快速下载API数据使用MySQL实现（mysql下载api数据）

快速下载API数据：使用MySQL实现

当我们需要获取大量API数据并进行深入分析时，我们通常会遇到下载速度过慢的问题。这时，使用MySQL数据库可以有效提高下载速度，并使我们能够更快地获取到数据。

MySQL是一个常用的开放源代码关系型数据库管理系统，其简单易用的特点使得它成为许多应用程序的首选存储方式。同时，MySQL也支持多种编程语言的API，使其能够很好地与其他系统进行集成。

下面我们将介绍如何使用Python的pandas和MySQL库，快速下载API数据并存储到MySQL数据库中。

1. 准备工作

在开始之前，我们需要先安装pandas和MySQL-python库。

!pip install pandas
!pip install MySQL-python

同时，我们需要提前创建好MySQL数据库，并创建好需要存储数据的表格。下面是一个简单的例子：

CREATE TABLE `stock_data` (
  `date` varchar(10) NOT NULL,
  `open` float NOT NULL,
  `high` float NOT NULL,
  `low` float NOT NULL,
  `close` float NOT NULL,
  `volume` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`date`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2. 下载数据

这里我们以获取股票数据为例。我们使用雅虎财经提供的API来获取股票历史数据。

import pandas as pd
import urllib.request

def download_stock_data(stock_code, start_date, end_date):
    url = 'http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s={}&a={}&b={}&c={}&d={}&e={}&f={}&g=d&ignore=.csv'.format(
        stock_code, start_date.month-1, start_date.day, start_date.year, end_date.month-1, end_date.day, end_date.year)
    file_name = '{}-{}-{}.csv'.format(stock_code, start_date.year, start_date.month)
    urllib.request.urlretrieve(url, file_name)
    return pd.read_csv(file_name)

该函数中，我们将股票代码、开始时间和结束时间作为参数传入，构造API请求URL并下载CSV文件。我们使用pandas将CSV文件读取为DataFrame格式的数据。

3. 存储数据

在下载数据之后，我们需要将数据存储到MySQL数据库中。

import MySQLdb as mdb
import sys

def insert_to_mysql(data, table_name):
    try:
        con = mdb.connect('localhost', 'testuser', 'test623', 'testdb')
        cur = con.cursor()
        data.apply(lambda row: cur.execute(
            "INSERT INTO {} (date,open,high,low,close,volume) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s)".format(table_name), tuple(row)), axis=1)
        con.commit()
        print('Data inserted to MySQL.')
    except mdb.Error as e:
        print("Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1]))
        sys.exit(1)
    finally:
        if con:
            con.close()

该函数中，我们将DataFrame数据作为参数传入，将每行数据逐一转换成tuple格式，并使用MySQL-python库的execute方法将数据插入到MySQL数据库中。

4. 完整代码

下面是完整的Python代码。我们以AAPL（Apple Inc.）股票为例，下载2015年1月至2020年8月的历史股票数据，并将数据存储到MySQL数据库的stock_data表中。

import pandas as pd
import urllib.request
import MySQLdb as mdb
import sys

def download_stock_data(stock_code, start_date, end_date):
    url = 'http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s={}&a={}&b={}&c={}&d={}&e={}&f={}&g=d&ignore=.csv'.format(
        stock_code, start_date.month-1, start_date.day, start_date.year, end_date.month-1, end_date.day, end_date.year)
    file_name = '{}-{}-{}.csv'.format(stock_code, start_date.year, start_date.month)
    urllib.request.urlretrieve(url, file_name)
    return pd.read_csv(file_name)
def insert_to_mysql(data, table_name):
    try:
        con = mdb.connect('localhost', 'testuser', 'test623', 'testdb')
        cur = con.cursor()
        data.apply(lambda row: cur.execute(
            "INSERT INTO {} (date,open,high,low,close,volume) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s)".format(table_name), tuple(row)), axis=1)
        con.commit()
        print('Data inserted to MySQL.')
    except mdb.Error as e:
        print("Error %d: %s" % (e.args[0],e.args[1]))
        sys.exit(1)
    finally:
        if con:
            con.close()
stock_code = 'AAPL'
start_date = pd.Timestamp('2015-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2020-08-31')

df = download_stock_data(stock_code, start_date, end_date)
insert_to_mysql(df, 'stock_data')

5. 总结

本文介绍了使用MySQL库快速下载API数据的方法。通过使用MySQL数据库，我们可以大幅提高数据下载速度，并使得数据的存储和管理更加方便。如果您需要经常从API下载大量数据，建议将以上方法应用到工作中，提升工作效率。