SBIネオモバイル証券のポートフォリオをCSVで取り込む【Python】

import sys
import time
import datetime
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import Select
import pandas
from bs4 import BeautifulSoup
import csv







def neomobile_login(neomobileusername,neomobilepassword):

    # chromedriverは、chromeのバージョンに合わせて、常に最新にする
    # chromedriver.exeの場所をフルパスで指定してください。
    chromedriver = "chromedriverのフルパス"
    driver = webdriver.Chrome(chromedriver)

    # ネオモバログインHP
    driver.get("https://trade.sbineomobile.co.jp/login")

    # 3秒待つ
    time.sleep(3)

    user = driver.find_element_by_name("username")
    passwd = driver.find_element_by_name("password")
    btn_login = driver.find_element_by_id("neo-login-btn")
    
    user.send_keys(neomobileusername)
    passwd.send_keys(neomobilepassword)
    btn_login.click()

    # 1秒待つ
    time.sleep(1)
    return driver



def portfolio_list():
    #ポートフォリオページにアクセス
    driver.get("https://trade.sbineomobile.co.jp/account/portfolio")
    time.sleep(2)

    #最下部までスクロール
    html01=driver.page_source
    while 1:
        #div class sp-main内をスクロール　参考https://ja.coder.work/so/java/853876
        #スクロール幅10000pixelで設定しています。3ページ読み込み程度では問題なく動きますが、上手くいかないようなら数字を大きくしてみてください。
        driver.execute_script("arguments[0].scrollTop =arguments[1];",driver.find_element_by_class_name("sp-main"), 10000);
        
        time.sleep(2)
        html02=driver.page_source
        if html01!=html02:
            html01=html02
        else:
            break



    # 文字コードをUTF-8に変換
    html = driver.page_source.encode('utf-8')
    # BeautifulSoupでパース
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")


    #table(現在値〜預り区分をpandasで取得)
    table = soup.findAll("table") 
    df_table = pandas.read_html(str(table))
    #table数（保持銘柄数）
    tableno=len(df_table)

    
    #空のデータフレームを作成
    list_df = pandas.DataFrame( )
    #銘柄ごとにテーブルを取得し追加していく
    for x in range(0,tableno):
        s=df_table[x].iloc[:,1]
        list_df=list_df.append(s)
    

    #列名の付け直し
    list_df.columns=['現在値前日比','保有数量','（うち売却注文中）','評価損益率','平均取得単価','預り区分'] 
    #indexを0から振る
    list_df=list_df.reset_index(drop=True)
    
    print("テーブル抽出")

    list_df.to_csv("ネオモバテーブル.csv")    
    

    #コード、銘柄名、評価額、評価損益はclass名から1銘柄ずつ取得する
    
    #コード
    code_list=list()
    for codes in soup.find_all(class_="ticker"):
        code=codes.get_text()
        code=code.strip()
        code_list.append(code)
     
    df_code=pandas.Series(code_list)

    #銘柄名
    name_list=list()
    for names in soup.find_all(class_="name"):
        name=names.get_text()
        name=name.strip()
        name_list.append(name)
        #print("銘柄名")
        #print(name)

    df_name=pandas.Series(name_list)

    #評価額
    value_list=list()
    for values in soup.find_all(class_="value"):
        value=values.get_text()
        value_list.append(value)

    df_value=pandas.Series(value_list)

    #評価損益
    rate_list=list()
    for rates in soup.find_all(class_="rate"):
        rate=rates.get_text().strip()
        rate_list.append(rate)
        #print(fUp)

    df_rate=pandas.Series(rate_list)
    
    #コード〜評価損益を結合
    df=pandas.concat([df_code,df_name,df_value,df_rate],axis=1)
    #列名を更新
    df.columns=['コード','銘柄名','評価額','損益']  

    df_result=pandas.concat([df,list_df],axis=1)
    df_result.index=df_result.index+1
    #出力確認用
    #df_result.to_csv("ネオモバポートフォリオ.csv")

   


    #数値を扱いやすいように修正
    #評価額
    value=df_result["評価額"].str.split("\n",expand=True)[1]
    value=value.str.replace(',','')
    print(value)

    #損益
    rate=df_result["損益"].str.split("\n",expand=True)[1]
    rate=rate.str.replace(',','')
    print(rate)

    #現在値
    price=df_result["現在値前日比"].str.split("  円",expand=True)[0]
    price=price.str.replace(',','')

    #前日比円
    pricerate=df_result["現在値前日比"].str.split("/  ",expand=True)[1]
    pricerate=pricerate.str.split(" ",expand=True)[0]
    pricerate=pricerate.str.replace(',','')

    #前日比パーセント
    pricepercent=df_result["現在値前日比"].str.split("/  ",expand=True)[1]
    pricepercent=pricepercent.str.split(" ",expand=True)[1]
    pricepercent=pricepercent.str.split("%",expand=True)[0]
   
    #保有数量
    stock=df_result["保有数量"].str.split("株",expand=True)[0]
    stock=stock.str.replace(',','')
    
    #売却注文中
    stocksell=df_result["（うち売却注文中）"].str.split("株",expand=True)[0]
    stocksell=stocksell.str.replace(',','')
    
    #評価損益率
    percentage=df_result["評価損益率"].str.split("%",expand=True)[0]
    
    #平均取得単価
    aveprice=df_result["平均取得単価"].str.split("  ",expand=True)[0]
    aveprice=aveprice.str.replace(',','')

    #データフレームを結合
    df_result2=pandas.concat([df_result["コード"],df_result["銘柄名"],value,rate,price,pricerate,pricepercent,stock,stocksell,percentage,aveprice,df_result["預り区分"]],axis=1)
    df_result2.columns=['コード','銘柄名','評価額(円)','損益(円)','現在値(円)','前日比(円)','前日比(%)','保有数量(株)','（うち売却注文数)(株)','評価損益率(%)','平均取得単価(円)','預り区分'] 


    return df_result2





def export_data(df_result, name):
    df_result2.to_csv(name + '{0:%Y%m%d}.csv'.format(datetime.date.today()))


if __name__ == '__main__':
    
    # SMBC日興ログインアカウント
    neomobileusername = "ユーザーネーム"
    neomobilepassword = "パスワード"
    name="SBIネオモバイルポートフォリオ（csv出力時のファイル名)"
    #ログイン
    driver=neomobile_login(neomobileusername,neomobilepassword)

    #注文中リストの書き出し
    df_result2=portfolio_list()
   
    export_data(df_result2,name)
    

    driver.quit()

import sys
import time
import datetime
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import Select
import pandas
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

def neomobile_login(neoｄmobileusername,neomobilepassword):

    # chromedriverは、chromeのバージョンに合わせて、常に最新にする
    # chromedriver.exeの場所をフルパスで指定してください。
    chromedriver = "chromedriverのフルパス"
    driver = webdriver.Chrome(chromedriver)

    # ネオモバログインHP
    driver.get("https://trade.sbineomobile.co.jp/login")

    # 3秒待つ
    time.sleep(3)

    user = driver.find_element_by_name("username")
    passwd = driver.find_element_by_name("password")
    btn_login = driver.find_element_by_id("neo-login-btn")
    
    user.send_keys(neomobileusername)
    passwd.send_keys(neomobilepassword)
    btn_login.click()

    # 1秒待つ
    time.sleep(1)
    return driver

def portfolio_list():
    #ポートフォリオページにアクセス
    driver.get("https://trade.sbineomobile.co.jp/account/portfolio")
    time.sleep(2)

    #最下部までスクロール
    html01=driver.page_source
    while 1:
        #div class sp-main内をスクロール　参考https://ja.coder.work/so/java/853876
        #スクロール幅10000pixelで設定しています。3ページ読み込み程度では問題なく動きますが、上手くいかないようなら数字を大きくしてみてください。
        driver.execute_script("arguments[0].scrollTop =arguments[1];",driver.find_element_by_class_name("sp-main"), 10000);
        
        time.sleep(2)
        html02=driver.page_source
        if html01!=html02:
            html01=html02
        else:
            break

 # 文字コードをUTF-8に変換
    html = driver.page_source.encode('utf-8')
    # BeautifulSoupでパース
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")


    #table(現在値〜預り区分をpandasで取得)
    table = soup.findAll("table") 
    df_table = pandas.read_html(str(table))
    #table数（保持銘柄数）
    tableno=len(df_table)
    
    #空のデータフレームを作成
    list_df = pandas.DataFrame( )
    #銘柄ごとにテーブルを取得し追加していく
    for x in range(0,tableno):
        s=df_table[x].iloc[:,1]
        list_df=list_df.append(s)
    

    #列名の付け直し
    list_df.columns=['現在値前日比','保有数量','（うち売却注文中）','評価損益率','平均取得単価','預り区分'] 
    #indexを0から振る
    list_df=list_df.reset_index(drop=True)

#数値を扱いやすいように修正
    #評価額
    value=df_result["評価額"].str.split("\n",expand=True)[1]
    value=value.str.replace(',','')
    print(value)

    #損益
    rate=df_result["損益"].str.split("\n",expand=True)[1]
    rate=rate.str.replace(',','')
    print(rate)

    #現在値
    price=df_result["現在値前日比"].str.split("  円",expand=True)[0]
    price=price.str.replace(',','')

    #前日比円
    pricerate=df_result["現在値前日比"].str.split("/  ",expand=True)[1]
    pricerate=pricerate.str.split(" ",expand=True)[0]
    pricerate=pricerate.str.replace(',','')

    #前日比パーセント
    pricepercent=df_result["現在値前日比"].str.split("/  ",expand=True)[1]
    pricepercent=pricepercent.str.split(" ",expand=True)[1]
    pricepercent=pricepercent.str.split("%",expand=True)[0]
   
    #保有数量
    stock=df_result["保有数量"].str.split("株",expand=True)[0]
    stock=stock.str.replace(',','')
    
    #売却注文中
    stocksell=df_result["（うち売却注文中）"].str.split("株",expand=True)[0]
    stocksell=stocksell.str.replace(',','')
    
    #評価損益率
    percentage=df_result["評価損益率"].str.split("%",expand=True)[0]
    
    #平均取得単価
    aveprice=df_result["平均取得単価"].str.split("  ",expand=True)[0]
    aveprice=aveprice.str.replace(',','')

    #データフレームを結合
    df_result2=pandas.concat([df_result["コード"],df_result["銘柄名"],value,rate,price,pricerate,pricepercent,stock,stocksell,percentage,aveprice,df_result["預り区分"]],axis=1)
    df_result2.columns=['コード','銘柄名','評価額(円)','損益(円)','現在値(円)','前日比(円)','前日比(%)','保有数量(株)','（うち売却注文数)(株)','評価損益率(%)','平均取得単価(円)','預り区分'] 


    return df_result2