def THS_Snapshot(self,
thscode,
jsonIndicator,
jsonparam,
begintime,
endtime,
max_code_num=None) -> pd.DataFrame:
"""
日内快照序列
:param thscode:同花顺代码，可以是单个代码也可以是多个代码，代码之间用逗号(‘,’)隔开。例如 600004.SH,600007.SH
:param jsonIndicator:指标，可以是单个指标也可以是多个指标，指标指标用 分号(‘;’)隔开。例如'close;open'
:param jsonparam:参数，当前参数只能是dataType:Original
:param begintime:开始时间，时间格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，例如2017-05-15 09:30:00。
:param endtime:截止时间，时间格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，例如2017-05-15 10:00:00
:return:
"""
path = 'THS_Snapshot/'
code_list = []
if type(thscode) == list:
# 如果是 list 数据，自动 ',' 链接
if max_code_num is None:
code_list.append(','.join(thscode))
else:
# 如果 max_code_num 有值，自动分段切割
for a_list in split_chunk(thscode, max_code_num):
code_list.append(','.join(a_list))
else:
code_list.append(thscode)
df_list = []
try:
for sub_list in code_list:
req_data_dic = {
"thscode": sub_list,
"jsonIndicator": jsonIndicator,
"jsonparam": jsonparam,
"begintime": format_2_date_str(begintime),
"endtime": format_2_date_str(endtime)
}
req_data = json.dumps(req_data_dic)
json_dic = self._public_post(path, req_data)
if json_dic is None or len(json_dic) == 0:
continue
df = pd.DataFrame(json_dic)
df_list.append(df)
except APIError as exp:
if len(df_list) == 0:
raise exp from exp
else:
# 对于分段查询的情况，如果中途某一段产生错误（可能是流量不够）则不抛出异常，而将已查询出来的数据返回
logger.exception('THS_Snapshot(%s, %s, %s, %s, %s, %s) 失败',
thscode, jsonIndicator, jsonparam, begintime,
endtime, max_code_num)
finally:
if len(df_list) > 0:
df = pd.concat(df_list)
else:
df = None
return df
def THS_HistoryQuotes(self,
thscode,
jsonIndicator,
jsonparam,
begintime,
endtime,
max_code_num=None) -> pd.DataFrame:
"""
历史序列
:param thscode:同花顺代码，可以是单个代码也可以是多个代码，代码之间用逗号(‘,’)隔开。例如 600004.SH,600007.SH
:param jsonIndicator:指标，可以是单个指标也可以是多个指标，指标指标用 分号(‘;’)隔开。例如'close;open'
:param jsonparam:参数，可以是默认参数也根据说明可以对参数进行自定义赋值，参数和参数之间用逗号(‘，’)隔开，参数的赋值用冒号(‘:’)。例如' period:D,pricetype:1,rptcategory:1'
:param begintime:开始时间，时间格式为YYYY-MM-DD，例如2015-06-23
:param endtime:截止时间，时间格式为YYYY-MM-DD，例如2016-06-23
:return:
"""
path = 'THS_HistoryQuotes/'
code_list = []
if type(thscode) == list:
# 如果是 list 数据，自动 ',' 链接
if max_code_num is None:
code_list.append(','.join(thscode))
else:
# 如果 max_code_num 有值，自动分段切割
for a_list in split_chunk(thscode, max_code_num):
code_list.append(','.join(a_list))
else:
code_list.append(thscode)
df_list = []
try:
for sub_list in code_list:
req_data_dic = {
"thscode": sub_list,
"jsonIndicator": jsonIndicator,
"jsonparam": jsonparam,
"begintime": format_2_date_str(begintime),
"endtime": format_2_date_str(endtime)
}
req_data = json.dumps(req_data_dic)
json_dic = self._public_post(path, req_data)
if json_dic is None or len(json_dic) == 0:
continue
df = pd.DataFrame(json_dic)
df_list.append(df)
except APIError as exp:
if len(df_list) == 0:
raise exp from exp
else:
# 对于分段查询的情况，如果中途某一段产生错误（可能是流量不够）则不抛出异常，而将已查询出来的数据返回
logger.exception(
'THS_HistoryQuotes(%s, %s, %s, %s, %s, %s) 失败', thscode,
jsonIndicator, jsonparam, begintime, endtime, max_code_num)
finally:
if len(df_list) > 0:
df = pd.concat(df_list)
else:
df = None
return df
def THS_HighFrequenceSequence(self,
thscode,
jsonIndicator,
jsonparam,
begintime,
endtime,
max_code_num=None) -> pd.DataFrame:
"""
高频序列
:param thscode:同花顺代码，可以是单个代码也可以是多个代码，代码之间用逗号(‘,’)隔开。例如 600004.SH,600007.SH
:param jsonIndicator:指标，可以是单个指标也可以是多个指标，指标指标用 分号(‘;’)隔开。例如 ths_close_price_stock;ths_open_price_stock
:param jsonparam:参数，可以是默认参数也根据说明可以对参数进行自定义赋值，参数和参数之间用逗号 (‘ , ’) 隔开， 参 数 的 赋 值 用 冒 号 (‘:’) 。 例 如 100;100
:param begintime:开始时间，时间格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，例如2018-05-15 09:30:00
:param endtime:截止时间，时间格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，例如2018-05-15 10:00:00
:return:
"""
path = 'THS_HighFrequenceSequence/'
code_list = []
if type(thscode) == list:
# 如果是 list 数据，自动 ',' 链接
if max_code_num is None:
code_list = ','.join(thscode)
else:
for a_list in split_chunk(thscode, max_code_num):
code_list.append(','.join(a_list))
else:
code_list.append(thscode)
df_list = []
try:
for sub_list in code_list:
req_data_dic = {
"thscode": sub_list,
"jsonIndicator": jsonIndicator,
"jsonparam": jsonparam,
"begintime": format_2_date_str(begintime),
"endtime": format_2_date_str(endtime)
}
req_data = json.dumps(req_data_dic)
json_dic = self._public_post(path, req_data)
if json_dic is None or len(json_dic) == 0:
continue
df = pd.DataFrame(json_dic)
df_list.append(df)
except APIError as exp:
if len(df_list) == 0:
raise exp from exp
else:
# 对于分段查询的情况，如果中途某一段产生错误（可能是流量不够）则不抛出异常，而将已查询出来的数据返回
logger.exception(
'THS_HighFrequenceSequence(%s, %s, %s, %s, %s, %s) 失败',
thscode, jsonIndicator, jsonparam, begintime, endtime,
max_code_num)
finally:
if len(df_list) > 0:
df = pd.concat(df_list)
else:
df = None
return df
def THS_BasicData(self,
thsCode,
indicatorName,
paramOption,
max_code_num=None) -> pd.DataFrame:
"""
基础数据序列
:param thsCode:同花顺代码，可以是单个代码也可以是多个代码，代码之间用逗号(‘,’)隔开。例如 600004.SH,600007.SH
:param indicatorName:指标，可以是单个指标也可以是多个指标，指标之间用分号(‘;’)隔开。例如'ths_stock_short_name_stock;ths_np_stock'
:param paramOption:函数对应的参数，参数和参数之间用逗号(‘，’)隔开。例如';2017-12-31,100'
:param max_code_num:最大截取数量
:return:
"""
path = 'THS_BasicData/'
code_list = []
if type(thsCode) == list:
# 如果是 list 数据，自动 ',' 链接
if max_code_num is None:
code_list.append(','.join(thsCode))
else:
# 如果 max_code_num 有值，自动分段切割
for a_list in split_chunk(thsCode, max_code_num):
code_list.append(','.join(a_list))
else:
code_list.append(thsCode)
df_list = []
try:
for a_list in code_list:
req_data_dic = {
"thsCode": a_list,
"indicatorName": indicatorName,
"paramOption": paramOption
}
req_data = json.dumps(req_data_dic)
json_dic = self._public_post(path, req_data)
if json_dic is None or len(json_dic) == 0:
continue
df = pd.DataFrame(json_dic)
df_list.append(df)
except APIError as exp:
if len(df_list) == 0:
raise exp from exp
else:
# 对于分段查询的情况，如果中途某一段产生错误（可能是流量不够）则不抛出异常，而将已查询出来的数据返回
logger.exception('THS_BasicData(%s, %s, %s, %s) 失败', thsCode,
indicatorName, paramOption, max_code_num)
finally:
# 合并数据
if len(df_list) > 0:
df = pd.concat(df_list)
else:
df = None
return df
def THS_RealtimeQuotes(self,
thscode,
jsonIndicator,
jsonparam="",
max_code_num=None) -> pd.DataFrame:
"""
实时序列
:param thscode:同花顺代码，可以是单个代码也可以是多个代码，代码之间用逗号(‘,’)隔开。例如 600004.SH,600007.SH
:param jsonIndicator:指标，可以是单个指标也可以是多个指标，指标之间用分号(‘;’)隔开。例如'close;open'
:param jsonparam:参数，可以是默认参数也可以根据说明对参数进行自定义赋值，参数和参数之间用逗号(‘，’)隔开，参数的赋值用冒号(‘:’)。例如'pricetype:1'
:return:
"""
path = 'THS_RealtimeQuotes/'
code_list = []
if type(thscode) == list:
# 如果是 list 数据，自动 ',' 链接
if max_code_num is None:
code_list = ','.join(thscode)
else:
for a_list in split_chunk(thscode, max_code_num):
code_list.append(','.join(a_list))
else:
code_list.append(thscode)
df_list = []
try:
for sub_list in code_list:
req_data_dic = {
"thscode": sub_list,
"jsonIndicator": jsonIndicator,
"jsonparam": jsonparam
}
req_data = json.dumps(req_data_dic)
json_dic = self._public_post(path, req_data)
if json_dic is None or len(json_dic) == 0:
continue
df = pd.DataFrame(json_dic)
df_list.append(df)
except APIError as exp:
if len(df_list) == 0:
raise exp from exp
else:
# 对于分段查询的情况，如果中途某一段产生错误（可能是流量不够）则不抛出异常，而将已查询出来的数据返回
logger.exception('THS_RealtimeQuotes(%s, %s, %s, %s) 失败',
thscode, jsonIndicator, jsonparam,
max_code_num)
finally:
if len(df_list) > 0:
df = pd.concat(df_list)
else:
df = None
return df
def THS_DateSerial(self,
thscode,
jsonIndicator,
jsonparam,
globalparam,
begintime,
endtime,
max_code_num=None) -> pd.DataFrame:
"""
日期序列
:param thscode:同花顺代码，可以是单个代码也可以是多个代码，代码之间用逗号(‘,’)隔开。例如 600004.SH,600007.SH
:param jsonIndicator:指标，可以是单个指标也可以是多个指标，指标指标用 分号(‘;’)隔开。例如 ths_close_price_stock;ths_open_price_stock
:param jsonparam:参数，可以是默认参数也根据说明可以对参数进行自定义赋值，参数和参数之间用逗号 (‘ , ’) 隔开， 参 数 的 赋 值 用 冒 号 (‘:’) 。 例 如 100;100
:param globalparam:参数，可以是默认参数也根据说明可以对参数进行自定义赋值，参数和参数之间用逗号 (‘, ’) 隔开， 参 数 的 赋 值 用 冒 号 (‘:’) 。 例 如 Days:Tradedays,Fill:Previous,Interval:D
:param begintime:开始时间，时间格式为 YYYY-MM-DD，例如 2018-06-24
:param endtime:截止时间，时间格式为 YYYY-MM-DD，例如 2018-07-24
:return:
"""
path = 'THS_DateSerial/'
code_list = []
if type(thscode) == list:
# 如果是 list 数据，自动 ',' 链接
if max_code_num is None:
code_list.append(','.join(thscode))
else:
# 如果 max_code_num 有值，自动分段切割
for a_list in split_chunk(thscode, max_code_num):
code_list.append(','.join(a_list))
else:
code_list.append(thscode)
df_list = []
try:
for sub_list in code_list:
req_data_dic = {
"thscode": sub_list,
"jsonIndicator": jsonIndicator,
"jsonparam": jsonparam,
"globalparam": globalparam,
"begintime": format_2_date_str(begintime),
"endtime": format_2_date_str(endtime)
}
req_data = json.dumps(req_data_dic)
json_dic = self._public_post(path, req_data)
if json_dic is None or len(json_dic) == 0:
continue
df = pd.DataFrame(json_dic)
df_list.append(df)
except APIError as exp:
if len(df_list) == 0:
if 'errcode' in exp.ret_dic and exp.ret_dic['errcode'] == -4001:
logger.warning(
'THS_DateSerial(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) 没有数据',
thscode, jsonIndicator, jsonparam, globalparam,
begintime, endtime, max_code_num)
else:
raise exp from exp
else:
# 对于分段查询的情况，如果中途某一段产生错误（可能是流量不够）则不抛出异常，而将已查询出来的数据返回
logger.exception(
'THS_DateSerial(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) 失败', thscode,
jsonIndicator, jsonparam, globalparam, begintime, endtime,
max_code_num)
finally:
if len(df_list) > 0:
df = pd.concat(df_list)
else:
df = None
return df