一、在cmd中开启MongoDB
在目录G:\MongoDB\bin的地址栏输入cmd：
创建索引：
代码如下：
class DailyCrawler:
def __init__(self):
"""
初始化
"""
# 创建daily数据集
self.daily = DB_CONN['daily']
# 创建daily_hfq数据集
self.daily_hfq = DB_CONN['daily_hfq']
def crawl(self, begin_date=None, end_date=None):
"""
抓取股票的日K数据，主要包含了不复权和后复权两种
:param begin_date: 开始日期
:param end_date: 结束日期
"""
# 通过tushare的基本信息API，获取所有股票的基本信息
stock_df = ts.get_stock_basics()
# 将基本信息的索引列表转化为股票代码列表
codes = list(stock_df.index)
# 当前日期
now = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
# 如果没有指定开始日期，则默认为当前日期
if begin_date is None:
begin_date = now
# 如果没有指定结束日期，则默认为当前日期
if end_date is None:
end_date = now
for code in codes:
# 抓取不复权的价格
df_daily = ts.get_k_data(code, autype=None, start=begin_date, end=end_date)
self.save_data(code, df_daily, self.daily, {'index': False})
# 抓取后复权的价格
df_daily_hfq = ts.get_k_data(code, autype='hfq', start=begin_date, end=end_date)
self.save_data(code, df_daily_hfq, self.daily_hfq, {'index': False})
def save_data(self, code, df_daily, collection, extra_fields=None):
"""
将从网上抓取的数据保存到本地MongoDB中
:param code: 股票代码
:param df_daily: 包含日线数据的DataFrame
:param collection: 要保存的数据集
:param extra_fields: 除了K线数据中保存的字段，需要额外保存的字段
"""
# 数据更新的请求列表
update_requests = []
# 将DataFrame中的行情数据，生成更新数据的请求
for df_index in df_daily.index:
# 将DataFrame中的一行数据转dict
doc = dict(df_daily.loc[df_index])
# 设置股票代码
doc['code'] = code
# 如果指定了其他字段，则更新dict
if extra_fields is not None:
doc.update(extra_fields)
# 生成一条数据库的更新请求
# 注意：
# 需要在code、date、index三个字段上增加索引，否则随着数据量的增加，
# 写入速度会变慢，需要创建索引。创建索引需要在MongoDB-shell中执行命令式：
# db.daily.createIndex({'code':1,'date':1,'index':1},{'background':true})
# db.daily_hfq.createIndex({'code':1,'date':1,'index':1},{'background':true})
update_requests.append(
UpdateOne(
{'code': doc['code'], 'date': doc['date'], 'index': doc['index']},
{'$set': doc},
upsert=True)
)
# 如果写入的请求列表不为空，则保存都数据库中
if len(update_requests) > 0:
# 批量写入到数据库中，批量写入可以降低网络IO，提高速度
update_result = collection.bulk_write(update_requests, ordered=False)
print('保存日线数据，代码： %s, 插入：%4d条, 更新：%4d条' %
(code, update_result.upserted_count, update_result.modified_count),
flush=True)
if __name__ == '__main__':
dc = DailyCrawler()
dc.crawl('2019-04-08')
执行后：
代码截图：
