初入python，尝试获得A股交易数据（4）——利用tushare获取A股数据并尝试存入mysql
这篇文章是上一篇的补充
以中国石油股票为例，代码601857
1.获取从2018年5月1日到2018年5月4日的数据
import tushare as ts
data=ts.get_hist_data('601857',start='2018-05-01',end='2018-05-04')
print(data)还有两个函数
ts.get_h_data #该函数只返回开盘价（open）、最高价（high）、收盘价（close）、最低价（low）、成交量（volume）、成交金额（amount）六列
ts.get_k_data #这个函数获取数据的速度很明显要快很多，而且可以返回每一只股票从上市开始到当前交易日的所有日线数据结果如下
open high close low volume price_change p_change ma5 \
date
2018-05-04 7.67 7.71 7.70 7.65 198814.75 0.00 0.00 7.644
2018-05-03 7.61 7.72 7.70 7.57 329403.06 0.09 1.18 7.630
2018-05-02 7.65 7.66 7.61 7.56 232936.98 -0.04 -0.52 7.632
ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover
date
2018-05-04 7.654 7.617 256535.02 279011.03 329645.21 0.01
2018-05-03 7.647 7.615 256410.19 288602.43 336304.65 0.02
2018-05-02 7.630 7.612 267643.88 277844.68 335077.15 0.01 - date：日期
- open：开盘价
- high：最高价
- close：收盘价
- low：最低价
- volume：成交量
- price_change：价格变动
- p_change：涨跌幅
- ma5：5日均价
- ma10：10日均价
- ma20:20日均价
- v_ma5:5日均量
- v_ma10:10日均量
- v_ma20:20日均量
- turnover:换手率[注：指数无此项]
2.此外还有
ts.get_hist_data('601857', ktype='W') #获取周k线数据
ts.get_hist_data('601857', ktype='M') #获取月k线数据
ts.get_hist_data('601857', ktype='5') #获取5分钟k线数据
ts.get_hist_data('601857', ktype='15') #获取15分钟k线数据
ts.get_hist_data('601857', ktype='30') #获取30分钟k线数据
ts.get_hist_data('601857', ktype='60') #获取60分钟k线数据
ts.get_hist_data('sh')#获取上证指数k线数据，其它参数与个股一致，下同
ts.get_hist_data('sz')#获取深圳成指k线数据
ts.get_hist_data('hs300')#获取沪深300指数k线数据
ts.get_hist_data('sz50')#获取上证50指数k线数据
ts.get_hist_data('zxb')#获取中小板指数k线数据
ts.get_hist_data('cyb')#获取创业板指数k线数据ts.get_today_all()#获取实时行情数据ts.get_tick_data()#获取历史分笔数据，获取当前分笔数据用ts.get_today_ticks()
3.数据的存储
mysql的安装与连接花费了很长时间，对于一个新手来说很有挫败感
- name:表名，pandas会自动创建表结构
- con：数据库连接，最好是用sqlalchemy创建engine的方式来替代con
- flavor:数据库类型 {‘sqlite’, ‘mysql’}, 默认‘sqlite’，如果是engine此项可忽略
- schema:指定数据库的schema，默认即可
- if_exists:如果表名已存在的处理方式 {‘fail’, ‘replace’, ‘append’},默认‘fail’
- index:将pandas的Index作为一列存入数据库，默认是True
- index_label:Index的列名
- chunksize:分批存入数据库，默认是None，即一次性全部写人数据库
- dtype:设定columns在数据库里的数据类型，默认是None
from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts
df = ts.get_tick_data('601857', date='2018-05-04')
engine = create_engine('mysql://user:[email protected]/db_name?charset=utf8')
#存入数据库
df.to_sql('tick_data',engine)
#追加数据到现有表
#df.to_sql('tick_data',engine,if_exists='append')另外在mysql中创建一个空的表，表名t_user，int为整数类型，date是日期类型，decimal可以设置精度
create table t_user(
id int auto_increment primary key,
date date not null ,
open decimal(3,2) not null,
high decimal(3,2)not null,
close decimal(3,2)not null,
low decimal(3,2)not null,
volume decimal(9,1)not null,
amount decimal(9,1)not null
);但是，总是出现error ：[42000][1049] Unknown database，这个还需要在思考一下