Question

如果数据需要长期使用，尤其是历史数据，我们建议，可以将提取到的数据存入本地数据库，例如 MySQL。

有如下几个步骤：

1. 安装依赖包
   sqlalchemy、mysqlclient

2. 安装 MySQL
   对于 MySQL 版本，没有特别的要求，mysql 5+、mysql 8+ 都可以，如果是最新版 mysql，需要将 sqlalchemy 升级到最新版。具体的安装过程，这里不做介绍，大家可自行 baidu，有很多参考材料。

3. 编写入库代码
   由于用了 sqlalchemy，这个过程非常简单。用户无需首先在数据库中建表就可以执行数据入库，但这种默认方式所创建的数据表并不是最优的数据结构，可以参考第 4 条进行优化。

   res = df.to_sql('stock_basic', engine_ts, index=False, if_exists='append', chunksize=5000)

4. 数据结构优化
   对于默认创建的表，会有一些不太符合实际应用，比如数据结构类型比较单一，没有主键和索引等约束，没有 comments 等等。我们可以在数据库客户端对所建立的表进行修改，使其符合实际的最优设计。比如将一般的 str 类型转成 varchar2 数据类型，而不是 text 数据类型。

5. 实现本地调度程序
   完成数据调取接口和入库程序之后，我们可以开发一个调取程序，可以让系统的调度系统来定时从 tushare 拉取数据。比如 windows 我们可以用计划任务，Linux 可以使用 crontab。

完整的入库程序，包括数据提取入库到 mysql，以及从 mysql 读取数据到 pandas dataframe，我们提供了一个完整的 py 文件供大家参考。