extract swifts
该工作流自动抓取全球各国的SWIFT代码及相关银行信息，支持分页和批量处理。通过清洗和规范化数据，将其存储至MongoDB数据库，确保数据的完整性和实时更新。此流程大大简化了手动获取和整理SWIFT代码的繁琐步骤，为金融机构、科技公司及数据分析师提供高效、准确的国际银行代码数据库，支持跨境转账、风控核查及数据分析需求。
流程图
工作流名称
extract_swifts
主要功能和亮点
解决的核心问题
- 手动获取和整理各国银行SWIFT代码信息繁琐且易出错
- 网站数据分页复杂，难以完整抓取
- 数据格式不统一，难以直接利用
- 需要将数据结构化存储以便快速查询和分析
该工作流通过自动化爬取、分页处理和数据清洗，实现了SWIFT代码数据的高效、准确采集与存储。
应用场景
- 金融机构需要获取全球各国银行SWIFT代码用于跨境转账和风控核查
- 金融科技公司构建支付或汇款平台时需要集成SWIFT代码数据库
- 数据分析师和研发团队进行金融数据挖掘和整合
- 需要经常更新国际银行代码信息的企业和服务商
主要流程步骤
- 手动触发工作流执行
- 创建本地缓存目录，准备数据存储环境
- 发送HTTP请求获取主页面HTML，提取所有国家链接
- 按国家批量拆分处理，调用uProc API规范化国家名称及代码
- 根据国家链接发送HTTP请求，获取对应页面HTML（支持缓存和重用）
- 提取并解析页面中银行名称、SWIFT代码、城市、分支等信息
- 判断是否有下一分页，循环抓取完整数据
- 数据格式化处理，生成MongoDB文档结构
- 将结构化数据插入MongoDB的“swifts.meetup”集合
- 处理完成后自动进入下一个国家，直至所有国家数据抓取完毕
涉及的系统或服务
- HTTP Request节点：实现网页请求
- HTML Extract节点：从HTML中提取目标数据
- uProc API：地理信息标准化服务，规范国家名称和代码
- MongoDB数据库：存储抓取的SWIFT代码和银行信息
- 本地文件读写：缓存网页HTML，避免重复请求
- SplitInBatches节点：批量处理国家列表，实现分步抓取
适用人群或使用价值
- 金融数据工程师和开发者：节省数据收集时间，提高数据准确性
- 金融机构和支付服务提供商：快速搭建国际银行代码库，支持业务需求
- 数据分析师和研究人员：获取结构化金融基础数据，支持分析和建模
- 自动化运维和数据采集团队：实现高效稳定的数据爬取与存储流程
总体来说，该工作流为需要系统化管理和利用全球银行SWIFT代码数据的用户提供了一套完整、自动、高效的数据抓取与存储解决方案。