tushare获取上证50成分股与权重写入mysql

ID：470827

第一次写文章请多多包涵，内容偏基础，主要自身 Python 水平不够，不太熟悉。

Tushare大数据社区是国内开源免费的财经数据接口，数据丰富、获取简单、落地方便。具体可以在 Tushare 官网浏览，有8类数据接口可供选择。

安装Tushare：

首先 python 建议直接安装 Anaconda 可以免去很多不便之处，包含大量的科学包，不过 Tushare等还需要手动用pip安装。

pip install tushare

上下两种方法均可，下面走的是清华镜像源，速度比较快。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tushare

本篇文章所需 import 库在此展示，以及 pandas 设置，在默认设置情况下超出一定行数或列数会折叠数据，根据需要选择以下设置，以便更好在控制台展示数据。

import tushare as ts
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.types import VARCHAR, FLOATpd.set_option('expand_frame_repr', False)  # True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None)    # 显示所有行
pd.set_option('colheader_justify', 'centre') # 显示居中

对于 Pandas 不了解的可以先概览教程，特别是 Pandas - DataFrame 一定要了解，Tushare 接口的返回格式均为 DataFrame ，可以用图中 type() 方法显示数据类型。

本次我们获取上证50 指数成分和权重可以通过此连接进入 Tushare 官网查看具体样例。Tushare 官网为我们提供了数据工具可以在线输入参数调试并一键生成代码，复制到本地运行即可进一步调试。

index_code为指数代码，上证50：000016.SH，上证180：000010.SH，沪深300：399300.SZ。SH、SZ为上海深圳缩写，具体百度就可以获取代码。

sz50 = pro.index_weight(index_code='000016.SH', trade_date=20210630, fields=["con_code", "trade_date", "weight"])

trade_date 参数我当时找了好久，一直提示查不到数据，后来发现通过 start_date 与 end_date 两个参数可以获取两段时间内的 trade_date。再通过查出来的 trade_date 查询具体成分股与权重。（注：上证50成分股半年调整一次，一般在6月与12月，查询出来的其他月份为权重调整）

def getSZ50TradeDate():start_date = int(input('上证50筛选开始时段：'))end_date = int(input('上证50筛选结束时段：'))sz50 = pro.index_weight(index_code='000016.SH', start_date=start_date,                     end_date=end_date, fields=["trade_date"])list = [];count = 0print("\n上证50 trade_date：")for i in sz50["trade_date"]:if (i not in list):list.append(i)for i in reversed(list):print(i, end=" ")count += 1if count % 10 == 0:print(end="\n")

上面代码为获取交易日期，由于默认输出为倒叙不方便查看，将DataFrame格式转为List，reversed()一下，并且一行十个输出。

该接口至多返回100条数据，想要以往数据需要多次查询，接口最早数据为20090401，并且09-12年左右权重是一天调整一次，会查询出很多无用信息，想要查看成分股以往变动日期如下，我一个个查询过并对比上证50官网历史调整记录，想要看哪些股调入调出可以至官网查询。

# 历史上证50成分股变化日期
list=['20090630','20091231','20100630','20101231','20110630','20111230','20120629','20121231','20130628','20131231','20140630','20141231','20150630','20151231','20160630','20161230','20170630','20171229','20180629','20181228','20190628','20191231','20200630','20201231','20210630']

这里用到了 ORM 框架 Sqlalchemy 来操作数据库，与以往通过 cursor() 操作数据库有些类似。ORM框架的作用就是把数据库表的一行记录与一个对象互相做自动转换。与 Tushare 相性较好，可以通过 to_sql 方法很容易将 list 存入数据库。

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/shares?charset=utf8')
for i in list:print(' 正在写入 ' + i + ' 上证50成分股与权重')sz50 = pro.index_weight(index_code='000016.SH', trade_date=i, fields=["con_code", "trade_date", "weight"])dtypedict = {'con_code': VARCHAR(length=10),'weight': FLOAT()}sz50.to_sql('sz50_index_weight', engine, if_exists='append', dtype=dtypedict)engine.dispose()
print('写入完毕，数据库连接关闭')

for 循环写入list中的历史成分股数据，当然如果只需写入一个 trade_date 去掉 for 循环即可。dtypedict 是 to_sql中的一个参数，用来对应数据库中的字段类型。这里奉上pandas.DataFrame.to_sql 官方文档供大家参考。这里简单解释一下sz50.to_sql语句中的参数。

name：数据库名

engine：数据库连接

if_exists：如果存在数据可以选择 fail、replace、append 三个参数，即字面意思

dtype：对应数据库中的字段类型，建议写在外面比较方便阅读修改。记得要 import sqlalchemy.types 写法参考上文，可以很方便的将一些默认的 text 类型转为 VARCHAR（要记得写长度），或者转为你需要的类型。不过要注意的是，比如将 text 类型转为 VARCHAR ，那么所有 text 类型都将转为 VARCHAR。

执行完后就能看到表结构都已经是改成功了。

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