text: import numpy as np
  import pandas as pd
  import sqlite3
  
  from Converter import ConverterGenjou, ConverterSakiyuki
  from urllib import request
  
  """
  調査の公表日を指定して当該月のデータのみを取得してデータベースへ追加するスクリプト。
  事前にScraping.pyとDataBase.pyを実行し、同じディレクトリにdata.dbとdata.csvを生成しておく必要がある。
  """
  
  def main(date):
      # 日付からダウンロードするcsvファイルのurlを生成
      url4 = 'http://www5.cao.go.jp/keizai3/' + date[:4] + '/' + date[4:] + 'watcher/watcher4.csv'
      url5 = 'http://www5.cao.go.jp/keizai3/' + date[:4] + '/' + date[4:] + 'watcher/watcher5.csv'
  
      # 生成したurlを表示
      print(url4)
      print(url5)
  
      # 生成したurlからcsvファイルをダウンロードし、CSVFilesフォルダ以下に保存。
      path4 = 'CSVFiles/' + date + 'watcher4.csv'
      path5 = 'CSVFiles/' + date + 'watcher5.csv'
      request.urlretrieve(url4, path4)
      request.urlretrieve(url5, path5)
  
      #　先行きと現状のcsvファイル変換用のインスタンスを生成
      cg = ConverterGenjou()
      cs = ConverterSakiyuki()
  
      # 保存したcsvファイルを読み込み、DataFrame形式に変換
      df4 = cg.getData(path4) # 現状データの読み込み
      df4['type'] = '現状'
      df4['year'] = date[:4]
      df4['month'] = date[4:6]
  
      df5 = cs.getData(path5) # 先行きデータの読み込み
      df5['type'] = '先行き'
      df5['Reason'] = np.nan
      df5['year'] = date[:4]
      df5['month'] = date[4:6]
  
      # データベースへ保存
      conn = sqlite3.connect("data.db")
      df4.to_sql('data', conn, index=False, if_exists='append')
      df5.to_sql('data', conn, index=False, if_exists='append')
  
      # data.csvをアップデート
      df_sql = pd.read_sql('select * from data', conn)
      df_sql.to_csv('data.csv', encoding="Shift-JIS", index=False)
  
  if __name__ == '__main__':
      date = '20171109' # 公表日をyyyymmddの形式で指定（例:平成29年11月9日公表=20171109）
      main(date)
  