JQData数据提取及MySQL简单操作——基于Python

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了JQData数据提取及MySQL简单操作——基于Python相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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因需要高频数据而Wind也只给近三年,再要还得购,,机缘遇到这一平台,获得了账号试用很不错,分享一下,有更好数据源希望不吝赐教呢(▼㉨▼メ)

  1 # -*- coding: utf-8 -*-
  2 """
  3 Created on Sat May 26 19:50:50 2018
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  5 @author: Luove
  6 """
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  8 from jqdatasdk import *#平台给的包,务必加载,地址:https://github.com/JoinQuant/jqdatasdk/archive/master.zip
  9 import numpy as np
 10 import pandas as pd
 11 import csv
 12 auth(\'***\',\'***\')#依次输入账号、密码,链接到平台数据库
 13 
 14 # 市场整体数据获取
 15 #get_all_securities(types=\'stock\',date)
 16 #types,为列表,可以为stock/fund/index/futures/etf/lof/fja(分级A)/fjb,为空时返回所有股票不含基金指数期货;date日期表获取这一日期还在上市的股票默认None表获取所有日期股票
 17 #上海证券交易所     .XSHG     ‘600519.XSHG’     贵州茅台
 18 #深圳证券交易所     .XSHE     ‘000001.XSHE’     平安银行
 19 #中金所     .CCFX     ‘IC9999.CCFX’     中证500主力合约
 20 #大商所     .XDCE     ‘A9999.XDCE’     豆一主力合约
 21 #上期所     .XSGE     ‘AU9999.XSGE’     黄金主力合约
 22 #郑商所     .XZCE     ‘CY8888.XZCE’     棉纱期货指数
 23 #上海国际能源期货交易所     .XINE     ‘SC9999.XINE’     原油主力合约
 24 index = get_all_securities(types=\'index\')
 25 stock = get_all_securities()
 26 df = get_all_securities([\'fund\'])
 27 get_all_securities(date=\'2015-10-24\')[:5]
 28 
 29 stock[:2]
 30 len(stock)
 31 type(stock)
 32 
 33 
 34 # 单个标的信息采集
 35 get_security_info(\'000001.XSHG\').type
 36 assert get_security_info(\'502050.XSHG\').parent == \'502048.XSHG\'
 37 
 38 # return component stocks,list
 39 hs300 = get_index_stocks(\'000300.XSHG\')  # hs300 component stocks
 40 
 41 # 股票代码格式转化,转化为XSHG/XSHE
 42 #normalize_code(code)
 43 for code in (\'000001\', \'SZ000001\', \'000001SZ\', \'000001.sz\', \'000001.XSHE\'):
 44         print(normalize_code(code))
 45 # 融资融券标的(股票列表)
 46 get_margincash_stocks()
 47 get_marginsec_stocks()
 48 
 49 
 50 
 51 # 交易行情获取
 52 # 获取交易日,都那天交易
 53 get_trade_days(start_date=\'2018-01-01\',end_date=\'2018-05-05\')
 54 
 55 #get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency=\'daily\', fields=None, skip_paused=False, fq=\'pre\', count=None)
 56 #获取一支或者多只股票的行情数据, 按天或者按分钟,这里在使用时注意 end_date 的设置, 不要引入未来的数据
 57 get_price()
 58 hsdata = get_price(\'000300.XSHG\',start_date=\'2013-01-01\',end_date=\'2016-10-31\',frequency=\'5m\',skip_paused=True)
 59 zxbdata = get_price(\'399005.XSHE\',start_date=\'2013-01-01\',end_date=\'2016-10-31\',frequency=\'5m\',skip_paused=True)
 60 cybdata = get_price(\'399006.XSHE\',start_date=\'2013-01-01\',end_date=\'2016-10-31\',frequency=\'5m\',skip_paused=True)
 61 
 62 #hsdata = pd.DataFrame(hsdata)
 63 #zxbdata = pd.DataFrame(zxbdata)
 64 #cybdata = pd.DataFrame(cybdata)
 65 # pandas 文件输出输入操作
 66 # save as csv file/pandas.DataFrame.to_excel/csv
 67 test.to_csv(\'D:/Analyze/Python Matlab/Python/DataLib Py/test.csv\')
 68 hsdata.to_csv(\'D:/Analyze/Python Matlab/Pyxlrdthon/DataLib Py/hs.csv\')
 69 zxbdata.to_csv(\'D:/Analyze/Python Matlab/Python/DataLib Py/zxb.csv\')
 70 cybdata.to_csv(\'D:/Analyze/Python Matlab/Python/DataLib Py/cyb.csv\')
 71 
 72 #defaults to \',\' for read_csv(), \\t for read_table()
 73 
 74 c = pd.read_csv(\'D:/Analyze/Python Matlab/Python/DataLib Py/test.csv\')
 75 
 76 
 77 # save as excel file
 78 writer = pd.ExcelWriter(\'output.xlsx\')
 79 test.to_excel(writer,\'Sheet1\')
 80 writer.save()       
 81 
 82 b = pd.read_excel(\'output.xlsx\', sheet_name=\'Sheet1\')
 83 
 84 # 操作DataFrame行列名
 85 c.columns.values.tolist()
 86 c1=c.rename(columns={\'Unnamed: 0\':\'date\'})
 87 c.rename(columns={\'Unnamed: 0\':\'date\'},inplace=True)  # inpalce表示改变自身而非另外生成一个拷贝
 88 c.columns.values.tolist()
 89 c1.columns.values.tolist()
 90 
 91 
 92 # 链接MySQL
 93 import pymysql
 94 # 查询,需要事先熟悉数据库
 95 ##host=\'127.0.0.1\',user=\'***\',password=\'***\',db=\'test\';星号号处填上数据库的对应口令即可,test是你要预先MySql中建立的库
 96 db = pymysql.connect(host=\'127.0.0.1\',user=\'***\',password=\'***\',db=\'test\')
 97 cur=db.cursor()
 98 
 99 sq1=\'select * from test_table\'
100 try:
101     cur.execute(sq1)
102     results=cur.fetchall()
103     print(\'date\',\'height\',\'weight\',\'bmi\')
104     for row in results:
105         date=row[0]
106         height=row[1]
107         weight=row[2]
108         bmi=row[3]
109         print(date,height,weight,bmi)
110 except Exception as e:
111     raise e
112 finally:
113     db.close()
114 
115 # 创建表
116 # creat a table,named hs5
117 # 存在则先删除
118 #cur.execute(\'DROP TABLE IF EXISTS hs5\') #和下面效果一致
119 #cur.execute("drop table if exists hs5")  # 无此句,若已存在,会报错
120 sq2=\'\'\'create table hs5(date datetime,open float(16),close float(16),high float(16),low float(16),volume float(16),money float(16)) engine=innodb charset utf8\'\'\'
121 cur.execute(sq2)
122 
123 # 插入表
124 
125 from sqlalchemy import create_engine
126 #conn = create_engine(\'mysql+mysqldb://root:password@localhost:3306/databasename?charset=utf8\')  
127 engine = create_engine(\'mysql+pymysql://root:1024@localhost:3306/test\')
128 hsdata.to_sql(\'hs5\',con=engine,if_exists=\'replace\')
129 zxbdata.to_sql(\'zxb\',con=engine,if_exists=\'replace\')
130 cybdata.to_sql(\'cyb\',con=engine,if_exists=\'replace\')
131 
132 db.close()  #用完close好习惯

 

REF:

网站给的函数喜欢都试试(感觉在打广告,老铁账号权限升一升啊喂),链接:传送门

 

以上是关于JQData数据提取及MySQL简单操作——基于Python的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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