A股申万一级分类，共31个

sw1_770000,美容护理

sw1_760000,环保

sw1_750000,石油石化

sw1_740000,煤炭

sw1_730000,通信

sw1_720000,传媒

sw1_710000,计算机

sw1_650000,国防军工

sw1_640000,机械设备

sw1_630000,电力设备

sw1_620000,建筑装饰

sw1_610000,建筑材料

sw1_510000,综合

sw1_490000,非银金融

sw1_480000,银行

sw1_460000,社会服务

sw1_450000,商贸零售

sw1_430000,房地产

sw1_420000,交通运输

sw1_410000,公用事业

sw1_370000,医药生物

sw1_360000,轻工制造

sw1_350000,纺织服饰

sw1_340000,食品饮料

sw1_330000,家用电器

sw1_280000,汽车

sw1_270000,电子

sw1_240000,有色金属

sw1_230000,钢铁

sw1_220000,基础化工

sw1_110000,农林牧渔

（申万一级分类信息从新浪财经网页抓取，完整的python代码在文章

《板块分析1/2 - 如何获取A股个股的申万分类信息(含完整python代码)》

中，点击该链接查看）

A股申万二级分类，共131个

sw2_730200,通信设备

sw2_730100,通信服务

sw2_721000,电视广播Ⅱ

sw2_720900,出版

sw2_720700,数字媒体

sw2_720600,影视院线

sw2_720500,广告营销

sw2_720400,游戏Ⅱ

sw2_710400,软件开发

sw2_710300,IT服务Ⅱ

sw2_710100,计算机设备

sw2_650500,军工电子Ⅱ

sw2_650400,航海装备Ⅱ

sw2_650300,地面兵装Ⅱ

sw2_650200,航空装备Ⅱ

sw2_650100,航天装备Ⅱ

sw2_640700,自动化设备

sw2_640600,工程机械

sw2_640500,轨交设备Ⅱ

sw2_640200,专用设备

sw2_640100,通用设备

sw2_630800,电网设备

sw2_630700,电池

sw2_630600,风电设备

sw2_630500,光伏设备

sw2_630300,其他电源设备Ⅱ

sw2_630100,电机Ⅱ

sw2_620600,工程咨询服务Ⅱ

sw2_620400,专业工程

sw2_620300,基础建设

sw2_620200,装修装饰Ⅱ

sw2_620100,房屋建设Ⅱ

sw2_610300,装修建材

sw2_610200,玻璃玻纤

sw2_610100,水泥

sw2_510100,综合Ⅱ

sw2_490300,多元金融

sw2_490200,保险Ⅱ

sw2_490100,证券Ⅱ

sw2_480500,农商行Ⅱ

sw2_480400,城商行Ⅱ

sw2_480300,股份制银行Ⅱ

sw2_480200,国有大型银行Ⅱ

sw2_461100,教育

sw2_461000,旅游及景区

sw2_460900,酒店餐饮

sw2_460800,专业服务

sw2_460600,体育Ⅱ

sw2_450700,旅游零售Ⅱ

sw2_450600,互联网电商

sw2_450400,专业连锁Ⅱ

sw2_450300,一般零售

sw2_450200,贸易Ⅱ

sw2_430300,房地产服务

sw2_430100,房地产开发

sw2_421100,航运港口

sw2_421000,航空机场

sw2_420900,铁路公路

sw2_420800,物流

sw2_410300,燃气Ⅱ

sw2_410100,电力

sw2_370600,医疗服务

sw2_370500,医疗器械

sw2_370400,医药商业

sw2_370300,生物制品

sw2_370200,中药Ⅱ

sw2_370100,化学制药

sw2_360500,文娱用品

sw2_360300,家居用品

sw2_360200,包装印刷

sw2_360100,造纸

sw2_350300,饰品

sw2_350200,服装家纺

sw2_350100,纺织制造

sw2_340900,调味发酵品Ⅱ

sw2_340800,休闲食品

sw2_340700,饮料乳品

sw2_340600,非白酒

sw2_340500,白酒Ⅱ

sw2_340400,食品加工

sw2_330700,其他家电Ⅱ

sw2_330600,家电零部件Ⅱ

sw2_330500,照明设备Ⅱ

sw2_330400,厨卫电器

sw2_330300,小家电

sw2_330200,黑色家电

sw2_330100,白色家电

sw2_280600,商用车

sw2_280500,乘用车

sw2_280400,摩托车及其他

sw2_280300,汽车服务

sw2_280200,汽车零部件

sw2_270600,电子化学品Ⅱ

sw2_270500,消费电子

sw2_270400,其他电子Ⅱ

sw2_270300,光学光电子

sw2_270200,元件

sw2_270100,半导体

sw2_240600,能源金属

sw2_240500,小金属

sw2_240400,贵金属

sw2_240300,工业金属

sw2_240200,金属新材料

sw2_230500,特钢Ⅱ

sw2_230400,普钢

sw2_230300,冶钢原料

sw2_220900,非金属材料Ⅱ

sw2_220800,农化制品

sw2_220600,橡胶

sw2_220500,塑料

sw2_220400,化学纤维

sw2_220300,化学制品

sw2_220200,化学原料

sw2_110900,农业综合Ⅱ

sw2_110800,动物保健Ⅱ

sw2_110700,养殖业

sw2_110500,农产品加工

sw2_110400,饲料

sw2_110300,林业Ⅱ

sw2_110200,渔业

sw2_110100,种植业

sw2_770300,医疗美容

sw2_770200,化妆品

sw2_770100,个护用品

sw2_760200,环保设备Ⅱ

sw2_760100,环境治理

sw2_750300,炼化及贸易

sw2_750200,油服工程

sw2_750100,油气开采Ⅱ

sw2_740200,焦炭Ⅱ

sw2_740100,煤炭开采

抓取某浪财经网页申万二级分类信息的python完整代码

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import re

from operator import itemgetter

import time

import random

import pandas as pd

def remove_col(arr, ith):

itg = itemgetter(*filter((ith).__ne__, range(len(arr[0]))))

return list(map(list, map(itg, arr)))

url = 'http://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodes'

# http://vip.stock.finance.sina.com.cn/quotes_service/api/json_v2.php/Market_Center.getHQNodes

heads = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36"}

# url = 'https://www.holidayfrancedirect.co.uk/cottages-holidays/index.htm'

resText = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(resText.content, features='lxml')

s = soup.text

print('\n申万二级分类:')

shw2 = s[s.find('sw1_hy'):s.find('sw2_hy')]

shw2_cut = shw2[shw2.find('[['):shw2.find(']]')]

shw2_cut = re.sub(r'\[','',shw2_cut)

shw2_list = shw2_cut.split(']')

shw2_list_split = []

for i in range(0,len(shw2_list)): # len(shw2_list)

item_split = shw2_list[i].split(',')

if i == 0:

temp_str = item_split[0].encode('utf-8').decode('unicode_escape')

# print(i,temp_str)

item_split[0] = temp_str

else:

temp_str = item_split[1].encode('utf-8').decode('unicode_escape')

# print(i,temp_str)

item_split[1] = temp_str

item_split = item_split[1:4]

shw2_list_split.append(item_split)

result_shw2 = remove_col(shw2_list_split, 1)

print()

print('申万二级分类总数:',len(result_shw2))

print('申万二级分类总数(包括各分类的股票)：',len(shw2_category_and_stocks))

# 抓取信息写入csv文件

shw2_category = [x[0][0] for x in shw2_category_and_stocks]

shw2_code = [x[0][1] for x in shw2_category_and_stocks]

dict1 = {'shw2_code': shw2_code,'shw2_category': shw2_category}

df1 = pd.DataFrame(dict1)

df1.to_csv('shenwan2_category.csv',index = False)

shw2_category_code = [x[1] for x in shw2_categorystock]

shw2_category_name = [x[0] for x in shw2_categorystock]

shw2_category_mktcode = [x[2] for x in shw2_categorystock]

shw2_stock_code = [x[3] for x in shw2_categorystock]

shw2_stock_name = [x[4] for x in shw2_categorystock]

stock_mktcap = [x[5] for x in shw2_categorystock]

stock_nmc = [x[6] for x in shw2_categorystock]

dict2 = {'shw2_code': shw2_category_code,'category_name': shw2_category_name,'category_mktcode':shw2_category_mktcode,\

'stock_code':shw2_stock_code,'stock_name':shw2_stock_name,'stock_mktcap':stock_mktcap,'stock_nmc':stock_nmc} #

df2 = pd.DataFrame(dict2)

df2.to_csv('shenwan2_category_stocks.csv',index = False)

shenwan2_category_stocks.csv 格式如下图：

其中每行内容说明如下：

表头

说明

示例

shw2_code

申万二级分类代码

sw2_730200

category_name

申万二级分类名称

通信设备

category_mktcode

申万二级分类市场代码

bj831961

stock_code

股票代码

831961

stock_name

股票名称

创远信科

stock_mktcap

股票总市值

163838.06

stock_nmc

股票流通市值

94781.02

抓取某浪财经A股申万一级分类信息的完整python，在文章《板块分析1/2 - 如何获取A股个股的申万分类信息(含完整python代码)》中，

点击这里查看

。

（本文完）

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