Crawler do site Fundamentus.com com o uso do framework scrapy, tanto da aba detalhada como a de resumo.
Baixa informacões que os outros scrapys do fundamentus não realizam.
Para iniciar, dentro da pasta principal abra o cmd e digite : scrapy crawl detalhes -O detalhes.csv ou scrapy crawl resultado -O resultado.csv
Não é um codigo elegante, mas funcional, realiza o scrapy de forma rapida.
As informacões baixadas são:
columns = ['Papel', 'Cotação', 'Tipo', 'Data ult cot', 'Empresa', 'Min 52 sem',
'Setor', 'Max 52 sem', 'Subsetor', 'Vol $ méd (2m)', 'Valor de mercado',
'Últ balanço processado', 'Valor da firma', 'Nro. Ações',
'Dia', 'P/L',
'LPA', 'Mês', 'P/VP', 'VPA', '30 dias', 'P/EBIT', 'Marg. Bruta',
'12 meses', 'PSR', 'Marg. EBIT', '2021', 'P/Ativos', 'Marg. Líquida',
'2020', 'P/Cap. Giro', 'EBIT / Ativo', '2019', 'P/Ativ Circ Liq',
'ROIC', '2018', 'Div. Yield', 'ROE', '2017', 'EV / EBITDA',
'Liquidez Corr', '2016', 'EV / EBIT', 'Div Br/ Patrim', '2015',
'Cres. Rec (5a)', 'Giro Ativos',
'Ativo',
'Dív. Bruta',
'Disponibilidades',
'Dív. Líquida',
'Ativo Circulante',
'Depósitos',
'Cart. de Crédito',
'Patrim. Líq',
'Receita Líquida_12meses',
'Receita Líquida_3meses', 'EBIT_12meses', 'EBIT_3meses',
'Lucro Líquido_12meses', 'Lucro Líquido_3meses']
e mais algumas informações...
Realizei este projeto com o fim de aprendizado e por não encontrar no github nenhum scrapy que pegue todas as informaçoes que eu precisava como setores e subsetores para realizar modelos KNN e KMC de machine learning.
Boa analise, recomendo usar o Pandas!
