通过AKshare获取全A股全部的数据并存入数据库？

可以使用AKShare中的get_all_stock_symbols()函数获取全A股的股票代码，再使用AKShare中的get_stock_data()函数获取每只股票的交易数据，最后将数据存入数据库即可。可以参考以下代码：

import akshare as ak
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

# 获取股票代码
symbol_df = ak.stock_zh_a_spot()
symbol_list = symbol_df['代码'].tolist()

# 连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@地址:端口号/数据库名')

# 循环获取交易数据并存入数据库
for symbol in symbol_list:
try:
data = ak.stock_zh_a_hist(symbol)
data.to_sql(symbol, engine, if_exists='replace')
print(symbol, '已存入数据库')
except:
print(symbol, '获取或存储失败')

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qt开发中从硬件获取数据并存入数据库

在Qt开发中，从硬件获取数据并存入数据库的过程可以分为以下几个步骤：

1. 硬件数据获取：根据硬件设备类型，选择合适的通信协议和接口，获取硬件设备的数据。

2. 数据处理：对于获取到的原始数据，需要进行处理和转换，使其符合数据库表的数据结构和格式要求。

3. 数据库操作：使用Qt提供的数据库API，连接数据库并执行数据插入、更新、删除等操作。

下面是一个简单的示例代码，演示如何从串口中获取数据并存入SQLite数据库：

#include <QCoreApplication>
#include <QSerialPort>
#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQuery>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    // 创建串口对象
    QSerialPort serialPort;
    serialPort.setPortName("COM1");
    serialPort.setBaudRate(QSerialPort::Baud9600);
    serialPort.setDataBits(QSerialPort::Data8);
    serialPort.setParity(QSerialPort::NoParity);
    serialPort.setStopBits(QSerialPort::OneStop);
    serialPort.setFlowControl(QSerialPort::NoFlowControl);

    // 打开串口
    if (!serialPort.open(QIODevice::ReadOnly)) {
        qDebug() << "Failed to open serial port:" << serialPort.errorString();
        return -1;
    }

    // 创建数据库连接
    QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
    db.setDatabaseName("data.db");
    if (!db.open()) {
        qDebug() << "Failed to open database:" << db.lastError().text();
        return -1;
    }

    // 创建数据表
    QSqlQuery query;
    query.exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, value INTEGER)");

    // 读取串口数据并存入数据库
    while (serialPort.isOpen()) {
        if (serialPort.waitForReadyRead(100)) {
            QByteArray data = serialPort.readAll();
            int value = data.toInt();

            if (value > 0) {
                query.prepare("INSERT INTO data (value) VALUES (:value)");
                query.bindValue(":value", value);
                query.exec();
            }
        }
    }

    return a.exec();
}

在上述代码中，我们首先创建了一个串口对象，并设置了串口的参数。然后使用`open()`函数打开串口。接着创建了一个SQLite数据库连接，并在其中创建了一个名为`data`的数据表。

在主循环中，我们通过`waitForReadyRead()`函数等待串口数据的到来，然后读取数据并将其转换为整数值。如果该值大于0，则将其插入到数据库中。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的硬件设备类型和通信协议进行相应的处理。同时，为了保证程序的稳定性和可靠性，我们还需要添加错误处理和异常处理等相关代码。

python获取股票10年的日线数据并且存入数据库

要获取股票10年的日线数据并存入数据库，你需要进行以下步骤：

1. 确定需要获取的股票代码，例如获取中国平安（601318）的数据。

2. 导入必要的库，包括pandas、tushare和pymysql。

import pandas as pd
import tushare as ts
import pymysql

3. 使用tushare库获取股票数据。这里我们使用tushare的pro接口获取数据，需要先在tushare官网注册并获取API令牌。以下代码获取中国平安2010年至今的日线数据。

ts.set_token('YOUR_TOKEN_HERE')
pro = ts.pro_api()
df = pro.daily(ts_code='601318.SH', start_date='20100101')

4. 将数据存入数据库。这里我们使用pymysql库连接MySQL数据库，并将数据存入名为“stock_daily”的表中。

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='YOUR_PASSWORD_HERE', db='YOUR_DATABASE_NAME_HERE', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 创建表格
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stock_daily (
    ts_code VARCHAR(20) NOT NULL,
    trade_date DATE NOT NULL,
    open FLOAT(10,2) NOT NULL,
    high FLOAT(10,2) NOT NULL,
    low FLOAT(10,2) NOT NULL,
    close FLOAT(10,2) NOT NULL,
    pre_close FLOAT(10,2) NOT NULL,
    change FLOAT(10,2) NOT NULL,
    pct_chg FLOAT(10,2) NOT NULL,
    vol FLOAT(20,2) NOT NULL,
    amount FLOAT(20,2) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (ts_code, trade_date)
)
''')

# 存入数据
for index, row in df.iterrows():
    sql = '''
    INSERT INTO stock_daily (ts_code, trade_date, open, high, low, close, pre_close, change, pct_chg, vol, amount)
    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
    '''
    cursor.execute(sql, (row['ts_code'], row['trade_date'], row['open'], row['high'], row['low'], row['close'], row['pre_close'], row['change'], row['pct_chg'], row['vol'], row['amount']))
conn.commit()

cursor.close()
conn.close()

完成以上步骤后，你就可以在数据库中找到股票数据了。