[Python知识库]Baostock学习系列3：下载交易日明细

下载市场交易日明细

官方原版

下载"1990-01-01"至"2022-03-10"是否交易日的明细。
保存为： From19900101To20220310.csv 文件

import baostock as bs
import pandas as pd

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()
# 显示登陆返回信息
print('login respond error_code:'+lg.error_code)
print('login respond  error_msg:'+lg.error_msg)

#### 获取交易日信息 ####
rs = bs.query_trade_dates(start_date="1990-01-01", end_date="2022-03-10")  # 开始时间 结束时间
print('query_trade_dates respond error_code:'+rs.error_code)
print('query_trade_dates respond  error_msg:'+rs.error_msg)

#### 打印结果集 ####
data_list = []
while (rs.error_code == '0') & rs.next():
    # 获取一条记录，将记录合并在一起
    data_list.append(rs.get_row_data())
result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

#### 结果集输出到csv文件 ####
result.to_csv("./From19900101To20220310.csv", encoding="utf-8", index=False)
print(result)

#### 登出系统 ####
bs.logout()

加工改造后

对query_trade_dates（） 进行封装构造新的函数TradeDates2Csv()

TradeDates2Csv()

输入参数：
input_start_date: 开始日期，格式： yyyy-mm-dd
input_end_date: 结束日期，格式： yyyy-mm-dd
input_path: 保存CSV文件路径

def TradeDates2Csv(input_start_date, input_end_date, input_path): # 输入开始时间和结束时间 时间格式为： yyyy-mm-dd
    #### 登陆系统 ####
    lg = bs.login()
    # 显示登陆返回信息
    print('login respond error_code:' + lg.error_code)
    print('login respond  error_msg:' + lg.error_msg)

    #### 获取交易日信息 ####
    rs = bs.query_trade_dates(start_date= input_start_date, end_date= input_end_date)
    print('query_trade_dates respond error_code:' + rs.error_code)
    print('query_trade_dates respond  error_msg:' + rs.error_msg)

    #### 打印结果集 ####
    data_list = []
    while (rs.error_code == '0') & rs.next():
        # 获取一条记录，将记录合并在一起
        data_list.append(rs.get_row_data())
    result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

    dirname, file_ab_name = os.path.split(input_path)
    filename, file_ext_name = os.path.splitext(file_ab_name)

    if file_ext_name.lower()== '.csv' :
        #### 结果集输出到csv文件 ####
        result.to_csv(input_path, encoding="utf-8", index=False)
        print(result)

        #### 登出系统 ####
        bs.logout()
    else:
        print("请确认保存路径的文件名")
        bs.logout()

为保存csv文件路径做路径拼接

输入参数：
input_path_folder: 文件夹路径
input_file_name: 保存的文件名
input_ext_name = None 文件的拓展名默认为空

FilePathJoin(）

def FilePathJoin(input_path_folder, input_file_name, input_ext_name = None):
    if input_ext_name is None:
        result_path = os.path.join(input_path_folder, input_file_name.strip())
    else:
        file_full_name = input_file_name.strip() + '.'+ input_ext_name.strip()
        result_path = os.path.join(input_path_folder, file_full_name)

重新构造查询结果导出交易日明细

文件架构如下图所示：

源代码：

import baostock as bs
import pandas as pd
import os
import time
import datetime
import calendar


def TradeDates2Csv(input_start_date, input_end_date, input_path): # 输入开始时间和结束时间 时间格式为： yyyy-mm-dd
    #### 登陆系统 ####
    lg = bs.login()
    # 显示登陆返回信息
    print('login respond error_code:' + lg.error_code)
    print('login respond  error_msg:' + lg.error_msg)

    #### 获取交易日信息 ####
    rs = bs.query_trade_dates(start_date= input_start_date, end_date= input_end_date)
    print('query_trade_dates respond error_code:' + rs.error_code)
    print('query_trade_dates respond  error_msg:' + rs.error_msg)

    #### 打印结果集 ####
    data_list = []
    while (rs.error_code == '0') & rs.next():
        # 获取一条记录，将记录合并在一起
        data_list.append(rs.get_row_data())
    result = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)

    dirname, file_ab_name = os.path.split(input_path)
    filename, file_ext_name = os.path.splitext(file_ab_name)

    if file_ext_name.lower()== '.csv' :
        #### 结果集输出到csv文件 ####
        result.to_csv(input_path, encoding="utf-8", index=False)
        print(result)

        #### 登出系统 ####
        bs.logout()
    else:
        print("请确认保存路径的文件名")
        bs.logout()

def FilePathJoin(input_path_folder, input_file_name, input_ext_name = None):
    if input_ext_name is None:
        result_path = os.path.join(input_path_folder, input_file_name.strip())
    else:
        file_full_name = input_file_name.strip() + '.'+ input_ext_name.strip()
        result_path = os.path.join(input_path_folder, file_full_name)
    return result_path

def time_offset_cal(input_time, offset, time_type): # input_time 类型为： datetime.datetime  offset 为 int 整数
    if time_type == 'year':
        re_dt = input_time + relativedelta(years=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'week':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(weeks=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'month':
        re_dt = input_time + relativedelta(months=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'day':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(days=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'hour':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(hours=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'minute':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(minutes=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'second':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(seconds=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'microsecond':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(microseconds=offset)
        return re_dt
    elif time_type == 'millisecond':
        re_dt = input_time + datetime.timedelta(milliseconds=offset)
        return re_dt
    else:
        print("error")

if __name__ == "__main__":
    DstFolder = "./dstFolder/downTradeDates2Csv"
    FileName = 'MarketTradeDay'
    ExtName = 'csv'

    config_start_day = '1990-01-01'
    today_date = datetime.datetime.now()
    config_end_day = time_offset_cal(today_date, -1, 'day').strftime('%Y-%m-%d')
    str_ts = str(calendar.timegm(time.localtime()))

    ResultFileName = FileName+ '#'+ config_end_day+ '@'+ str_ts

    # print(calendar.timegm(time.gmtime())) # 世界时 时间戳
    # print(calendar.timegm(time.localtime()))  # 本地时间 时间戳

    TradeDates2Csv(config_start_day, config_end_day, FilePathJoin(DstFolder, ResultFileName, ExtName))