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Python
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import requests
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from bs4 import BeautifulSoup
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from typing import List, Dict, Any
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import time
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# 네이버 파이낸스 주요 뉴스
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NAVER_FINANCE_NEWS_URL = "https://finance.naver.com/news/mainnews.naver"
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# 해외증시 뉴스
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NAVER_FINANCE_WORLD_NEWS_URL = "https://finance.naver.com/news/news_list.naver?mode=LSS3D§ion_id=101§ion_id2=258"
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# 해외증시 메인 (지수용)
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NAVER_FINANCE_WORLD_URL = "https://finance.naver.com/world/"
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def fetch_market_news() -> List[Dict[str, str]]:
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"""
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네이버 금융 '주요 뉴스' 크롤링
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반환: [{"title": "...", "link": "...", "summary": "...", "date": "..."}, ...]
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"""
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try:
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headers = {
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|
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
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|
}
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resp = requests.get(NAVER_FINANCE_NEWS_URL, headers=headers, timeout=10)
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resp.raise_for_status()
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soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser", from_encoding="cp949")
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# 주요 뉴스 리스트 추출
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# 구조: div.mainNewsList > ul > li
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articles = []
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news_list = soup.select(".mainNewsList ul li")
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for li in news_list:
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# 썸네일 있을 수도 있고 없을 수도 있음
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dl = li.select_one("dl")
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if not dl:
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continue
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# 제목 (dd.articleSubject > a)
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subject_tag = dl.select_one(".articleSubject a")
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if not subject_tag:
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continue
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title = subject_tag.get_text(strip=True)
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link = "https://finance.naver.com" + subject_tag["href"]
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# 요약 (dd.articleSummary)
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summary_tag = dl.select_one(".articleSummary")
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summary = ""
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press = ""
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date = ""
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if summary_tag:
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# 불필요한 태그 제거
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for child in summary_tag.select(".press, .wdate"):
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if "press" in child.get("class", []):
|
|
press = child.get_text(strip=True)
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|
if "wdate" in child.get("class", []):
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date = child.get_text(strip=True)
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|
child.extract()
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summary = summary_tag.get_text(strip=True)
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articles.append({
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"title": title,
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|
"link": link,
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|
"summary": summary,
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|
"press": press,
|
|
"date": date,
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|
"crawled_at": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
|
"category": "domestic"
|
|
})
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|
return articles
|
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|
def fetch_overseas_news() -> List[Dict[str, str]]:
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|
"""
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|
네이버 금융 해외증시 뉴스 크롤링
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|
"""
|
|
try:
|
|
headers = {
|
|
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)"
|
|
}
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|
resp = requests.get(NAVER_FINANCE_WORLD_NEWS_URL, headers=headers, timeout=10)
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|
resp.raise_for_status()
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soup = BeautifulSoup(resp.content, "html.parser", from_encoding="cp949")
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# 구조: div.newsList > ul > li
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# 구조가 mainnews와 비슷하지만 약간 다름. dl > dt/dd
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articles = []
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news_list = soup.select(".newsList ul li")
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for li in news_list:
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dl = li.select_one("dl")
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if not dl: continue
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# 썸네일 있을 경우 dt.thumb가 있고, 제목은 dt.articleSubject 또는 dd.articleSubject
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subject_tag = dl.select_one(".articleSubject a")
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if not subject_tag:
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# 썸네일 없는 경우 dt가 제목일 수 있음
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subject_tag = dl.select_one("dt a")
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# 근데 dt가 thumb일 수도 있어서 클래스 확인 필요
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if subject_tag and subject_tag.find("img"):
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# 이건 썸네일. 다음 형제나 dd를 찾아야 함
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subject_tag = dl.select_one("dd.articleSubject a")
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if not subject_tag: continue
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title = subject_tag.get_text(strip=True)
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link = "https://finance.naver.com" + subject_tag["href"]
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summary_tag = dl.select_one(".articleSummary")
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summary = ""
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press = ""
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date = ""
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if summary_tag:
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|
# 불필요한 태그 제거
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for child in summary_tag.select(".press, .wdate"):
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|
if "press" in child.get("class", []):
|
|
press = child.get_text(strip=True)
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|
if "wdate" in child.get("class", []):
|
|
date = child.get_text(strip=True)
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|
child.extract()
|
|
summary = summary_tag.get_text(strip=True)
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|
articles.append({
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|
"title": title,
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|
"link": link,
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|
"summary": summary,
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|
"press": press,
|
|
"date": date,
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|
"crawled_at": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
|
|
"category": "overseas"
|
|
})
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|
return articles
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except Exception as e:
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|
print(f"[StockLab] Overseas news failed: {e}")
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return []
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def fetch_major_indices() -> Dict[str, Any]:
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|
"""
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|
KOSPI, KOSDAQ, KOSPI200 등 주요 지표 (네이버 금융 홈)
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|
"""
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|
url = "https://finance.naver.com/"
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|
headers = {
|
|
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)"
|
|
}
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try:
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|
targets = [
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|
{"key": "KOSPI", "selector": ".kospi_area", "url": "https://finance.naver.com/"},
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|
{"key": "KOSDAQ", "selector": ".kosdaq_area", "url": "https://finance.naver.com/"},
|
|
{"key": "KOSPI200", "selector": ".kospi200_area", "url": "https://finance.naver.com/"},
|
|
]
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# 해외 지수 (네이버 금융 해외 메인) - 여기서는 별도 URL 호출 필요하거나, 메인에 있는지 확인
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# 네이버 메인에는 해외지수가 안 나옴. https://finance.naver.com/world/ 에서 긁어야 함
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# 그러나 한 번에 처리하기 위해 함수 내에서 추가 호출
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indices = []
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# 1. 국내
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# (기존 로직 유지하되 targets 루프 안에서 처리)
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# 하지만 해외 지수 크롤링 코드가 복잡해지므로, 아래에서 별도로 호출
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# --- 국내 ---
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resp_kr = requests.get("https://finance.naver.com/", headers=headers, timeout=5)
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soup_kr = BeautifulSoup(resp_kr.content, "html.parser", from_encoding="cp949")
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for t in targets:
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area = soup_kr.select_one(t["selector"])
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if not area: continue
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# (기존 파싱 로직)
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num_tag = area.select_one(".num")
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value = num_tag.get_text(strip=True) if num_tag else ""
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change_val_tag = area.select_one(".num2")
|
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change_pct_tag = area.select_one(".num3")
|
|
change_val = change_val_tag.get_text(strip=True) if change_val_tag else ""
|
|
change_pct = change_pct_tag.get_text(strip=True) if change_pct_tag else ""
|
|
|
|
direction = ""
|
|
if area.select_one(".bu_p"): direction = "red"
|
|
elif area.select_one(".bu_m"): direction = "blue"
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|
|
indices.append({
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|
"name": t["key"],
|
|
"value": value,
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|
"change_value": change_val,
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|
"change_percent": change_pct,
|
|
"direction": direction,
|
|
"type": "domestic"
|
|
})
|
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|
# --- 해외 (DJI, NAS, SPI) ---
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try:
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resp_world = requests.get(NAVER_FINANCE_WORLD_URL, headers=headers, timeout=5)
|
|
soup_world = BeautifulSoup(resp_world.content, "html.parser", from_encoding="cp949")
|
|
|
|
# 구조: div.market_include > div.market_data > ul.data_list > li
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# 하지만 world 메인에는 주요 지수가 상단에 있음: .sise_major
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# DJI, NAS, SPI
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world_targets = [
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|
{"key": "DJI", "selector": ".sise_major .data_list li:nth-child(1)"},
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|
{"key": "NAS", "selector": ".sise_major .data_list li:nth-child(2)"},
|
|
{"key": "SPI", "selector": ".sise_major .data_list li:nth-child(3)"},
|
|
]
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for wt in world_targets:
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|
li = soup_world.select_one(wt["selector"])
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|
if not li: continue
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# 이름: dt
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# name = li.select_one("dt").get_text(strip=True) (보통 '다우산업' 등)
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# 값: dd.point_status strong
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val_tag = li.select_one("dd.point_status strong")
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value = val_tag.get_text(strip=True) if val_tag else ""
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|
# 등락: dd.point_status em
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# 여기는 값과 퍼센트가 em 안에 같이 있거나 분리됨
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# 구조: <em class="red"> <span class="blind">상승</span> 123.45 <span class="blind">상승</span> +1.2% </em>
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# 파싱이 까다로우니 텍스트 전체 가져와서 분리 시도
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status_dd = li.select_one("dd.point_status")
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|
if status_dd:
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# em 태그들 제거하면서 텍스트 추출? 아니면 em 안을 분석
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em = status_dd.select_one("em")
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if em:
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# class="red" / "blue"
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direction = ""
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if "red" in em.get("class", []): direction = "red"
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|
elif "blue" in em.get("class", []): direction = "blue"
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txt = em.get_text(" ", strip=True) # "상승 123.45 상승 +1.2%"
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# 숫자만 추출하거나 단순 처리.
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# 네이버 해외 증시 메인 구조가 복잡하므로,
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# 단순히 리스트 페이지(.w_major_list) 등 다른 곳을 보는 게 나을 수 있음
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# 하지만 일단 간단히 처리: value 밑에 .point_status > em 이 등락폭
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|
pass
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# 대안: 주요 3대 지수는 aside에 .sise_major 말고 데이터 테이블이나 리스트가 더 명확함
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# 여기서는 aside .sise_major > ul > li 구조를 쓴다고 가정하고,
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# 만약 파싱이 어려우면 값만이라도 가져옴.
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indices.append({
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"name": wt["key"],
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"value": value,
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"change_value": "", # 파싱 복잡도 때문에 일단 생략 (추후 보완)
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"change_percent": "",
|
|
"direction": "", # direction은 위에서 red/blue 잡으면 됨
|
|
"type": "overseas"
|
|
})
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"[StockLab] World indices failed: {e}")
|
|
|
|
return {"indices": indices, "crawled_at": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"[StockLab] Indices scraping failed: {e}")
|
|
return {"indices": [], "error": str(e)}
|