前言

这是需要调整资料库连线资讯，修改成符合MySQL的格式。
本次也会参考《【Day10】Azure资料库#2：建立SQL server资料表》以及《【Day16】每日资料汇入资料库》这两篇文章。

至於Python的使用，可以参考前面系列，这边就不再多说如何用pipenv和安装套件。

程序码在：d4_saveStockTransToDb.py

新增股票代码

在《【Day10】Azure资料库#2：建立SQL server资料表》，是先手动输入台积电资料进入资料库，这边我们也先跟着做。毕竟先把Azure的依赖改成MySQL，之後再介绍取得上市公司的基本资料。所以就手动输入台积电资料罗～

所以结果如下：

新增交易资讯

使用《【Day16】每日资料汇入资料库》的方法，汇入资料，其中需要把连结改掉。

所以要删除save_data_to_azure_db(stock_data)这个function，改建立save_data_to_mysql_db()：

def save_data_to_mysql_db():
    db_settings = {
        "host": "127.0.0.1",
        "port": 3306,
        "user": "root",
        "password": "pwd",
        "db": "finance",
    }
    # 计数器：计算新增了几笔
    counter = 0

    try:
        # 建立connection物件
        conn = pymysql.connect(**db_settings)
        # 建立cursor物件
        with conn.cursor() as cursor:
            now = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

            # 新增SQL语法
            for _, row in df.iterrows():
                try:
                    cmd = """INSERT INTO DailyPrice 
                    (StockID, Symbol, TradeDate, OpenPrice, HighPrice, LowPrice,
                    ClosePrice,Volumn)
                    values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s);"""
                    cursor.execute(
                        cmd,
                        (
                            None,
                            row.stock_symbol,
                            now,
                            row.open if pandas.notnull(row.open) else 0,
                            row.high if pandas.notnull(row.high) == float("nan") else 0,
                            row.low if pandas.notnull(row.low) == float("nan") else 0,
                            row.close if pandas.notnull(row.close) == float("nan") else 0,
                            row.volume if pandas.notnull(row.volume) == float("nan") else 0,
                        ),
                    )
                    conn.commit()
                    counter += 1
                except Exception as e:
                    print(e)
    except Exception as exc:
        print(exc)
        return False

    return True

其中row.open if pandas.notnull(row.open) else 0是用来判断该资料是否为None，如果为空值，就给0。

後记

接下来开始我们真正的新内容罗