首先，你遇到的ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'Revenue'错误非常明确——你写了int('Revenue')，这是在尝试把字符串'Revenue'转换成整数，这显然是行不通的，你真正要做的是获取technicals字典里'Revenue'对应的数值，再进行判断。

另外，Yahoo Finance返回的营收值是带后缀的字符串（比如"383.31B"代表3833.1亿美元），不能直接转成整数，需要先解析这个后缀（B=十亿，M=百万，K=千），再转换成对应的数值，才能和1000亿美元（即100*10^9）做比较。

完整修复后的代码 #

import urllib2
from bs4 import BeautifulSoup
import time

def parse_financial_value(value_str):
    """解析带后缀的财务数值字符串（如383.31B、12.5M）为数值"""
    if not value_str:
        return 0
    # 去掉千分位逗号
    cleaned_str = value_str.replace(',', '')
    try:
        if 'B' in cleaned_str:
            return float(cleaned_str.replace('B', '')) * 10**9
        elif 'M' in cleaned_str:
            return float(cleaned_str.replace('M', '')) * 10**6
        elif 'K' in cleaned_str:
            return float(cleaned_str.replace('K', '')) * 10**3
        else:
            return float(cleaned_str)
    except ValueError:
        # 解析失败时返回0，避免程序崩溃
        return 0

def scrape_yahoo(stock):
    technicals = {}
    try:
        url = ('http://finance.yahoo.com/q/ks?s='+stock)
        page = urllib2.urlopen(url)
        soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')
        tables = soup.findAll('table', {"class" : 'table-qsp-stats'})
        for table in tables:
            table_body = table.find('tbody')
            rows = table_body.find_all('tr')
            for row in rows:
                col_name = row.find_all('span')
                col_name = [cell.text.strip() for cell in col_name]
                col_val = row.find_all('td')
                col_val = [cell.text.strip() for cell in col_val]
                if col_name and len(col_val)>=2:
                    technicals[col_name[0]] = col_val[1]
        return technicals
    except Exception as e:
        print('Failed to scrape {}: {}'.format(stock, str(e)))
        return technicals

def scrape(stock_list, interested):
    # 保存所有符合条件的股票数据，而不是只返回最后一个
    all_technicals = {}
    for each_stock in stock_list:
        technicals = scrape_yahoo(each_stock)
        # 获取营收值并解析
        revenue = parse_financial_value(technicals.get('Revenue', '0'))
        # 判断是否超过1000亿美元（1000*10^9）
        if revenue > 1000 * 10**9:
            print(each_stock)
            for ind in interested:
                print("{}: {}".format(ind, technicals.get(ind, 'N/A')))
            print("------")
            all_technicals[each_stock] = technicals
        time.sleep(1)
    return all_technicals

def main():
    stock_list = ['aapl', 'tsla', 'ge']
    interested = ['Market Cap (intraday)', 'Return on Equity', 'Revenue', 'Quarterly Revenue Growth']
    tech = scrape(stock_list, interested)
    print("符合条件的股票数据：", tech)

if __name__ == "__main__":
    main()

关键修改点说明 #

1. 修复类型转换错误：
   把错误的int('Revenue')改成了通过technicals.get('Revenue', '0')获取实际的营收字符串，再用parse_financial_value函数转换成数值。

2. 添加财务数值解析函数：
   parse_financial_value专门处理带后缀的财务数据，比如把"383.31B"转换成383310000000.0（即3833.1亿美元），这样就能和1000亿美元的阈值做准确比较。

3. 增加异常处理：

   • 在解析数值时添加了异常捕获，避免因数据格式异常导致程序崩溃；
   • 在抓取数据时，增加了对col_name和col_val长度的判断，防止索引越界。

4. 优化数据存储：
   修改了scrape函数，将所有符合条件的股票数据存入all_technicals字典返回，而不是只返回最后一个股票的数据，更符合实际需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者alskdjf