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vn.datayes/README.md

@@ -1 +1,195 @@
-To be completed.
+
+#VN.DATAYES - Welcome!
+
+##0. Tutorial - ipythonNotebook
+http://nbviewer.ipython.org/github/zedyang/vn.past-demo/blob/master/static/tutorial.ipynb
+
+##1. Preface
+
+###1.1
+vn.datayes是一个从属于vnpy的开源历史数据模块；使用通联数据API以及MongoDB进行数据的下载和存储管理。项目目前与将来主要解决\准备解决以下问题：
+
+* 从通联数据等API高效地爬取、更新、清洗历史数据。
+* 基于MongoDB的数据库管理、快速查询、转换输出格式；支持自定义符合需求的行情历史数据库。
+* 基于Python.Matplotlib或R.ggplot2，快速绘制K线图等可视化对象。
+
+项目目前主要包括了通联API开发者试用方案中大部分的市场行情日线数据（股票、期货、期权、指数、基金等），以及部分基本面数据。数据下载与更新主要采用多线程设计，测试效率如下：
+
+| 数据集举例 | 数据集容量 | 下载时间估计  |
+| :-------------: | :-------------: | :-------------: |
+| 股票日线数据，2800个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 | 2800个collection，约500条/each | 7-10分钟 |
+| 股票分钟线数据，2个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 | 2个collection，约20万条/each      | 1-2分钟 |
+| 股票日线数据更新任务，2800个交易代码，2015年8月1日至2015年8月15日 | 2800个collection，约10条/each      | 1-2分钟 |
+
+vn.datayes基于MongoDB数据库，通过一个json配置文件简化数据库的初始化、设置、动态更新过程。较为精细的数据库操作仍需编写脚本进行。若对MongoDB与pymongo不熟悉，推荐使用Robomongo等窗口化查看工具作为辅助。
+
+###1.2 主要依赖：
+pymongo,  pandas,  requests,  json
+###1.3 开发测试环境：
+Mac OS X 10.10; Windows 7 || Anaconda.Python 2.7
+
+
+##2. Get Started
+###2.1 准备
+
+* 下载并安装MongoDB: https://www.mongodb.org/downloads
+* 获取API token，以通联数据为例。
+
+![fig1](static/figs/fig1.png)
+
+* 更新pymongo至3.0以上版本; 更新requests等包。 
+```
+~$ pip install pymongo --upgrade
+~$ pip install requests --upgrade
+```
+
+* [ ! 注意，本模块需要pymongo3.0新加入的部分方法，使用vnpy本体所用的2.7版本对应方法将无法正常插入数据。依赖冲突的问题会尽快被解决，目前推荐制作一个virtual environment来单独运行这个模块；或者暴力切换pymongo的版本：]
+```
+~$ pip install pymongo==3.0.3  # this module.
+~$ pip install pymongo==2.7.2  # pymongo 2.7.
+```
+
+* 启动MongoDB
+```
+~$ mongod
+```
+
+
+###2.2 数据库初始化与下载
+* **api.Config** 对象包含了向API进行数据请求所需的信息，我们需要一个用户token来初始化这个对象。
+
+```
+    from storage import *
+    
+    myConfig = Config(head="Zed's Config", 
+                      token='7c2e59e212dbff90ffd6b382c7afb57bc987a99307d382b058af6748f591d723')
+    myConfig.body
+```
+
+
+```
+    {'domain': 'api.wmcloud.com/data',
+     'header': {'Authorization': 'Bearer 7c2e59e212dbff90ffd6b382c7afb57bc987a99307d382b058af6748f591d723',
+      'Connection': 'keep-alive'},
+     'ssl': False,
+     'version': 'v1'}
+```
+
+
+
+* **storage.DBConfig** 对象包含了数据库配置。我们需要自己编写一个json字典来填充这个对象。举例来说，我们希望下载股票日线数据和指数日线数据，数据库名称为DATAYES_EQUITY_D1和DATAYES_INDEX_D1，index为日期“date”。那么json字典是这样的：
+
+```
+    client = pymongo.MongoClient() # pymongo.connection object.
+    
+    body = {
+        'client': client, # connection object.
+        'dbs': {
+            'EQU_D1': {                              # in-python alias: 'EQU_D1'
+                'self': client['DATAYES_EQUITY_D1'], # pymongo.database[name] object.
+                'index': 'date',                     # index name.
+                'collNames': 'equTicker'             # what are collection names consist of.
+            },
+            'IDX_D1': {                              # Another database
+                'self': client['DATAYES_INDEX_D1'],
+                'index': 'date',
+                'collNames': 'idxTicker'
+            }
+        },
+        'dbNames': ['EQU_D1','IDX_D1']               # List of alias.
+    }
+    
+    myDbConfig_ = DBConfig(body=body)
+    
+    # 这看上去有些麻烦；不想这么做的话可以直接使用DBConfig的默认构造函数。
+    
+    myDbConfig = DBConfig()
+    
+    myDbConfig.body
+```
+
+
+```
+    {'client': MongoClient('localhost', 27017),
+     'dbNames': ['EQU_M1', 'EQU_D1', 'FUT_D1', 'OPT_D1', 'FUD_D1', 'IDX_D1'],
+     'dbs': {'EQU_D1': {'collNames': 'equTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_D1')},
+      'EQU_M1': {'collNames': 'secID',
+       'index': 'dateTime',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_M1')},
+      'FUD_D1': {'collNames': 'fudTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUND_D1')},
+      'FUT_D1': {'collNames': 'futTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUTURE_D1')},
+      'IDX_D1': {'collNames': 'idxTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_INDEX_D1')},
+      'OPT_D1': {'collNames': 'optTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_OPTION_D1')}}}
+```
+
+
+
+* **api.PyApi**是向网络数据源进行请求的主要对象。**storage.MongodController**是进行数据库管理的对象。当我们完成了配置对象的构造，即可初始化PyApi与MongodController。**MongodController._get_coll_names()** 和**MongodController._ensure_index()** 是数据库初始化所调用的方法，为了模块开发的方便，它们暂时没有被放进构造函数中自动执行。
+
+```
+    myApi = PyApi(myConfig) # construct PyApi object.
+    mc = MongodController(api=myApi, config=myDbConfig) # construct MongodController object, 
+                                                        # on the top of PyApi.
+    mc._get_coll_names()    # get names of collections.
+    mc._ensure_index()      # ensure collection indices.
+```
+```
+    [MONGOD]: Collection names gotten.
+    [MONGOD]: MongoDB index set.
+```
+
+
+
+
+![fig2](static/figs/fig2.png)
+
+* 使用**MongodController.download#()**方法进行下载。
+
+
+    mc.download_index_D1('20150101','20150801')
+
+![fig3](static/figs/fig3.png)
+
+###2.3 数据库更新
+* 使用**MongodController.update#()**方法进行更新。脚本会自动寻找数据库中的最后一日并更新至最新交易日。
+
+```
+    from datetime import datetime
+    datetime.now()
+```
+
+
+```
+    datetime.datetime(2015, 8, 17, 10, 49, 21, 37758)
+```
+
+
+```
+    mc.update_index_D1()
+```
+
+![fig4](static/figs/fig4.png)
+
+###2.4 Mac OS或Linux下的下载与更新
+模块中包含了一些shell脚本，方面在linux-like os下的数据下载、更新。
+```
+~$ cd path/of/vn/datayes
+~$ chmod +x prepare.sh
+~$ ./prepare.sh
+```
+
+![fig5](static/figs/fig5.png)
+![fig6](static/figs/fig6.png)
+
+
+    

vn.datayes/static/tutorial.ipynb

@@ -0,0 +1,348 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#VN.DATAYES - Welcome!\n",
+    "***\n",
+    "##1. Preface\n",
+    "\n",
+    "###1.1\n",
+    "vn.datayes是一个从属于vnpy的开源历史数据模块；使用通联数据API以及MongoDB进行数据的下载和存储管理。项目目前与将来主要解决\\准备解决以下问题：\n",
+    "\n",
+    "* 从通联数据等API高效地爬取、更新、清洗历史数据。\n",
+    "* 基于MongoDB的数据库管理、快速查询、转换输出格式；支持自定义符合需求的行情历史数据库。\n",
+    "* 基于Python.Matplotlib或R.ggplot2，快速绘制K线图等可视化对象。\n",
+    "\n",
+    "项目目前主要包括了通联API开发者试用方案中大部分的市场行情日线数据（股票、期货、期权、指数、基金等），以及部分基本面数据。数据下载与更新主要采用多线程设计，测试效率如下：\n",
+    "\n",
+    "| 数据集举例 | 数据集容量 | 下载时间估计  |\n",
+    "| :-------------: | :-------------: | :-------------: |\n",
+    "| 股票日线数据，2800个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 | 2800个collection，约500条/each | 7-10分钟 |\n",
+    "| 股票分钟线数据，2个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 | 2个collection，约20万条/each      | 1-2分钟 |\n",
+    "| 股票日线数据更新任务，2800个交易代码，2015年8月1日至2015年8月15日 | 2800个collection，约10条/each      | 1-2分钟 |\n",
+    "\n",
+    "vn.datayes基于MongoDB数据库，通过一个json配置文件简化数据库的初始化、设置、动态更新过程。较为精细的数据库操作仍需编写脚本进行。若对MongoDB与pymongo不熟悉，推荐使用Robomongo等窗口化查看工具作为辅助。\n",
+    "\n",
+    "###1.2 主要依赖：\n",
+    "pymongo,  pandas,  requests,  json\n",
+    "###1.3 开发测试环境：\n",
+    "Mac OS X 10.10; Windows 7 || Anaconda.Python 2.7"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "* * *\n",
+    "##2. Get Started\n",
+    "###2.1 准备\n",
+    "\n",
+    "* 下载并安装MongoDB: https://www.mongodb.org/downloads\n",
+    "* 获取API token，以通联数据为例。\n",
+    "\n",
+    "![fig1](figs/fig1.png)\n",
+    "\n",
+    "* 更新pymongo至3.0以上版本; 更新requests等包。 \n",
+    "```\n",
+    "~$ pip install pymongo --upgrade\n",
+    "~$ pip install requests --upgrade\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "* [ ! 注意，本模块需要pymongo3.0新加入的部分方法，使用vnpy本体所用的2.7版本对应方法将无法正常插入数据。依赖冲突的问题会尽快被解决，目前推荐制作一个virtual environment来单独运行这个模块；或者暴力切换pymongo的版本：]\n",
+    "```\n",
+    "~$ pip install pymongo==3.0.3  # this module.\n",
+    "~$ pip install pymongo==2.7.2  # pymongo 2.7.\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "* 启动MongoDB\n",
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+    "* **api.Config** 对象包含了向API进行数据请求所需的信息，我们需要一个用户token来初始化这个对象。"
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+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {
+    "collapsed": false
+   },
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+      "text/plain": [
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+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
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+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "* * *\n",
+    "* **storage.DBConfig** 对象包含了数据库配置。我们需要自己编写一个json字典来填充这个对象。举例来说，我们希望下载股票日线数据和指数日线数据，数据库名称为DATAYES_EQUITY_D1和DATAYES_INDEX_D1，index为日期“date”。那么json字典是这样的："
+   ]
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+  {
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+    "collapsed": false
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+      "text/plain": [
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+       " 'dbs': {'EQU_D1': {'collNames': 'equTicker',\n",
+       "   'index': 'date',\n",
+       "   'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_D1')},\n",
+       "  'EQU_M1': {'collNames': 'secID',\n",
+       "   'index': 'dateTime',\n",
+       "   'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_M1')},\n",
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+       "   'index': 'date',\n",
+       "   'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUND_D1')},\n",
+       "  'FUT_D1': {'collNames': 'futTicker',\n",
+       "   'index': 'date',\n",
+       "   'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUTURE_D1')},\n",
+       "  'IDX_D1': {'collNames': 'idxTicker',\n",
+       "   'index': 'date',\n",
+       "   'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_INDEX_D1')},\n",
+       "  'OPT_D1': {'collNames': 'optTicker',\n",
+       "   'index': 'date',\n",
+       "   'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_OPTION_D1')}}}"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 3,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
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+    "\n",
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+    "            'self': client['DATAYES_EQUITY_D1'], # pymongo.database[name] object.\n",
+    "            'index': 'date',                     # index name.\n",
+    "            'collNames': 'equTicker'             # what are collection names consist of.\n",
+    "        },\n",
+    "        'IDX_D1': {                              # Another database\n",
+    "            'self': client['DATAYES_INDEX_D1'],\n",
+    "            'index': 'date',\n",
+    "            'collNames': 'idxTicker'\n",
+    "        }\n",
+    "    },\n",
+    "    'dbNames': ['EQU_D1','IDX_D1']               # List of alias.\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "myDbConfig_ = DBConfig(body=body)\n",
+    "\n",
+    "# 这看上去有些麻烦；不想这么做的话可以直接使用DBConfig的默认构造函数。\n",
+    "\n",
+    "myDbConfig = DBConfig()\n",
+    "\n",
+    "myDbConfig.body"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "* * *\n",
+    "* **api.PyApi**是向网络数据源进行请求的主要对象。**storage.MongodController**是进行数据库管理的对象。当我们完成了配置对象的构造，即可初始化PyApi与MongodController。**MongodController._get_coll_names()** 和**MongodController._ensure_index()** 是数据库初始化所调用的方法，为了模块开发的方便，它们暂时没有被放进构造函数中自动执行。"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "collapsed": false
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "[MONGOD]: Collection names gotten.\n",
+      "[MONGOD]: MongoDB index set.\n"
+     ]
+    },
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+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "1"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 4,
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+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "myApi = PyApi(myConfig) # construct PyApi object.\n",
+    "mc = MongodController(api=myApi, config=myDbConfig) # construct MongodController object, \n",
+    "                                                    # on the top of PyApi.\n",
+    "mc._get_coll_names()    # get names of collections.\n",
+    "mc._ensure_index()      # ensure collection indices."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "![fig2](figs/fig2.png)"
+   ]
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+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "* 使用**MongodController.download#()**方法进行下载。"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "collapsed": true
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "mc.download_index_D1('20150101','20150801')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "![fig3](figs/fig3.png)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "###2.3 数据库更新\n",
+    "* 使用**MongodController.update#()**方法进行更新。脚本会自动寻找数据库中的最后一日并更新至最新交易日。"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "collapsed": false
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "datetime.datetime(2015, 8, 17, 10, 49, 21, 37758)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
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+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from datetime import datetime\n",
+    "datetime.now()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "collapsed": true
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "mc.update_index_D1()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "![fig4](figs/fig4.png)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "###2.4 Mac OS或Linux下的下载与更新\n",
+    "模块中包含了一些shell脚本，方面在linux-like os下的数据下载、更新。\n",
+    "```\n",
+    "~$ cd path/of/vn/datayes\n",
+    "~$ chmod +x prepare.sh\n",
+    "~$ ./prepare.sh\n",
+    "```"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "![fig5](figs/fig5.png)\n",
+    "![fig6](figs/fig6.png)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {
+    "collapsed": true
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": []
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 2",
+   "language": "python",
+   "name": "python2"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 2
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython2",
+   "version": "2.7.10"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 0
+}

vn.datayes/static/tutorial.md

@@ -0,0 +1,194 @@
+
+#VN.DATAYES - Welcome!
+***
+##1. Preface
+
+###1.1
+vn.datayes是一个从属于vnpy的开源历史数据模块；使用通联数据API以及MongoDB进行数据的下载和存储管理。项目目前与将来主要解决\准备解决以下问题：
+
+* 从通联数据等API高效地爬取、更新、清洗历史数据。
+* 基于MongoDB的数据库管理、快速查询、转换输出格式；支持自定义符合需求的行情历史数据库。
+* 基于Python.Matplotlib或R.ggplot2，快速绘制K线图等可视化对象。
+
+项目目前主要包括了通联API开发者试用方案中大部分的市场行情日线数据（股票、期货、期权、指数、基金等），以及部分基本面数据。数据下载与更新主要采用多线程设计，测试效率如下：
+
+| 数据集举例 | 数据集容量 | 下载时间估计  |
+| :-------------: | :-------------: | :-------------: |
+| 股票日线数据，2800个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 | 2800个collection，约500条/each | 7-10分钟 |
+| 股票分钟线数据，2个交易代码，2013年1月1日至2015年8月1日 | 2个collection，约20万条/each      | 1-2分钟 |
+| 股票日线数据更新任务，2800个交易代码，2015年8月1日至2015年8月15日 | 2800个collection，约10条/each      | 1-2分钟 |
+
+vn.datayes基于MongoDB数据库，通过一个json配置文件简化数据库的初始化、设置、动态更新过程。较为精细的数据库操作仍需编写脚本进行。若对MongoDB与pymongo不熟悉，推荐使用Robomongo等窗口化查看工具作为辅助。
+
+###1.2 主要依赖：
+pymongo,  pandas,  requests,  json
+###1.3 开发测试环境：
+Mac OS X 10.10; Windows 7 || Anaconda.Python 2.7
+
+* * *
+##2. Get Started
+###2.1 准备
+
+* 下载并安装MongoDB: https://www.mongodb.org/downloads
+* 获取API token，以通联数据为例。
+
+![fig1](figs/fig1.png)
+
+* 更新pymongo至3.0以上版本; 更新requests等包。 
+```
+~$ pip install pymongo --upgrade
+~$ pip install requests --upgrade
+```
+
+* [ ! 注意，本模块需要pymongo3.0新加入的部分方法，使用vnpy本体所用的2.7版本对应方法将无法正常插入数据。依赖冲突的问题会尽快被解决，目前推荐制作一个virtual environment来单独运行这个模块；或者暴力切换pymongo的版本：]
+```
+~$ pip install pymongo==3.0.3  # this module.
+~$ pip install pymongo==2.7.2  # pymongo 2.7.
+```
+
+* 启动MongoDB
+```
+~$ mongod
+```
+
+
+###2.2 数据库初始化与下载
+* **api.Config** 对象包含了向API进行数据请求所需的信息，我们需要一个用户token来初始化这个对象。
+
+
+    from storage import *
+    
+    myConfig = Config(head="Zed's Config", 
+                      token='7c2e59e212dbff90ffd6b382c7afb57bc987a99307d382b058af6748f591d723')
+    myConfig.body
+
+
+
+
+    {'domain': 'api.wmcloud.com/data',
+     'header': {'Authorization': 'Bearer 7c2e59e212dbff90ffd6b382c7afb57bc987a99307d382b058af6748f591d723',
+      'Connection': 'keep-alive'},
+     'ssl': False,
+     'version': 'v1'}
+
+
+
+* * *
+* **storage.DBConfig** 对象包含了数据库配置。我们需要自己编写一个json字典来填充这个对象。举例来说，我们希望下载股票日线数据和指数日线数据，数据库名称为DATAYES_EQUITY_D1和DATAYES_INDEX_D1，index为日期“date”。那么json字典是这样的：
+
+
+    client = pymongo.MongoClient() # pymongo.connection object.
+    
+    body = {
+        'client': client, # connection object.
+        'dbs': {
+            'EQU_D1': {                              # in-python alias: 'EQU_D1'
+                'self': client['DATAYES_EQUITY_D1'], # pymongo.database[name] object.
+                'index': 'date',                     # index name.
+                'collNames': 'equTicker'             # what are collection names consist of.
+            },
+            'IDX_D1': {                              # Another database
+                'self': client['DATAYES_INDEX_D1'],
+                'index': 'date',
+                'collNames': 'idxTicker'
+            }
+        },
+        'dbNames': ['EQU_D1','IDX_D1']               # List of alias.
+    }
+    
+    myDbConfig_ = DBConfig(body=body)
+    
+    # 这看上去有些麻烦；不想这么做的话可以直接使用DBConfig的默认构造函数。
+    
+    myDbConfig = DBConfig()
+    
+    myDbConfig.body
+
+
+
+
+    {'client': MongoClient('localhost', 27017),
+     'dbNames': ['EQU_M1', 'EQU_D1', 'FUT_D1', 'OPT_D1', 'FUD_D1', 'IDX_D1'],
+     'dbs': {'EQU_D1': {'collNames': 'equTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_D1')},
+      'EQU_M1': {'collNames': 'secID',
+       'index': 'dateTime',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_EQUITY_M1')},
+      'FUD_D1': {'collNames': 'fudTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUND_D1')},
+      'FUT_D1': {'collNames': 'futTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_FUTURE_D1')},
+      'IDX_D1': {'collNames': 'idxTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_INDEX_D1')},
+      'OPT_D1': {'collNames': 'optTicker',
+       'index': 'date',
+       'self': Database(MongoClient('localhost', 27017), u'DATAYES_OPTION_D1')}}}
+
+
+
+* * *
+* **api.PyApi**是向网络数据源进行请求的主要对象。**storage.MongodController**是进行数据库管理的对象。当我们完成了配置对象的构造，即可初始化PyApi与MongodController。**MongodController._get_coll_names()** 和**MongodController._ensure_index()** 是数据库初始化所调用的方法，为了模块开发的方便，它们暂时没有被放进构造函数中自动执行。
+
+
+    myApi = PyApi(myConfig) # construct PyApi object.
+    mc = MongodController(api=myApi, config=myDbConfig) # construct MongodController object, 
+                                                        # on the top of PyApi.
+    mc._get_coll_names()    # get names of collections.
+    mc._ensure_index()      # ensure collection indices.
+
+    [MONGOD]: Collection names gotten.
+    [MONGOD]: MongoDB index set.
+
+
+
+
+
+    1
+
+
+
+![fig2](figs/fig2.png)
+
+* 使用**MongodController.download#()**方法进行下载。
+
+
+    mc.download_index_D1('20150101','20150801')
+
+![fig3](figs/fig3.png)
+
+###2.3 数据库更新
+* 使用**MongodController.update#()**方法进行更新。脚本会自动寻找数据库中的最后一日并更新至最新交易日。
+
+
+    from datetime import datetime
+    datetime.now()
+
+
+
+
+    datetime.datetime(2015, 8, 17, 10, 49, 21, 37758)
+
+
+
+
+    mc.update_index_D1()
+
+![fig4](figs/fig4.png)
+
+###2.4 Mac OS或Linux下的下载与更新
+模块中包含了一些shell脚本，方面在linux-like os下的数据下载、更新。
+```
+~$ cd path/of/vn/datayes
+~$ chmod +x prepare.sh
+~$ ./prepare.sh
+```
+
+![fig5](figs/fig5.png)
+![fig6](figs/fig6.png)
+
+
+