tushare-models 0.0.2

Tushare SQLAlchemy Models

tushare-models

项目概述

tushare-models 是一个使用 SQLAlchemy ORM 定义的 Tushare 数据接口模型集合。该项目提供了与 Tushare 金融数据服务 API 交互所需的数据模型定义，便于数据的查询、存储和分析。

核心组件

基础架构 (core/)

核心模块提供了各种 ORM 相关的基础功能：

base.py

定义了所有 Tushare 模型的基础类:

• TushareModelMixin: 包含所有 Tushare 相关的类属性，如 API ID、API 名称、权限需求等
• Base: 继承自 SQLAlchemy 的 DeclarativeBase 和 TushareModelMixin，为所有模型提供统一的基类

dialect.py

提供了对不同数据库方言的支持和定制:

• TSDatabendDDLCompiler: 为 Databend 数据库定制的 DDL 编译器
• TSStarRocksDDLCompiler: 为 StarRocks 数据库定制的 DDL 编译器
• 支持多种数据库引擎，包括 ClickHouse、DuckDB、MySQL 等

dml.py

提供了数据操作语言 (DML) 相关的功能扩展:

• Replace: 扩展了 Insert 操作，提供 REPLACE INTO 功能，用于数据更新或插入操作
• 提供链式调用接口，支持 on 子句的定制

数据类型

项目使用了多种数据类型:

• Integer: 整数类型
• Float: 浮点数类型
• String: 字符串类型
• Date: 日期类型
• DateTime: 日期时间类型

数据库适配支持

该项目支持多种数据库系统，使用 SQLAlchemy 的方言机制进行适配：

• ClickHouse: 面向列的高性能分析型数据库
• Databend: 云原生分析型数据库
• StarRocks: 分布式 MPP 数据库
• MySQL: 传统的关系型数据库
• DuckDB: 嵌入式分析型数据库

每种数据库都有专门的适配器，可根据实际需求选择合适的数据库后端。使用方法示例：

# ClickHouse 连接
engine = create_engine('clickhouse+http://username:password@host:port/database')

# Databend 连接
engine = create_engine('databend://username:password@host:port/database')

# StarRocks 连接
engine = create_engine('starrocks://username:password@host:port/database')

# MySQL 连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database')

# DuckDB 连接
engine = create_engine('duckdb:///path/to/database.db')

模型示例

以下是项目中模型定义的示例:

class FutMapping(Base):
    """期货主力与连续合约"""
    
    # Tushare API 相关信息
    __api_name__ = "fut_mapping"
    __api_title__ = "期货主力与连续合约"
    
    # 数据表字段定义
    ts_code = Column(String, comment='合约代码')
    trade_date = Column(Date, comment='交易日期')
    mapping_ts_code = Column(String, comment='映射合约代码')
    
    # 主键定义
    __table_args__ = (
        PrimaryKeyConstraint('ts_code', 'trade_date'),
        {}
    )

使用方法

初始化连接

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from tushare_models.core import Base

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///tushare_data.db')
# 创建所有表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

查询数据

from sqlalchemy import select
from tushare_models import StockBasic

# 查询股票基本信息 (使用 SQLAlchemy 2.0 API)
stmt = select(StockBasic).where(StockBasic.market == '主板')
stocks = session.execute(stmt).scalars().all()
for stock in stocks:
    print(f"{stock.ts_code}: {stock.name}")

插入/更新数据

from tushare_models.core.dml import upsert
from tushare_models import DailyPrice

# 使用upsert函数插入或更新数据
stmt = upsert(DailyPrice).values(
    ts_code='000001.SZ',
    trade_date='2023-01-01',
    open=10.5,
    high=11.2,
    low=10.3,
    close=11.0
)
session.execute(stmt)
session.commit()

项目扩展

可以通过继承 Base 类来创建自定义的数据模型:

from tushare_models.core import Base, String, Float, Date
from sqlalchemy import Column, PrimaryKeyConstraint

class MyCustomModel(Base):
    """自定义模型"""
    __api_name__ = "custom_api"
    
    code = Column(String, comment='代码')
    value = Column(Float, comment='数值')
    date = Column(Date, comment='日期')
    
    __table_args__ = (
        PrimaryKeyConstraint('code', 'date'),
        {}
    )