#02-数据脚本

数据获取与维护的 Python 脚本集合。当前主数据源为 akshare，设计为可扩展其他来源（Tushare、Wind API、手工 CSV 等）。

#脚本清单

#使用方式

#首次建库

cd 05-数据库/02-数据脚本
pip install -r requirements.txt
python db.py                  # 建库建表
python update_all.py --mode full  # 全量拉取历史数据

--mode full 的起始日固定为 1990-01-01，早于所有关注指数的成立日。akshare 会按各指数实际行情起点返回数据，等价于"按成立日拉取全历史"：沪深300 拉到 2005-04-08、创业板指拉到 2010-06-01、科创50 拉到 2020-07-23，互不影响。

#日常更新

python update_all.py                # 增量更新（默认 daily 模式）
python update_all.py --mode daily   # 显式指定
python update_all.py --backup       # 更新前强制备份

#仅校验

python update_all.py --mode validate    # 跑交叉验证，不写新数据
python update_all.py --mode validate --full  # 全量校验（含历史数据）

#查看状态

python db.py --status    # 打印各表行数

#标的关注清单

update_all.py 内置了关注的标的清单，按需调整：

• 指数：沪深300、中证500、中证1000、创业板指、上证50、科创50
• 基金：510300、510500、159915、588000（对应 ETF）
• 股票：贵州茅台、五粮液、宁德时代（行业龙头示例）

扩展关注清单时，直接修改 update_all.py 中的 WATCH_INDEXES、WATCH_FUNDS、WATCH_STOCKS 三个列表。

#调度配置

日常更新通过 Windows 任务计划程序调度，配置方式见 01-数据方案设计/04-数据更新与调度策略。

#日志与备份

• 日志：logs/update_YYYYMMDD.log
• 数据库备份：../03-数据文件/backups/trend_invest_YYYYMMDD_HHMMSS.db（保留 30 天）

日志和备份目录均已加入 .gitignore，不进版本库。

#扩展其他数据源

未来如需接入 Tushare、Wind API 或手工 CSV，按以下步骤扩展：

1. 在 fetcher_common.py 的 call_with_fallback 中新增数据源调用函数
2. 在对应 fetcher_*.py 中把新源作为 primary 或 secondary
3. 交叉验证脚本 fetcher_validation.py 自动覆盖新源比对

不需要修改查询接口层，业务层完全不感知数据源切换。