巨潮网怎样查年报？

一、巨潮网怎样查年报？

巨潮首页的左上部分有查询栏，输入想查询上市公司的代码/简称/拼音，如“zgzg”，然后查询，就可以进入中国重工的资料页面，选“公告全文”，就能看到中国重工的全部公告，在公告类型选“年度报告”，就能看到中国重工的年报了。上市公司的年报除了巨潮咨询网，还可以在上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站、各大财经网站、上市公司自己的网站找到。

二、国家年度报告在什么网查？

可以从国家统计局官网查国家统计局的数据。

1、“最新发布”——获取最新统计数据的首选

　　国家统计局官网是国家统计局发布统计信息的主要渠道之一，每逢月、季、年度等统计信息发布日，在我局官网“最新发布”栏目，都会发布新闻稿。它与“国家统计信息发布日程表”一致，是公众获取最新统计数据的首选。

2、国家统计数据库——快速查询统计指标及系列数据的渠道

　　国家统计数据库包括历年月、季、年度数据，可通过数据库“搜索”、选择“指标”等方式，方便快捷地查询到历年、分地区、分专业的数据。是公众快速查阅统计指标及系列数据的最便捷方法。

　　3、“统计出版物”——网上查阅年鉴类书籍

　　“统计出版物”栏目　　提供有《中国统计年鉴》、《统计公报》、《国际统计年鉴》、《金砖国家联合统计手册》四类图书的电子版，方便公众查阅。

三、在巨潮网如何看年报？

巨潮首页的左上部分有查询栏，输入想查询上市公司的代码/简称/拼音，如“zgzg”，然后查询，就可以进入中国重工的资料页面，选“公告全文”，就能看到中国重工的全部公告，在公告类型选“年度报告”，就能看到中国重工的年报了。

四、如何用PYTHON爬到巨潮资讯里几个上市公司的年度报告？

1.引言

笔者之前已经写过一篇关于爬取年报的文章，但代码尚不完善，这段时间也一直有读者咨询一些问题，因此专门再发一篇更加详细的帖子，欢迎大家互相交流学习。

凌小添：【Python爬虫实战】爬取A股上市公司年报链接并存入Excel

本文更新了爬虫程序的调用接口对现有问题进行修正，主要更新如下：

✅更加全面的年报数据，突破了旧接口的2000页限制
✅内存占用更小，运行速度更快
✅封装函数，提供方便的参数修改
✅更详细的功能说明，便于二次开发
✅更完整的免费成品资源，含2022年最新年报（2003-2022年报Excel表格）

代码目前存在的问题：

进度显示功能存在溢出
若公司发布修正后的年报，代码无法去重，需手动处理
若干不影响主功能的小缺陷…

2.具体步骤

2.1 网页分析

图为巨潮资讯网公告发布页面，在右侧可以选择要查询的相关参数。包括**板块分类、公告类型分类、行业分类、时间范围**等。我们选择沪深两市，公告选择年报进行查询，并按公司代码进行排列，如下图所示。

不难发现，基本已经得到了我们需要的内容，但是网站中多出了一行我们并不需要的年报摘要内容，我们在之后可以用正则表达式去除。

2.2 网络抓包

对网站内容分析完成后，就可以开始抓包。按F12打开开发者工具，切换到网络选项卡。我们切换一下页面，发现多出了一个query请求，这就是我们需要的访问接口。

根据信息显示，这是一个POST请求，负载的参数为查询时的相关参数，我们解析一下，结果如下图所示。

这个请求最后返回了一个json文件，包含30条公司数据，当然也包括我们需要的年报链接。

到这里基本的抓包和分析就已经完成，我们可以直接开始这部分代码的编写。

'''
@Project ：PycharmProjects
@File    ：巨潮资讯年报2.0.py
@IDE     ：PyCharm
@Author  ：lingxiaotian
@Date    ：2023/5/20 12:38
'''

#首先引入第三方库
import requests
import re
import openpyxl
import time

#定义一个访问接口的函数
def get_report(page_num,date):
    url = "http://www.cninfo.com.cn/new/hisAnnouncement/query"
    headers = {
        "Accept": "*/*",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6",
        "Content-Length": "195",
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8",
        "Host": "www.cninfo.com.cn",
        "Origin": "http://www.cninfo.com.cn",
        "Proxy-Connection": "keep-alive",
        "Referer": "http://www.cninfo.com.cn/new/commonUrl/pageOfSearch?url=disclosure/list/search&checkedCategory=category_ndbg_szsh",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.42",
        "X-Requested-With": "XMLHttpRequest"
    }
    '''
    参数信息
     plate: sz;sh, 表示沪深两市
     seDate：查询时间
    '''
    data = {
        "pageNum": page_num,
        "pageSize": 30,
        "column": "szse",
        "tabName": "fulltext",
        "plate": "sz;sh",
        "searchkey": "",
        "secid": "",
        "category": "category_ndbg_szsh",
        "trade": "",
        "seDate": date,
        "sortName": "code",
        "sortType": "asc",
        "isHLtitle": "false"
    }
    response = requests.post(url, data=data, headers=headers)
    return response

这个函数包含两个参数page_num和date，我们可以控制当前页码来遍历整个json文件，并用date来控制需要查询的时间范围。

2.3 数据获取

这部分主要就是为了实现本文的主要目的：获取指定年份的上市公司报告链接 首先我们需要循环遍历整个所有页面，那么如何确定遍历次数呢？仔细研究返回的json文件我们发现文件最后会包含一个totalpapges的参数，即总页数。

那么，有了这个数字，我们便可以先请求一次获取总页数，从而设定好循环次数进行获取。 ⚠️然而，笔者最后生成的excel表格中存在数千条重复项，对于这个问题，笔者在研究后发现该接口每次获取的页数上限最多为100页！超过这个页数后返回的内容完全一致。从网页上看结果也是如此，最大显示范围为100页，之后便无法获取。

针对这一问题，笔者通过划分时间范围进行处理，稍后进行介绍，此处先给出循环访问获取数据函数的完整代码，代码中的重试机制此前已经介绍，本文不再赘述。

def downlaod_report(date):
    global counter
    all_results = []
    page_num = 1
    response_test = get_report(page_num,date)
    data_test = response_test.json()
    total_pages = data_test["totalpages"]
    max_retries = 3 #最大重试次数
    retry_count = 0 #当前重试次数
    while page_num <= total_pages:
        response = None

        # 重试机制
        while retry_count <= max_retries:
            # 发送请求
            try:
                # response = requests.post(url, data=data,headers=headers)
                response = get_report(page_num,date)
                response.raise_for_status()
                break
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f"出现错误！: {e}")
                print(f"5秒后重试...")
                time.sleep(5)
                retry_count += 1

        if retry_count > max_retries:
            print(f"{max_retries} 次重试后均失败. 跳过第 {page_num}页.")
            page_num += 1
            retry_count = 0
            continue
        else:
            # 解析数据
            try:
                data = response.json()
                # print(f"正在下载第 {page_num}/{total_pages} 页")
                print(f"\r正在下载第 {counter}/{sum} 页",end='')
                # 尝试解析公告数据，如果解析失败则重试
                retry_count = 0
                while True:
                    try:
                        if data["announcements"] is None:
                            raise Exception("公告数据为空")
                        else:
                            all_results.extend(data["announcements"])
                        break
                    except (TypeError, KeyError) as e:
                        print(f"解析公告数据失败: {e}")
                        print(f"5秒后重试...")
                        time.sleep(5)
                        retry_count += 1
                        if retry_count > max_retries:
                            raise Exception("达到最大重试次数，跳过此页")
                        continue
                page_num += 1
                counter +=1
            except (ValueError, KeyError) as e:
                print(f"解析响应数据失败: {e}")
                print(f"5秒后重试...")
                time.sleep(5)
                retry_count += 1
                if retry_count > max_retries:
                    raise Exception("达到最大重试次数，跳过此页")
                continue
    return all_results

2.4 数据保存

上文我们提到，json文件的最大获取范围为100页，因此我们根据年报发布的分布特点，将每年的1月1日-4月30日作为时间范围。然后将其细化，1-4月为一组，4月内部分为5组，保证每组获取到的总页数均小于100，并将本列表作为函数参数进行遍历，将获取到的数据汇总。

    time_segments = [
        f"{year}-01-01~{year}-04-01",
        f"{year}-04-02~{year}-04-15",
        f"{year}-04-16~{year}-04-22",
        f"{year}-04-23~{year}-04-26",
        f"{year}-04-27~{year}-04-28",
        f"{year}-04-29~{year}-04-30"
    ]

既然已经获取到了所有数据，我们不可能将所有数据直接保存为不易阅读的json那么接下来就是将得到的数据进行解析。我们首先分析了json文件中的具体参数，选择解析如图所示的几个变量，包括股票代码，公司名称，报告名称，年报链接等内容，并将年报链接拼串补充完整。

接着创建一个excel表格，按这些变量的顺序创建表格，并存入表格，注意在存入表格时，需要对内容进行筛选，如“英文版，摘要”这类年报并不是我们所需要的。以下是主函数的完整代码。

def main(year):
    # 计数器
    global sum
    date_count = f"{year}-01-01~{year}-04-30"
    response = get_report(1,date_count)
    data = response.json()
    sum = data["totalpages"]
    year = year+1
    all_results = []
    time_segments = [
        f"{year}-01-01~{year}-04-01",
        f"{year}-04-02~{year}-04-15",
        f"{year}-04-16~{year}-04-22",
        f"{year}-04-23~{year}-04-26",
        f"{year}-04-27~{year}-04-28",
        f"{year}-04-29~{year}-04-30"
    ]
    for i in time_segments:
        results = downlaod_report(i)
        all_results.extend(results)


    # 创建Excel文件并添加表头
    workbook = openpyxl.Workbook()
    worksheet = workbook.active
    worksheet.title = "公众号 凌小添"
    worksheet.append(["公司代码", "公司简称", "标题", "年份", "年报链接"])

    # 解析搜索结果并添加到Excel表格中
    for item in all_results:
        company_code = item["secCode"]
        company_name = item["secName"]
        title = item["announcementTitle"].strip()
        # 剔除不需要的样式和特殊符号，并重新组合标题
        title = re.sub(r"<.*?>", "", title)
        title = title.replace("：", "")
        title = f"《{title}》"

        adjunct_url = item["adjunctUrl"]
        year = re.search(r"\d{4}", title)
        if year:
            year = year.group()
        else:
            year = setYear
        time = f"{year}"
        announcement_url = f"http://static.cninfo.com.cn/{adjunct_url}"

        # 检查标题是否包含排除关键词
        exclude_flag = False
        for keyword in exclude_keywords:
            if keyword in title:
                exclude_flag = True
                break

        # 如果标题不包含排除关键词，则将搜索结果添加到Excel表格中
        if not exclude_flag:
            worksheet.append([company_code, company_name, title, time, announcement_url])
    workbook.save(f"年报链接_{setYear}【公众号：凌小添】.xlsx")

2.5 开始运行

到这一步基本就大功告成了！只需要设置相关参数，就可以选择下载特定年份的年报，或者用循环遍历下载指定范围的年报。

if __name__ == '__main__':
    # 全局变量
    # 排除列表可以加入'更正后','修订版'来规避数据重复或公司发布之前年份的年报修订版等问题，
    exclude_keywords = ['英文', '摘要','已取消','公告']
    global counter
    global sum
    counter = 1  # 计数器
    setYear = 2016 #设置下载年份

    # for setYear in range(2004,2022):
    main(setYear)
    #     print(f"{setYear}年年报下载完成")

3.小结

经过测试，基本上可以获取绝大部分年报，你可以通过调整请求参数来控制具体的公司行业，或者所属板块，但代码仍然有部分小问题，如进度显示会溢出、获取到的数据需要手动去除重复项等。

⭐️笔者已将2003-2022年报链接打包，以及2010-2021年txt年报，关注公众号“凌小添”回复年报即可免费获取。

另外，笔者目前在整理2022年的年报数据以及参考吴非教授所做的2010-2022年上市企业的数字化转型词频，感兴趣可以先关注哦~整理好后第一时间更新。

如果您喜欢自己动手，定制自己需要的词频，可以参考往期文章，欢迎大家交流学习~

凌小添：【python实战】2.批量从表格提取链接多线程下载并实现pdf转txt（附2010-2021年上市公司TXT版年报）凌小添：【Python爬虫实战】3.A股上市公司年报关键词词频分析

五、怎样在巨潮网上公司下载报表附注？

去巨潮网上下载上市公司的年报，年报里有财务报告部分，然后财务报表附注也在这个部分里。

六、如何在巨潮资讯网辨别上市公司是否为国有企业？

那么你现在知道怎么确定了嘛，我也在问这个问题

七、天眼查和巨潮资讯网是一回事吗？

天眼查是专门查一些公司的情况，巨潮资讯网是一个资讯类的网站

八、医保网终端地址在电脑哪里查？

您好，要查找医保网终端的地址，可以在电脑的网络设置中查找。以下是在Windows操作系统中查找的步骤：

1. 打开控制面板：可以通过在开始菜单中搜索"控制面板"来打开。

2. 在控制面板中，选择"网络和Internet"。

3. 在"网络和Internet"页面中，选择"网络和共享中心"。

4. 在"网络和共享中心"页面中，选择"更改适配器设置"。

5. 在适配器设置页面中，找到你正在使用的网络适配器（例如Wi-Fi或以太网）。

6. 右键点击所选适配器，并选择"属性"。

7. 在属性对话框中，找到"Internet协议版本4 (TCP/IPv4)"，并双击选择。

8. 在弹出的对话框中，可以看到医保网终端的IP地址和DNS服务器地址。

请注意，以上步骤可能因操作系统版本和网络配置而有所不同。如果你使用的是其他操作系统或有特殊网络设置，建议参考相关文档或咨询网络管理员。

九、国网面试通知在系统哪里查？

国网面试通知会从国家电网官网上或从人力资源公共信息平台上可以进行寻找查看的。因为国家电网招聘公告首先会发布在国家电网官网上，然后会去人力资源信息平台上进行发布的。所以从这两个平台上应该是可以查看到的。

十、如何用Python 3 抓取巨潮资讯网的上市公司董事会会议决议公告？

从中财网数据引擎和巨潮资讯中爬取上市公司企业信息和高管信息，可直接得到规范的实体（公司、人），以及规范的关系（高管）。可以从我的文章基于Scrapy+R+MySQL+FlaskWeb+ECharts等技术构建小型知识图谱中查看爬取上市公司的数据，有源码。