摘 要：隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，金融領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析的需求不斷增加。采集大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是進(jìn)行深度分析、建立預(yù)測(cè)模型和識(shí)別趨勢(shì)的基礎(chǔ)。因此，本文設(shè)計(jì)了基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，旨在從多個(gè)數(shù)據(jù)源中自動(dòng)獲取、清洗、分析和存儲(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊，充分考慮了數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，以滿足金融市場(chǎng)的需求。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性，并展示了該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的潛力。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)；財(cái)務(wù)系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)；信息采集

中圖分類號(hào)：TP 399 " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在快速發(fā)展的信息時(shí)代，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域已成為必然趨勢(shì)。在各企業(yè)及金融機(jī)構(gòu)中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的采集和分析對(duì)其決策至關(guān)重要[1]。然而，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)會(huì)隨各種原因頻繁變化，具有較強(qiáng)的多樣性及分布性，因此采集財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是一項(xiàng)復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的工作[2]。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，本文旨在設(shè)計(jì)和開發(fā)一種高效的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從多個(gè)數(shù)據(jù)源中自動(dòng)提取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。本文系統(tǒng)的設(shè)計(jì)包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集模塊負(fù)責(zé)從不同的金融網(wǎng)站和數(shù)據(jù)提供商獲取數(shù)據(jù)，并根據(jù)指定的規(guī)則和模板進(jìn)行解析、提取。數(shù)據(jù)處理模塊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和聚合，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)庫(kù)中，以供后續(xù)查詢和分析使用。本文對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了性能測(cè)試，以驗(yàn)證系統(tǒng)在不同負(fù)載下的各項(xiàng)性能。測(cè)試結(jié)果表明，本文系統(tǒng)能夠有效處理大規(guī)模財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并保持較高的穩(wěn)定性，為金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集和分析提供了一種強(qiáng)大的工具，可更好地助力于企業(yè)的財(cái)務(wù)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃。

1 財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)時(shí)，清晰的系統(tǒng)架構(gòu)可以確保系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、性能和可維護(hù)性。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)采用分層架構(gòu)，將不同的功能和責(zé)任分配到不同的層次，以提高其可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊是該系統(tǒng)的核心，專門負(fù)責(zé)從互聯(lián)網(wǎng)上爬取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。該模塊需要在一個(gè)獨(dú)立的子系統(tǒng)中運(yùn)行。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊用于存儲(chǔ)采集的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)使用PostgreSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)[3]。在基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)處理模塊具有重要作用，負(fù)責(zé)清洗、轉(zhuǎn)換、分析和存儲(chǔ)從網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊獲取的原始數(shù)據(jù)，以使數(shù)據(jù)成為成功采集的有效數(shù)據(jù)，并以可視化形態(tài)傳達(dá)給用戶。

2 硬件設(shè)計(jì)

基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)硬件設(shè)備需要根據(jù)系統(tǒng)規(guī)模和需求進(jìn)行定制。選擇HP ProLiant DL380 Gen10服務(wù)器，該服務(wù)器多核Intel Xeon Scalable處理器的內(nèi)存容量最多為3.5TB RAM（可根據(jù)需求配置），存儲(chǔ)容量最多為30個(gè)SFF或20個(gè)LFF硬盤/SSD插槽（支持多種硬盤/SSD配置），包括多個(gè)高速網(wǎng)絡(luò)接口，還包括千兆以太網(wǎng)和萬(wàn)兆以太網(wǎng)。

系統(tǒng)的存儲(chǔ)設(shè)備可以選擇HPE Enterprise SAS HDD企業(yè)級(jí)硬盤，容量為4TB，以存儲(chǔ)大規(guī)模財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。讀寫性能為7200RPM，支持RAID技術(shù)，提供數(shù)據(jù)冗余、備份以及Samsung 860 PRO SSD固態(tài)硬盤，具有卓越的隨機(jī)讀寫性能，用于加速數(shù)據(jù)存取。容量為256GB～2TB，耐用性高，適用于長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行。

網(wǎng)絡(luò)設(shè)備選擇Cisco Catalyst 9000 Series交換機(jī)，進(jìn)行高速網(wǎng)絡(luò)連接，支持千兆以太網(wǎng)或萬(wàn)兆以太網(wǎng)。管理功能豐富，包括虛擬局域網(wǎng)（VLAN）支持等，支持負(fù)載均衡和冗余鏈路聚合（LAG）。系統(tǒng)選擇Cisco ISR 4000 Series路由器，安全性設(shè)置包括防火墻和虛擬專用網(wǎng)絡(luò)（VPN）支持。系統(tǒng)的爬蟲節(jié)點(diǎn)選擇Microsoft Azure云虛擬機(jī)執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲任務(wù)，定期抓取目標(biāo)網(wǎng)站上的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后將其傳輸?shù)椒?wù)器并進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。

3 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)

3.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集模塊

在基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。該模塊的主要任務(wù)是從目標(biāo)網(wǎng)站上抓取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊的具體運(yùn)行流程如圖2所示。

爬蟲模塊初始化需要設(shè)置抓取策略、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式等參數(shù)，定義爬蟲應(yīng)該訪問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)（如特定網(wǎng)站的首頁(yè)或入口頁(yè)面）及如何訪問(wèn)。根據(jù)一定規(guī)則生成待抓取的URL列表，再進(jìn)行URL去重，確保不會(huì)重復(fù)抓取同一頁(yè)面[4]。使用SHA-256哈希函數(shù)來(lái)計(jì)算每個(gè)待抓取的URL的哈希值，將URL的內(nèi)容映射為一個(gè)固定長(zhǎng)度的哈希碼，具體流程如下。1）初始化一些常數(shù)（常量K），這些常數(shù)是SHA-256算法的一部分。2）將輸入數(shù)據(jù)分成512位（64字節(jié)）的塊。3）將512位塊擴(kuò)展成64個(gè)32位字，再將中間哈希值初始化為上一塊的哈希值。進(jìn)行64輪循環(huán)，每輪都對(duì)中間哈希值進(jìn)行更新。4）將最后一輪的中間哈希值與上一塊的中間哈希值相加，得出最終的SHA-256哈希值。5）繼續(xù)處理下一個(gè)塊，直到所有塊處理完畢。6）處理完所有塊后，將最終結(jié)果組合成256位（32字節(jié)）的哈希值，最終的SHA-256哈希值即為輸出結(jié)果。

在上述方法中，如果新URL的哈希值已存在于集合中，說(shuō)明該URL與已抓取的某個(gè)頁(yè)面相同，因此不進(jìn)行抓取，從而實(shí)現(xiàn)了URL去重。從去重后的URL隊(duì)列中獲取下一個(gè)要抓取的頁(yè)面鏈接后，系統(tǒng)需要下載該頁(yè)面的內(nèi)容，解析下載的頁(yè)面，提取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并根據(jù)XPath抽取規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。將解析后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)或文件中，確保數(shù)據(jù)的持久性。檢查已抓取的網(wǎng)頁(yè)鏈接，確保不會(huì)重復(fù)抓取相同的頁(yè)面[5]。根據(jù)請(qǐng)求間隔公式計(jì)算下一次請(qǐng)求的等待時(shí)間，以避免過(guò)于頻繁的請(qǐng)求，具體如公式（1）所示。

t=f（RT，AP） （1）

式中：t表示下一次請(qǐng)求的等待時(shí)間，ms；RT表示目標(biāo)網(wǎng)站的響應(yīng)時(shí)間，ms；響應(yīng)時(shí)間是上一次請(qǐng)求到目標(biāo)網(wǎng)站并收到響應(yīng)的時(shí)間；AP表示目標(biāo)網(wǎng)站的訪問(wèn)策略，包括最小請(qǐng)求間隔、最大請(qǐng)求頻率和請(qǐng)求失敗的重試策略等；f表示計(jì)算等待時(shí)間的函數(shù)。

函數(shù)f接受輸入?yún)?shù)RT（目標(biāo)網(wǎng)站的響應(yīng)時(shí)間）和AP（目標(biāo)網(wǎng)站的訪問(wèn)策略），并返回等待時(shí)間作為輸出。請(qǐng)求結(jié)束后，重復(fù)執(zhí)行步驟3～6，直到所有目標(biāo)頁(yè)面都被抓取完畢或達(dá)到預(yù)設(shè)的抓取數(shù)量及時(shí)間限制，爬蟲模塊完成所有任務(wù)，才可結(jié)束運(yùn)行。

3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊在基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中具有重要作用，負(fù)責(zé)將從網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊獲取的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到持久化存儲(chǔ)介質(zhì)中，以供后續(xù)分析、查詢和使用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊時(shí)，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如PostgreSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，以滿足財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢需求。定義數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，具體如下。1）字段：包括公司名稱、日期、總收入、總支出、利潤(rùn)。2）數(shù)據(jù)類型：使用整數(shù)（INT）或浮點(diǎn)數(shù)（DECIMAL）存儲(chǔ)數(shù)值數(shù)據(jù)，使用日期/時(shí)間（DATE/TIME）存儲(chǔ)日期和時(shí)間數(shù)據(jù)，使用文本（VARCHAR）存儲(chǔ)公司名稱。3）索引：公司名稱和日期。4）主鍵：公司稅號(hào)。

數(shù)據(jù)表的結(jié)構(gòu)設(shè)置要適應(yīng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的特性和查詢需求，如果財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)非常龐大，則需要考慮采用數(shù)據(jù)分區(qū)策略，以提高查詢性能。采用數(shù)據(jù)質(zhì)量控制策略，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，如公式（2）所示。

（2）

式中：a為準(zhǔn)確性；Iz為正確數(shù)據(jù)條目數(shù)；Is為總數(shù)據(jù)條目數(shù)。

數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊會(huì)建立定期的數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)策略，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)丟失或?yàn)?zāi)難性故障，以此來(lái)確保系統(tǒng)高效、安全地存儲(chǔ)和管理網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

3.3 數(shù)據(jù)處理模塊

數(shù)據(jù)處理模塊在基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中具有重要作用，包括數(shù)據(jù)分析和挖掘、數(shù)據(jù)可視化以及自動(dòng)化報(bào)告生成。在數(shù)據(jù)處理模塊中，數(shù)據(jù)分析和挖掘是深入研究采集的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提取有用的信息，并為進(jìn)一步?jīng)Q策提供支持。系統(tǒng)構(gòu)建線性回歸模型，用于建立連續(xù)數(shù)值型目標(biāo)變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系模型，其基本方程如公式（3）所示。

Y=β0+β1·X1+β2·X2+...+βn·Xn+ε （3）

式中：Y是要預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量；X1，X2，...，Xn是特征自變量；β0是截距項(xiàng)；β1，β2，...，βn是自變量的回歸系數(shù)；ε是隨機(jī)誤差。

線性回歸的目標(biāo)是通過(guò)調(diào)整系數(shù)β1，β2，...，βn來(lái)找到最佳擬合的線性模型，以最小化誤差項(xiàng)ε，可以使用最小二乘法來(lái)估計(jì)這些系數(shù)。該方法通過(guò)最小化觀測(cè)值與模型預(yù)測(cè)值之間的平方差找到最佳擬合，優(yōu)化線性回歸模型目標(biāo)函數(shù)Z的方程如公式（4）所示。

Z=∑（Yi-（β0+β1·X1i+β2·X2i+...+βn·Xni））2 （4）

式中：Yi是第i個(gè)觀測(cè)值的目標(biāo)變量值；β0+β1·X1i+β2·X2i+...+βn·

Xni是對(duì)第i個(gè)觀測(cè)值的模型預(yù)測(cè)值。

通過(guò)找到最小化目標(biāo)函數(shù)的系數(shù)，獲得最佳擬合的線性模型，用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)點(diǎn)的目標(biāo)變量值。數(shù)據(jù)可視化功能是根據(jù)模型預(yù)測(cè)得出分析結(jié)果，使用Matplotlib工具，將結(jié)果以圖形和圖表的形式呈現(xiàn)出來(lái)，幫助用戶更好地理解和洞察數(shù)據(jù)。系統(tǒng)創(chuàng)建交互性可視化，使用戶能夠通過(guò)懸停、縮放、過(guò)濾等方式與數(shù)據(jù)進(jìn)行互動(dòng)，以更深入地了解財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息。系統(tǒng)自動(dòng)將數(shù)據(jù)分析結(jié)果和可視化圖像嵌入報(bào)告中，確保報(bào)告中的信息與分析結(jié)果同步。使用腳本及工具自動(dòng)排版和生成報(bào)告，然后將報(bào)告以PDF、HTML格式導(dǎo)出并發(fā)送給用戶，以傳達(dá)采集的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

4 測(cè)試試驗(yàn)

4.1 試驗(yàn)準(zhǔn)備

為評(píng)估基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在不同負(fù)載下的性能表現(xiàn)，測(cè)試其穩(wěn)定性和各項(xiàng)性能。試驗(yàn)硬件環(huán)境選擇Dell PowerEdge R740服務(wù)器，2×Intel Xeon Gold 6240 2.6GHz處理器，系統(tǒng)內(nèi)存256GB DDR4，存儲(chǔ)1TB SSD，網(wǎng)絡(luò)帶寬為1Gbit/s。操作系統(tǒng)為Ubuntu Server 20.04 LTS，爬蟲框架采用Scrapy 2.5.0，MySQL 8.0數(shù)據(jù)庫(kù)，Python 3.8數(shù)據(jù)分析工具，Apache JMeter 5.4.1負(fù)載測(cè)試工具。

部署系統(tǒng)到服務(wù)器，并安裝所需軟件和依賴項(xiàng)，配置數(shù)據(jù)庫(kù)、爬蟲框架和數(shù)據(jù)分析工具等。創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集，包括模擬的公司財(cái)務(wù)報(bào)告和股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)。使用Apache JMeter創(chuàng)建性能測(cè)試計(jì)劃，需要定義的測(cè)試場(chǎng)景如下。1）基本負(fù)載測(cè)試，模擬系統(tǒng)在正常負(fù)載下的性能。2）峰值負(fù)載測(cè)試，模擬系統(tǒng)在高負(fù)載情況下的性能。3）數(shù)據(jù)量測(cè)試，測(cè)試系統(tǒng)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的性能。4）穩(wěn)定性測(cè)試，持續(xù)運(yùn)行系統(tǒng)，以測(cè)試其穩(wěn)定性。

4.2 試驗(yàn)結(jié)果

在每個(gè)測(cè)試場(chǎng)景下，模擬多個(gè)并發(fā)用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，運(yùn)行測(cè)試試驗(yàn)并記錄測(cè)試結(jié)果。具體的測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)表見(jiàn)表1。

從表1的測(cè)試結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)看，基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在各種測(cè)試場(chǎng)景下的吞吐量都相對(duì)較高，最高為105Mbit/s，表明系統(tǒng)能夠有效處理大量的請(qǐng)求數(shù)據(jù)，獲取大量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。在各測(cè)試場(chǎng)景下，系統(tǒng)均能表現(xiàn)出較低的平均響應(yīng)時(shí)間，為21.2ms～25.0ms，用戶可以快速獲取所需數(shù)據(jù)，用戶體驗(yàn)感較好。另外，系統(tǒng)在不同測(cè)試場(chǎng)景下均能支持?jǐn)?shù)量較高的最大并發(fā)用戶數(shù)，表明系統(tǒng)具有良好的并發(fā)處理能力，能夠滿足多用戶同時(shí)訪問(wèn)的需求。在各種測(cè)試場(chǎng)景下，系統(tǒng)的錯(cuò)誤率均相對(duì)較低，≦1.5%，穩(wěn)定性和可靠性較高，能夠有效處理各種異常情況。

綜合上述優(yōu)點(diǎn)，基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)在穩(wěn)定性和可靠性方面表現(xiàn)良好，適用于大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)采集和處理任務(wù)，系統(tǒng)能夠在不同負(fù)載和條件下保持高效運(yùn)行，為用戶提供可靠的數(shù)據(jù)采集服務(wù)。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文介紹了基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)的成功設(shè)計(jì)不僅為金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集和分析提供了一項(xiàng)強(qiáng)大的工具，還展示了大數(shù)據(jù)技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)在金融決策支持中的巨大潛力。試驗(yàn)證明了該系統(tǒng)的穩(wěn)定性，可為金融機(jī)構(gòu)、研究機(jī)構(gòu)和各企業(yè)提供較可靠的數(shù)據(jù)采集方式。未來(lái)，研究人員可以繼續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)，增加更多的數(shù)據(jù)源和分析功能，以適應(yīng)不斷變化且復(fù)雜的金融市場(chǎng)?；诖髷?shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將在金融領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，為決策者提供更深入的洞察方式及更好的決策支持。

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