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：

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）