests Session for even more perofrmance
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=NUMBER_OF_CONCURRENT_URL_REQUESTS) as executor, requests.Session() as session:
        request_getter_with_session = partial(request_getter, session)
        for ric, results in executor.map(request_getter_with_session, (row[0] for row in urlreader)):
            if 'market_data' not in results:
                print(f"Missing 'market_data' key for request '{ric}'", flush=True)
                for k, v in results.items():
                    print(f'    {repr(k)} -> {repr(v)}', flush=True)
                print(flush=True)
                continue
            market_data = results['market_data']
            if 'ric' not in market_data:
                # see if any of the mapper keys are present:
                found = False
                for _, jsonDataKey in mapper:
                    if jsonDataKey in market_data:
                        found = True
                        break
                if not found:
                    print(f"Request '{ric}' has nothing recognizable in market_data:", flush=True)
                    for k, v in market_data.items():
                        print(f'    {repr(k)} -> {repr(v)}', flush=True)
                    print(flush=True)
                    continue
                # We have at least one data value present
                print(f"Results missing 'ric' key; inferring 'ric' value '{ric}' from request URL.", flush=True)
                market_data['ric'] = ric
            for dataKey, jsonDataKey in mapper: # for example, 'Ticker', 'ric'
                d = market_data.get(jsonDataKey)
                if d is None:
                    print(f"Data missing for request = '{ric}', key = '{jsonDataKey}'", flush=True)
                    d = '' if jsonDataKey == 'ric' else Decimal('NaN')
                else:
                    try:
                        if jsonDataKey != 'ric': d = Decimal(d)
                    except DecimalException:
                        print(f"Bad value for '{jsonDataKey}': {repr(d)}", flush=True)
                        d = Decimal('NaN') # Decimal class has it's own version
                data[dataKey].append(d) # add to data

table = pd.DataFrame(data)
table.index = table.index + 1
table.to_csv('CompleteData.csv', sep=',', encoding='utf-8', index=False)
print(table)
"""
# to read back table:
table2 = pd.read_csv('CompleteData.csv', sep=',', encoding='utf-8', converters={
    'Ticker': str,
    'Beta': Decimal,
    'DY': Decimal,
    'VOL': Decimal,
    'P/L': Decimal,
    'Cresc5A': Decimal,
    'LPA': Decimal,
    'VPA': Decimal,
    'LAST': Decimal
})
print(table2)
"""

Отпечатки: 

Missing 'market_data' key for request CPLE6.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request EQMA3B.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Data missing for ric GNDI3.sa, key beta
Data missing for ric GNDI3.sa, key current_dividend_yield_ttm
Data missing for ric GNDI3.sa, key share_volume_3m
Data missing for ric GNDI3.sa, key pe_normalized_annual
Data missing for ric GNDI3.sa, key eps_growth_5y
Data missing for ric GNDI3.sa, key eps_normalized_annual
Data missing for ric GNDI3.sa, key book_value_share_quarterly
Missing 'market_data' key for request MDNE3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request MMXM11.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request PCAR3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Results missing ric key; inferring ric value from request URL.
Data missing for ric RAIL3.sa, key last
Results missing ric key; inferring ric value from request URL.
Data missing for ric SANB4.sa, key last
Missing 'market_data' key for request TIMP3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request VIVT3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

       Ticker     Beta        DY        VOL           P/L       Cresc5A       LPA       VPA       LAST
1    AALR3.sa  1.04339   0.80591   11.00223      26.44449  -99999.99000   0.39668  10.83966  10.490000
2    ABCB4.sa  1.20526   7.34780   18.61900       5.78866       5.42894   2.46862  18.87782  14.290000
3    ABEV3.sa  0.46311   4.32628  688.21043      15.04597      -0.71223   0.75369   3.89563  11.340000
4    ADHM3.sa  1.69780   0.00000    2.36460  -99999.99000  -99999.99000  -0.65331  -2.61497   2.480000
5    AGRO3.sa  0.35568   4.53332    2.54323      41.17127  -99999.99000   0.49792  17.47838  20.500000
..        ...      ...       ...        ...           ...           ...       ...       ...        ...
255  WEGE3.sa  0.50580   1.02429  165.72543      50.11481      17.06485   0.79697   4.59658  39.940000
256  WHRL3.sa  0.59263   8.86991    1.24990      12.72584       0.65648   0.50920   2.00868   6.700000
257  WHRL4.sa  0.59263   8.86991    1.24990      12.72584       0.65648   0.50920   2.00868   6.480000
258  WIZS3.sa  0.76719  12.18673   19.00407       6.67135      21.23109   1.36704   1.16978   9.120000
259  YDUQ3.sa  1.42218   1.68099   94.00410      13.83419       9.13751   2.19384  10.31845  30.350000

[259 rows x 9 columns]

Следующий прогон: 

Missing 'market_data' key for request CPLE6.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request EQMA3B.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request MDNE3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request MMXM11.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request PCAR3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request TIMP3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

Missing 'market_data' key for request VIVT3.sa
status -> {}
message -> service returned code:
rcom_service_message -> None

       Ticker     Beta        DY        VOL           P/L       Cresc5A       LPA       VPA       LAST
1    AALR3.sa  1.04339   0.80591   11.00223      26.44449  -99999.99000   0.39668  10.83966  10.490000
2    ABCB4.sa  1.20526   7.34780   18.61900       5.78866       5.42894   2.46862  18.87782  14.290000
3    ABEV3.sa  0.46311   4.32628  688.21043      15.04597      -0.71223   0.75369   3.89563  11.340000
4    ADHM3.sa  1.69780   0.00000    2.36460  -99999.99000  -99999.99000  -0.65331  -2.61497   2.480000
5    AGRO3.sa  0.35568   4.53332    2.54323      41.17127  -99999.99000   0.49792  17.47838  20.500000
..        ...      ...       ...        ...           ...           ...       ...       ...        ...
255  WEGE3.sa  0.50580   1.02429  165.72543      50.11481      17.06485   0.79697   4.59658  39.940000
256  WHRL3.sa  0.59263   8.86991    1.24990      12.72584       0.65648   0.50920   2.00868   6.700000
257  WHRL4.sa  0.59263   8.86991    1.24990      12.72584       0.65648   0.50920   2.00868   6.480000
258  WIZS3.sa  0.76719  12.18673   19.00407       6.67135      21.23109   1.36704   1.16978   9.120000
259  YDUQ3.sa  1.42218   1.68099   94.00410      13.83419       9.13751   2.19384  10.31845  30.350000

[259 rows x 9 columns]

Обсуждение

код был сделан более сложным благодаря использованию потоков и объекта Session запросов, но сложность необходима для значительного сокращения времени работы программы.

Чтобы понять код, вам нужно понять ThreadPoolExecutor, функция map (метод ThreadPoolExcecutor.map - это вариант, который назначает поток для выполнения вызова функции) и functools.partial, что необходимо, поскольку map ожидает, что ее аргумент функции является функцией, которая принимает один аргумент но нам нужно вызвать request_getter с двумя аргументами, requests объектом Session, который никогда не меняется, и URL. partial позволяет нам преобразовать функцию, которая принимает два аргумента, в функцию, которая принимает один аргумент с автоматически предоставленным другим аргументом. Например: 

def foo(x, y):
    return x + y

def foo7(y):
    return partial(foo, 7) # the first argument to foo now will always be 7

foo7(9) # equivalent to foo(7, 9)

Чтобы прочитать обратно CSV-файл: 

from decimal import Decimal
import pandas as pd

table = pd.read_csv('CompleteData.csv', sep=',', encoding='utf-8', converters={
    'Ticker': str,
    'Beta': Decimal,
    'DY': Decimal,
    'VOL': Decimal,
    'P/L': Decimal,
    'Cresc5A': Decimal,
    'LPA': Decimal,
    'VPA': Decimal,
    'LAST': Decimal    
})
0 голосов
/ 01 мая 2020

Одна вещь, которую вы можете сделать, это заключить идею требования 3 в ее собственную функцию: 

def transfer(src, dest, src_name, dest_name):
    try:
        value = src[src_name]
    except KeyError:
        return
    try:
        value = float(value)
    except TypeError:
        return
    dest[dest_name].append(value)

# Sample call:
transfer(jsonData, data, 'ric', 'Ticker')

Это устраняет ошибки из-за пропущенных значений и json null. Поскольку json не имеет понятия NaN, я не могу с этим справиться.

...