【爬虫实战】2.多线程批量下载+多线程PDF转TXT（另附2010-2021A股TXT年报下载）

1.项目分析

数据来源：excel表格文件

项目需求：从excel表格中批量下载pdf版本的年报，将其命名为"股票代码_公司简称_ 年份"的格式，并全部转为txt文件。

使用语言：python

第三方库：pandas,requests, re , pdfplumber,time等。

实现思路：

• 由于企业年报文件众多，需要加入多线程来改善程序运行速度；
• 企业年报下载后体积较大，在转换为txt文件后清理原有pdf文件（可选）；
• 出于效率考虑，将下载与转换操作合并，读者亦可自行调整代码分离处理。

2. 具体步骤

1.准备工作

由于数据保存在excel文件中，所以第一步从读取数据入手，本文采用pandas库处理excel表格，其他第三库亦可。

import requests
import pandas as pd
import os
import multiprocessing
import pdfplumber
import logging
import relogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')# 读取Excel文件
try:df = pd.read_excel('年报_2015.xlsx')
except Exception as e:logging.error(f"读取失败！！ {e}")return

下图为原始excel文件数据，我们可以用标题名称来作为查找名，并设置对应的变量。

# 读取文件内容并存储为字典
content_dict = ((row['公司代码'], row['公司简称'], row['年份'], row['年报链接']) for _, row in df.iterrows())
# 我们分别用code, name, year, pdf_url四个变量来接受这些值

在设置好变量后，还需要设置文件目录，用来存放下载的pdf文件和我们需要的txt文件，因此我们创建两个文件夹。

# 创建存储文件的文件夹
pdf_dir = 'pdf年报'
txt_dir = 'txt年报'
try:os.makedirs(pdf_dir, exist_ok=True)os.makedirs(txt_dir, exist_ok=True)
except Exception as e:logging.error(f"创建文件夹失败！请检查权限！ {e}")return

2.多线程操作

前面提到，由于表格中的文件比较庞大，直接运行速度过于缓慢，需要加入多线程来提高效率，而且笔者将下载与转换都一次性处理，在分配一个线程进行，逻辑如下图所示。

多线程具体代码如下，我们开启一个线程池（网络上有很多人讲，这里不赘述），并加入了检查文件是否存在的功能，以防止程序意外中断后，会重复进行下载操作。

如果检测到文件不存在，则调用convert()函数进行下载和转换操作。

#开启多线程
with multiprocessing.Pool() as pool:for code, name, year, pdf_url in content_dict:txt_file_name = f"{code}_{name}_{year}.txt"txt_file_path = os.path.join(txt_dir, txt_file_name)#检测文件是否已经存在if os.path.exists(txt_file_path):logging.info(f"{txt_file_name} 已存在，跳过.")else:pool.apply_async(convert, args=(code, name, year, pdf_url, pdf_dir, txt_dir))pool.close()pool.join()

3.下载和转换

接下来的任务写好convert函数即可，这里这直接给出完整代码。

def convert(code, name, year, pdf_url, pdf_dir, txt_dir):pdf_file_path = os.path.join(pdf_dir, f"{code}_{name}_{year}.pdf")txt_file_path = os.path.join(txt_dir, re.sub(r'[\\/:*?"<>|]', '', f"{code}_{name}_{year}.txt"))try:# 下载PDF文件if not os.path.exists(pdf_file_path):with requests.get(pdf_url, stream=True) as r:r.raise_for_status()with open(pdf_file_path, 'wb') as f:for chunk in r.iter_content(chunk_size=8192):f.write(chunk)# 转换PDF文件为TXT文件with pdfplumber.open(pdf_file_path) as pdf:with open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:for page in pdf.pages:text = page.extract_text()f.write(text)logging.info(f"{txt_file_path} 已保存.")except Exception as e:logging.error(f"出错了- {code}_{name}_{year}. {e}")else:# 删除已转换的PDF文件，以节省空间os.remove(pdf_file_path)logging.info(f"{pdf_file_path} 已被删除。")

具体来说，第一步是根据输入参数构造出 pdf文件的完整路径和 txt文件的完整路径。这里使用了 Python 的 os.path.join 函数来拼接文件路径，以及 re.sub 函数来去除文件名中的非法字符。

接下来就是用 requests 库从 pdf_url 下载文件，并将其保存在 pdf_file_path 中。下载的过程中，函数会以 8192 字节为一块，依次将文件块写入本地文件。

如果 pdf文件下载成功，我们使用 pdfplumber 库将 其转换为txt文件。

最后，函数会删除已经转换成功的 pdf文件，这样就大功告成了~

3.成果展示

经过整理，得到了如下txt文本，可以看到txt文本内容与原内容一致，便于我们之后进行词频分析。

文本挖掘是财经类学术研究的常用方式，特别是借助上市公司年报进行词频分析的应用十分广泛。
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