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engine
engine = 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 sys
import time
import pandas as pd
import tushare as ts
from sqlalchemy.types import NVARCHAR
from sqlalchemy import inspect
import datetime
MYSQL_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。
