使用请求从 XHR 中抓取数据

Question

我想抓取这个网站的数据。 但是我得到的结果与网站上发布的结果不同。 例如，当我运行代码时，对于 14000 和 48 个月的持续时间，我得到 7.03 的 TAE，而站点上的值为 6.44。 我认为参数设置错误。 有人可以帮助我吗？

我以多种方式更改了参数，但它不起作用。 我不知道如何找到正确的参数。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import json
import pandas as pd

#Let's first collect few auth vars
r = requests.Session()
response = r.get("https://simuladores.bancosantander.es/SantanderES/loansimulatorweb.aspx?por=webpublica&prv=publico&m=100&cta=1&ls=0#/t0")
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html')
key = soup.find_all('script',text=re.compile('Afi.AfiAuth.Init'))
pattern = r"Afi.AfiAuth.Init\((.*?)\)"

WSSignature = re.findall(pattern,key[0].text)[0].split(',')[-1].replace('\'','')
WSDateTime = re.findall(pattern,key[0].text)[0].split(',')[1].replace('\'','')

headers = {
    'Origin': 'https://simuladores.bancosantander.es',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36',
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8',
    'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
    'WSSignature': WSSignature,
    'Referer': 'https://simuladores.bancosantander.es/SantanderES/loansimulatorweb.aspx?por=webpublica&prv=publico&m=100&cta=1&ls=0',
    'WSDateTime': WSDateTime,
    'WSClientCode': 'SantanderES',
}

#Those are the standard params of a request
params = {'wsInputs': {'finality': 'prestamo coche',
  'productCode': 'p100',
  'capitalOrInstallment': 5000,
  'monthsTerm': 96,
  'mothsInitialTerm': 12,
  'openingCommission': 1.5,
  'minOpeningCommission': 60,
  'financeOpeningCommission': True,
  'interestRate': 5.5,
  'interestRateReferenceIndex': 0,
  'interestRateSecondaryReferenceIndex': 0,
  'interestRateSecondaryWithoutVinculation': 6.5,
  'interestRateSecondaryWithAllVinculation': 0,
  'interestRateSecondary': 6.5,
  'loanDate': '2019-06-13',
  'birthDate': '2001-06-13',
  'financeLoanProtectionInsurance': True,
  'percentageNotaryCosts': 0.003,
  'loanCalculationMethod': 0,
  'calculationBase': 4,
  'frecuencyAmortization': 12,
  'frecuencyInterestPay': 12,
  'calendarConvention': 0,
  'taeCalculationBaseType': 4,
  'lackMode': 0,
  'amortizationCarencyMonths': 0,
  'typeAmortization': 1,
  'insuranceCostSinglePremium': 0,
  'with123': False,
  'electricVehicle': False}}
#The scraping function
def scrape(amount, duration, params):

    params['wsInputs']['capitalOrInstallment'] = amount
    params['wsInputs']['monthsTerm'] = duration
    response = r.post('https://simuladores.bancosantander.es/WS/WSSantanderTotalLoan.asmx/Calculate', headers=headers, data=json.dumps(params))
    return json.loads(response.content)['d']


Amounts = [13000]
Durations = [ 48, 60, 72, 84, 96]
results = []
for amount in Amounts:
    for duration in Durations:
        result = scrape(amount, duration, params)
        result['Amount'] = amount
        result['Duration'] = duration
        results.append(result)

df = pd.DataFrame(results)

Answer 1

首先，正如@Richard 所说，您的代码没有任何问题。

您获得 7.03% 而不是 6.44% 的原因是因为您使用的贷款模拟器以某种方式作弊（以显得更具竞争力）。 您的不同之处在于对金融委员会的考虑。 这意味着如果您将标准参数'openingCommission'为 0，您将获得6.45% 。 准确获得6.44%怎么样？ 一个建议如下。

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解释（使用法语术语）

如果我计算与超参数 {14k€, 48months, 330.47€/m} 相关的 TEG 和 TAE，我得到6.26%和6.44% 。

但是如果我做同样的计算，包括210€的Comisión de apertura financiada ，我得到~7.03%和7.23% 。

其中i高于（和低于）代表内部收益率 (IRR) ，即对等式 (E1) 进行环比的比率：

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这意味着您应该考虑将 IRR 求解器集成到您的工作流程中，使用可用的信息（月经量、持续时间、总金额甚至费用）重新计算 TAE。