7.搭建个人金融数据库之快速获取股票列表和基本信息！
前边我们提过，免费的数据一般来自于爬虫，获取难度和维护成本都比较高，其实不太适合小白用户。所以非必要情况下，我们尽量不用这种方式来获取数据。
我自己用的比较多的是tushare，一般来说有它也就够了，大概500块钱就可以开通绝大多数常用的权限，很多时候我懒得自己写爬虫，实在是因为花费那么多时间去写脚本和维护，这些时间成本都远远不止500块了。
我们做量化，应该把最多的精力放到投研上，其他环节怎么方便、稳定怎么来。当然，有些数据可能tushare没有或者更新不及时，那么我们用爬虫来抓一下也是有必要的。
今天我们的目标是写一个脚本，把A股的股票列表和基本信息拿到，写入到我们的数据库中，然后再配置一个每天更新的定时任务。
一、获取股票基本信息
从交易所用爬虫抓取数据会比较麻烦，所以这里我们用tushare提供的数据接口来获取股票的基本信息。从下图可以看到，这里提供的信息已经是比较全了。
考虑我们是维护一个本地数据库长期来用，所以我们最好还是把所有字段都抓取下来。另外为了避免在回测时出现问题，我们把历史退市的股票也加进来。
如果你是第一次使用tushare，那么可以像我这样写代码。
然后我们打印出来看下数据情况。
可以看到，一共有5637行数据，有些公司在部分字段存在缺失，不过都被我们填充为空字符串了，不会影响我们往数据库里写入。
二、基本探查
首先我们可以看到A股历史上有286家退市股，目前仍有5351家公司在正常上市状态。
然后我们看到这里把所有仍在上市的公司划分到了111个行业中，其中公司数量最多的五个行业分别是电气设备、元器件、软件服务、专用机械和化工原料。
上市公司数量排名前五的省级地区分别是浙江、江苏、北京、广东和上海。南北差异可以说是极大了。
沪深主板股票数量最多，达到3173家，之后是创业板、科创板和北交所。
深交所股票2833家，上交所股票2266家，北交所252家。
有1434家股票是深港通标的，1342家股票是沪港通标的。
有2806家公司没有标识企业类型。除此之外，1459家民营企业占大头，地方国企594家其次。外资企业有194家，央企有125家。
三、创建数据表
我们连接上在前边几节课中创建好的MySQL实例，然后在命令行中执行如下语句，把数据表创建好。
这里我先创建了一个数据库叫stock_a，然后又在这个数据库下边创建了一张表叫ts_a_stock_list，用来存储我们刚才获取到的数据。
这里老Q用的是自己搭建的DBGate工具来执行SQL，大家也可以选择自己喜欢的工具，比如官方提供的MySQL WorkBench、Navicat等，也可以直接在命令行中执行。如果有不懂的朋友，可以留言或者私信咨询老Q。
实际上，我们在Python中也可以执行这个语句，但是为了不给大家引入新的困难，我们先不讲这个方式。
四、写入数据
这里我们要编写两个函数，分别用于获取MySQL连接对象以及向MySQL中写入数据。如果没有特殊要求，就用老Q的代码就行，只需要根据你的实际情况调整下MySQL的访问IP、端口以及用户和密码。
写函数之前我们记得先把用到的库给导入进来。
然后我们执行下述代码：
可以看到如下输出，这就代表写入成功了。
打开我们的数据库管理工具，也能看到的确有数据了，好了，第一次写入就搞定了，是不是还挺简单的？
五、写数据更新脚本
首先我们创建一个文件夹，起名叫tushare_data，用来存储所有我们获取tushare数据的脚本。
然后我们把刚才编写的get_mysql_con和write_to_db两个函数写入一个名为tools.py的文件中，这样以后我们就可以直接导入它来使用了，不需要每次都复制粘贴。然后我们再创建一个新的函数get_ts_api，用来获取token。
接下来我们在同一个目录下创建一个新的文件夹，起名叫stock_a，用来存储A股相关的数据脚本，然后在这个目录中创建一个Python文件，起名ts_a_stock_list.py，和我们的表名保持一致，这样未来会比较好管理。
然后我们在这个文件中写入如下代码，记得把数据库相关信息像上边一样结合自己实际情况调整。
六、配置定时任务
这里我以青龙面板为例，如果你的系统是Windows，可以参考上一节课的内容来配置。
我们按照如下顺序，把刚才提到的文件夹和脚本都创建好。
这里右上角有一些按钮，比如创建文件夹或脚本、编辑脚本等。我们把脚本创建完成后，点击调试。
点击运行，可以看到右侧的执行日志中打印出来了我们想要的结果，这代表我们的脚本执行成功了。点击退出回到上一个界面。
我们在首页点击定时任务，点击右上角创建任务，然后按照下图进行配置。我这里是指定了每周一到周五的晚上10点执行这个脚本来更新数据。
好了，我们已经成功获取了A股股票列表和基本信息数据并且存储到了数据库中，还配置了定时任务来定期更新。是不是没大家想象的那么复杂？
跟着老Q，我们一步步打开量化世界的大门！