【python量化交易学习】pandas获取tushare股票交易数据，写入mysql数据库 或导出到excel。

panda+tushare实现，从tushare获取交易数据，写入mysql数据库中,或者导出到excel表中。

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代码如下：
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写入mysql版本

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import datetime
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts

# 建立mysql数据库的连接
conn = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/qtrade', encoding='utf8')
#注册tushare后，填写自己的接口TOKEN。
pro = ts.pro_api('d4371184a**********d5329892ceb2d280110172')


#获取今天的日期
my_today = datetime.datetime.today()

# 回溯天数。
btw_day = 60

for i in range(0, btw_day):
    
    #将日期转换为20220222格式
    tradedate = (my_today + datetime.timedelta(-i)).strftime("%Y%m%d")
    print(i)
    print(tradedate)
    #获取单独一天，所有股票当天的开盘价，收盘价，交易额等行情数据
    df2 = pro.daily(**{
        "ts_code": "",
        "trade_date": tradedate,
        "start_date": "",
        "end_date": "",
        "offset": "",
        "limit": ""
    }, fields=[
        "ts_code",
        "trade_date",
        "open",
        "high",
        "low",
        "close",
        "pre_close",
        "change",
        "pct_chg",
        "vol",
        "amount"
    ])
    #写入mysql数据库
    df2.to_sql('dailytrade', con=conn, if_exists='append', index=False)

写入结果如下：

**

写入excel中

**

import datetime
import pandas as pd
import tushare as ts

# 注册tushare后，填写自己的接口TOKEN。
pro = ts.pro_api('d437**********172')

# 获取今天的日期
my_today = datetime.datetime.today()

# 回溯天数。
btw_day = 60

dfs = []

for i in range(0, btw_day):
    # 将日期转换为20220222格式
    tradedate = (my_today + datetime.timedelta(-i)).strftime("%Y%m%d")
    # 获取单独一天，所有股票当天的开盘价，收盘价，交易额等行情数据
    df = pro.daily(**{
        "ts_code": "",
        "trade_date": tradedate,
        "start_date": "",
        "end_date": "",
        "offset": "",
        "limit": ""
    }, fields=[
        "ts_code",
        "trade_date",
        "open",
        "high",
        "low",
        "close",
        "pre_close",
        "change",
        "pct_chg",
        "vol",
        "amount"
    ])
    # 写入mysql数据库
    # df.to_sql('dailytrade', con=conn, if_exists='append', index=False)

    dfs.append(df)

alldata = pd.concat(dfs)
#选择储存的位置
alldata.to_excel('/Users/PycharmProjects/0317xlsx',sheet_name='1',engine='openpyxl')

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