tushare笔记（二）

在tushare官方网站中提到，通过pandas提供的将数据便捷存入关系型数据库的方法。在新版的pandas中，主要是已sqlalchemy方式与数据建立连接，支持MySQL、Postgresql、Oracle、MS SQLServer、SQLite等主流数据库。本例以MySQL数据库为代表，展示将获取到的股票数据存入数据库的方法,其他类型数据库请参考sqlalchemy官网文档的create_engine部分。

常用参数说明：

• 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

在调用之前我们的准备工作：

       1.安装mysql，由于本人之前已经安装了xampp集成安装包（包含mysal），故无需重复安装。

       2.下载安装mysql-connector-python-2.1.4-py2.7-winx64.exe，此处要根据python版本和机器位数选择下载

调用方法：

from sqlalchemy import create_engine
import tushare as ts

df = ts.get_tick_data('600848', date='2014-12-22')
engine = create_engine('mysql://user:passwd@127.0.0.1/db_name?charset=utf8')

#存入数据库
df.to_sql('tick_data',engine)