PythonStock（2）：tushare宏观数据使用pandas入库，增加唯一索引

1，对pandas入数据库

pandas代码中自带了to_sql的方法可以直接使用。
但是数据字段是text的，需要修改成 varchar的，否则不能增加索引。
在增加了主键之后可以控制数据不能再增量修改了。

增加：dtype类型可以解决

dtype={col_name: NVARCHAR(length=255)     for col_name in data.columns.tolist()}

to_sql 中带的 if_exists 是针对不存在的数据表操作的。而不是数据。
查看了pandas io 下面的 sql.py

2，分析下入库

sql.py 使用了SQLAlchemy 进行数据存储。分为普通SQLDatabase和SQLiteTable两个实现类，实现操作 read_sql 和 to_sql 两个方法。

实现了数据库的读取和数据库的入库。

思路本来是想找到入库的SQL，发现只是在SQLiteTable 才拼接了INSERT INTO 。在操作mysql的时候根本没有调用。而是直接使用 SQLAlchemy 进行面向对象入库的。

目标是拼接下 INSERT IGNORE INTO ，支持增量插入数据。
并增加 PRIMARY KEY，数据不被重复插入。

最后找到一个方法，直接修改sqlalchemy 下 mysql的代码：

sed -i -e 's/executemany(statement/executemany(statement.replace\("INSERT INTO","INSERT IGNORE INTO")/g' \        /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sqlalchemy/dialects/mysql/mysqldb.py 

即可解决重复入库的问题。
也就是把 “INSERT INTO” 替换成 “INSERT IGNORE INTO” 的方式。
让数据库不保存，保证数据更新成功。

非常简单暴力的方式。

3，增加唯一索引

增加索引很简单：

ALTER IGNORE TABLE `ts_deposit_rate` ADD PRIMARY KEY (`date`,`deposit_type`);

直接可以增加，但是数据在增加完索引之后，就不能重复再增加了。
数据库会报错误。就需要对数据库的表的索引进行判断了。

还好 sqlalchemy 的 inspect 功能非常的强大。
可以直接获得表的 primary key。再判断下就好了。

#定义engineengine = common.engine()#使用 http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/reflection.html#使用检查检查数据库表是否有主键。insp = inspect(engine)# 存款利率data = ts.get_deposit_rate()data.to_sql(name="ts_deposit_rate", con=engine, schema=common.MYSQL_DB, if_exists='append',            dtype={col_name: NVARCHAR(length=255) for col_name in data.columns.tolist()}, index=False)if insp.get_primary_keys("ts_deposit_rate") == []:#判断是否存在主键    with engine.connect() as con:        con.execute('ALTER IGNORE TABLE `ts_deposit_rate` ADD PRIMARY KEY (`date`,`deposit_type`);')

对 tushare的存款利率进行处理。

对代码进行下封装批量处理下 TuShare 数据：

#!/usr/local/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import sysimport timeimport pandas as pdimport tushare as tsfrom sqlalchemy.types import NVARCHARfrom sqlalchemy import inspectimport datetimeMYSQL_USER=""MYSQL_PWD=""MYSQL_HOST=""MYSQL_DB=""def engine():    engine = create_engine(        "mysql+mysqldb://" + MYSQL_USER + ":" + MYSQL_PWD + "@" + MYSQL_HOST + "/" + MYSQL_DB + "?charset=utf8",        encoding='utf8', convert_unicode=True)    return engine#定义通用方法函数，插入数据库表，并创建数据库主键，保证重跑数据的时候索引唯一。def insert_db(data, table_name, primary_keys):    # 定义engine    engine = engine()    # 使用 http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/reflection.html    # 使用检查检查数据库表是否有主键。    insp = inspect(engine)    data.to_sql(name=table_name, con=engine, schema=common.MYSQL_DB, if_exists='append',                dtype={col_name: NVARCHAR(length=255) for col_name in data.columns.tolist()}, index=False)    # 判断是否存在主键    if insp.get_primary_keys(table_name) == []:        with engine.connect() as con:            # 执行数据库插入数据。            con.execute('ALTER IGNORE TABLE `%s` ADD PRIMARY KEY (%s);' % (table_name, primary_keys))####### 3.pdf 方法。宏观经济数据def stat_all(tmp_datetime):    # 存款利率    data = ts.get_deposit_rate()    insert_db(data, "ts_deposit_rate", "`date`,`deposit_type`")    # 贷款利率    data = ts.get_loan_rate()    insert_db(data, "ts_loan_rate", "`date`,`loan_type`")    # 存款准备金率    data = ts.get_rrr()    insert_db(data, "ts_rrr", "`date`")    # 货币供应量    data = ts.get_money_supply()    insert_db(data, "ts_money_supply", "`month`")    # 货币供应量(年底余额)    data = ts.get_money_supply_bal()    insert_db(data, "ts_money_supply_bal", "`year`")    # 国内生产总值(年度)    data = ts.get_gdp_year()    insert_db(data, "ts_gdp_year", "`year`")    # 国内生产总值(季度)    data = ts.get_gdp_quarter()    insert_db(data, "ts_get_gdp_quarter", "`quarter`")    # 三大需求对GDP贡献    data = ts.get_gdp_for()    insert_db(data, "ts_gdp_for", "`year`")    # 三大产业对GDP拉动    data = ts.get_gdp_pull()    insert_db(data, "ts_gdp_pull", "`year`")    # 三大产业贡献率    data = ts.get_gdp_contrib()    insert_db(data, "ts_gdp_contrib", "`year`")    # 居民消费价格指数    data = ts.get_cpi()    insert_db(data, "ts_cpi", "`month`")    # 工业品出厂价格指数    data = ts.get_ppi()    insert_db(data, "ts_ppi", "`month`")# main函数入口if __name__ == '__main__':    # 使用方法传递。    stat_all()

增加后的数据库表：

存储的数据：使用TuShare 入库的工业品出厂价格指数

4，总结

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TuShare 和pandas 都是非常强大的。配合起来非常的方便，抓取后的股票数据直接入库。
在这个基础上进行优化，把字段修改成varchar 类型，并且增加索引主键。

同时利用 sqlalchemy 对数据索引进行检查如果没有再创建。
完成了对数据的增量更新。同时保证数据不重复。