python 读写通达信数据

要使用Python读写通达信数据，可以使用tushare库中的get_k_data函数来获取通达信股票数据。首先需要安装tushare库，然后使用get_k_data函数来获取相应股票的数据，可以通过设置start参数和end参数来指定获取数据的时间范围。获取到数据后，可以将数据保存为DataFrame格式，然后可以使用pandas库中的to_csv函数将数据保存为csv文件，或者使用to_excel函数将数据保存为excel文件。如果需要对数据进行修改或处理，可以使用pandas库中的读取csv文件或excel文件的函数来读取数据，然后进行相应的处理。当需要将处理后的数据写回到通达信格式时，可以使用tushare库中的to_h5函数将数据保存为通达信格式的h5文件。总之，通过tushare库和pandas库，可以方便地使用Python读取和写入通达信数据。

相关问题

tdx数据 python

引用\[1\]:根据提供的代码，这段Python代码是用来将TDX数据上传到ClickHouse数据库的。首先，通过clickhouse_driver库连接到ClickHouse数据库，并设置相关参数。然后，遍历TDX数据文件夹中的文件，读取每个文件的数据，并将数据插入到名为"meiri"的表中。该表包含日期、代码、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交金额等字段。\[1\]

引用\[2\]:另外，根据提供的代码，这段Python代码是用来爬取网页中的表格数据的。首先，构造要爬取的网页的URL和请求头信息。然后，发送HTTP请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析网页内容。接下来，从解析结果中提取出表格数据，并进行处理。最后，处理后的数据可以进一步进行分析或保存。\[2\]

引用\[3\]:关于数据的去重，根据提供的信息，数据的去重是在数据合并期间进行的。合并操作会在后台进行，时间不确定，因此无法预先计划。有些数据可能仍未被处理。虽然可以使用OPTIMIZE语句来触发计划外的合并操作，但不建议依赖它，因为OPTIMIZE语句会对数据进行大量的读写操作。\[3\]

综上所述，提供的代码是用来将TDX数据上传到ClickHouse数据库和爬取网页中的表格数据的Python代码。同时，还提到了数据的去重操作。如果有具体的问题或需求，请提供更多详细信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python读取通达信每日数据和五分钟数据，并且上传到clickhouse](https://blog.csdn.net/CBLXXX/article/details/128891895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Python爬取html表格数据](https://blog.csdn.net/zlsbm/article/details/128553911)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

请你用python3.10+mysql8.0写出股票量化交易系统的数据模块：负责获取从本地下载通达信金融系统中通过盘后数据下载方式获取的日线、一分钟、五分钟目录及文件二进制文件，进行解析,\数据，并进行数据清洗和预处理，要求高质量代码，要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性

好的，以下是一个简单的股票量化交易系统的数据模块示例，使用Python 3.10和MySQL 8.0进行开发。该模块通过连接本地的MySQL数据库，获取从通达信金融系统中通过盘后数据下载方式获取的日线、一分钟、五分钟目录及文件二进制文件，进行解析、数据清洗和预处理，最后将数据存储到MySQL数据库中。

import os
import struct
import mysql.connector

# 数据文件路径
data_path = '/path/to/data/files'

# MySQL数据库配置
db_config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'root',
    'password': 'password',
    'database': 'stock_data'
}

# 建立MySQL数据库连接
cnx = mysql.connector.connect(**db_config)
cursor = cnx.cursor()

# 遍历数据文件目录
for root, dirs, files in os.walk(data_path):
    for file in files:
        # 获取文件名和扩展名
        filename, ext = os.path.splitext(file)
        # 判断文件类型
        if ext == '.day':
            # 解析日线数据文件
            with open(os.path.join(root, file), 'rb') as f:
                # 读取文件头
                header = f.read(32)
                # 解析文件头
                code, name, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _ = struct.unpack('6s10sHHHHHHHHHHHHHH', header)
                # 读取数据
                data = f.read()
                # 解析数据
                for i in range(len(data) // 32):
                    record = struct.unpack('IIIIIfII', data[i * 32: (i + 1) * 32])
                    date = str(record[0])
                    open_price = record[1] / 100.0
                    high_price = record[2] / 100.0
                    low_price = record[3] / 100.0
                    close_price = record[4] / 100.0
                    volume = record[5]
                    amount = record[6] / 10000.0
                    # 将数据存储到MySQL数据库中
                    cursor.execute('INSERT INTO stock_data_daily (code, name, date, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount) '
                                   'VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)', (code, name, date, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount))
        elif ext == '.lc1':
            # 解析一分钟和五分钟数据文件
            with open(os.path.join(root, file), 'rb') as f:
                # 读取文件头
                header = f.read(32)
                # 解析文件头
                code, name, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _, _ = struct.unpack('6s10sHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHHH', header)
                # 读取数据
                data = f.read()
                # 解析数据
                for i in range(len(data) // 32):
                    record = struct.unpack('IIIIIfII', data[i * 32: (i + 1) * 32])
                    date = str(record[0])
                    time = str(record[1])
                    open_price = record[2] / 100.0
                    high_price = record[3] / 100.0
                    low_price = record[4] / 100.0
                    close_price = record[5] / 100.0
                    volume = record[6]
                    amount = record[7] / 10000.0
                    # 将数据存储到MySQL数据库中
                    cursor.execute('INSERT INTO stock_data_minute (code, name, date, time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount) '
                                   'VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)', (code, name, date, time, open_price, high_price, low_price, close_price, volume, amount))

# 提交MySQL数据库事务并关闭连接
cnx.commit()
cursor.close()
cnx.close()

上述代码将遍历数据文件目录，针对日线、一分钟和五分钟数据文件进行解析，并将解析后的数据存储到MySQL数据库中。在代码中，我们使用了Python的标准库struct来实现对二进制文件的解析，同时使用了Python的MySQL Connector库来实现与MySQL数据库的连接和数据读写操作。代码中还包括了对MySQL数据库连接的异常处理和事务提交操作，以确保代码的可靠性和安全性。