如何爬取无独特类名的股票筛选网站表格数据？

你之前使用的选择器没有限定元素所在的表格单元格位置，finviz内幕交易页面的.tab-link类会同时作用于股票代码、持有人姓名、SEC文档链接三类元素，所以会匹配到多余内容。 #

单独提取Ticker的修正代码 #

你可以通过限定选择器匹配每行第一个单元格内的.tab-link元素，精准过滤掉其他位置的同类元素：

Ticker = [item.text.strip() for item in soup.select('tr td:first-child .tab-link')]

全字段爬取完整方案 #

你需要爬取多类数据保存到Excel，更稳定的方案是直接按行按列索引提取所有字段，无需依赖元素类名做复杂匹配，也能避免不同字段单独提取出现数据错位的问题：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import pandas as pd

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:94.0) Gecko/20100101 Firefox/94.0'}
df_headers = ['Ticker' , 'Owner' , 'Relationship' , 'Date' ,'Transaction' , 'Total Shares' , 'SEC Form']
url= "https://finviz.com/insidertrading.ashx"
r = requests.get(url, headers=headers)

soup = BeautifulSoup(r.content, 'lxml')
# 匹配所有数据行，跳过表头
data_rows = soup.select('table.styled-table-insider tr')[1:]
result = []

for row in data_rows:
    cols = row.find_all('td')
    # 按列索引提取对应字段
    ticker = cols[0].text.strip()
    owner = cols[1].text.strip()
    relationship = cols[2].text.strip()
    date = cols[3].text.strip()
    transaction = cols[4].text.strip()
    total_shares = cols[5].text.strip()
    sec_form = cols[6].text.strip()
    result.append([ticker, owner, relationship, date, transaction, total_shares, sec_form])

# 导出到Excel
df = pd.DataFrame(result, columns=df_headers)
df.to_excel('finviz内幕交易数据.xlsx', index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者seanofdead