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]
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