# 行情接口API 下面是如何在程序里面调用本接口 首先需要引入 ``` from pytdx.hq import TdxHq_API ``` 然后，创建对象 ``` api = TdxHq_API() ``` 之后，通常是如下的格式 ``` if api.connect('119.147.212.81', 7709): # ... same codes... api.disconnect() ``` 当然，我们也支持with 语法,可以省略`disconnect()`语句 ``` with api.connect('119.147.212.81', 7709): # some codes ``` 我们的数据获取届接口一般返回list结构，如果需要转化为pandas Dataframe接口，可以使用 `api.to_df` 进行转化 如： ``` data = api.get_security_bars(9, 0, '000001', 0, 10) #返回普通list data = api.to_df(api.get_security_bars(9, 0, '000001', 0, 10)) # 返回DataFrame ``` 可以使用的api方法有下列的几个。 ## api方法列表 ### 参数一般性约定 一般来说，股票代码和文件名称使用字符串类型，其它参数都使用数值类型 ### 1 : 获取股票行情 可以获取**多**只股票的行情信息 需要传入一个列表，每个列表由一个市场代码， 一个股票代码构成的元祖构成 `[ (市场代码1， 股票代码1)，(市场代码2， 股票代码2) ... (市场代码n， 股票代码n) ]` 如： ``` api.get_security_quotes([(0, '000001'), (1, '600300')]) ``` > 注意点：非股票品种代码，有些获取的价格不是实际价格，比如可转债获取价格为实际价格*10。这是可能是TDX为了防止浮点数错误，报价在传输和存储时实际都保存为整数，然后根据品种进行处理的结果。@solensolen ### 2 : 获取k线
  • category-> 
    K线种类
0 5分钟K线 1 15分钟K线 2 30分钟K线 3 1小时K线 4 日K线
5 周K线
6 月K线
7 1分钟
8 1分钟K线 9 日K线
10 季K线
11 年K线
  • market -> 市场代码 0:深圳，1:上海
  • stockcode -> 证券代码;
  • start -> 指定的范围开始位置;
  • count -> 用户要请求的 K 线数目，最大值为 800
    • 如： ``` api.get_security_bars(9,0, '000001', 4, 3) ``` ### 3 : 获取市场股票数量 0 - 深圳， 1 - 上海 ``` api.get_security_count(0) ``` ### 4 : 获取股票列表 参数：市场代码, 起始位置 如： 0,0 或 1,100 ``` api.get_security_list(1, 0) ``` ### 5 : 获取指数k线
  • category-> 
    K线种类
0 5分钟K线 1 15分钟K线 2 30分钟K线 3 1小时K线 4 日K线
5 周K线
6 月K线
7 1分钟
8 1分钟K线 9 日K线
10 季K线
11 年K线
  • market -> 市场代码 0:深圳，1:上海
  • stockcode -> 证券代码;
  • start -> 指定的范围开始位置;
  • count -> 用户要请求的 K 线数目，最大值为 800
    • 如： ``` api.get_index_bars(9,1, '000001', 1, 2) ``` ### 6 : 查询分时行情 参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 ``` api.get_minute_time_data(1, '600300') ``` ### 7 : 查询历史分时行情 参数：市场代码， 股票代码，时间 如： 0,000001,20161209 或 1,600300,20161209 ``` api.get_history_minute_time_data(TDXParams.MARKET_SH, '600300', 20161209) ``` 注意，在引入 TDXParams 之后， （`from pytdx.params import TDXParams`） 我们可以使用 TDXParams.MARKET_SH , TDXParams.MARKET_SZ 常量来代替 1 和 0 作为参数 ### 8 : 查询分笔成交 参数：市场代码， 股票代码，起始位置， 数量 如： 0,000001,0,10 ``` api.get_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, '000001', 0, 30) ``` ### 9 : 查询历史分笔成交 参数：市场代码， 股票代码，起始位置，日期 数量 如： 0,000001,0,10,20170209 ``` api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, '000001', 0, 10, 20170209) ``` ### 10 : 查询公司信息目录 参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 ``` api.get_company_info_category(TDXParams.MARKET_SZ, '000001') ``` ### 11 : 读取公司信息详情 参数：市场代码， 股票代码, 文件名, 起始位置， 数量, 如：0,000001,000001.txt,2054363,9221 ``` api.get_company_info_content(0, '000001', '000001.txt', 0, 100) ``` 注意这里的 起始位置， 数量 参考上面接口的返回结果。 ### 12 : 读取除权除息信息 参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 ``` api.get_xdxr_info(1, '600300') ``` ### 13 : 读取财务信息 参数：市场代码， 股票代码， 如： 0,000001 或 1,600300 ``` api.get_finance_info(0, '000001') ``` ### 14 : 读取k线信息 参数：市场代码， 开始时间， 结束时间 ``` get_k_data('000001','2017-07-03','2017-07-10') ``` 参考 [https://github.com/rainx/pytdx/issues/5](https://github.com/rainx/pytdx/issues/5) ### 15 ：读取板块信息 参数： 板块文件名称，可以取的值限于 ``` # 板块相关参数 BLOCK_SZ = "block_zs.dat" BLOCK_FG = "block_fg.dat" BLOCK_GN = "block_gn.dat" BLOCK_DEFAULT = "block.dat" ``` ``` api.get_and_parse_block_info("block.dat") # 或者用我们定义好的params api.get_and_parse_block_info(TDXParams.BLOCK_SZ) ``` ## 多线程支持 由于Python的特性，一般情况下，不太建议使用多线程代码，如果需要并发访问，建议使用多进程来实现，如果要使用多线程版本，请在初始化时设置multithread参数为True ``` api = TdxHq_API(multithread=True) ``` ## 心跳包 由于长时间不与服务器交互，服务器将关闭连接，所以我们实现了心跳包的机制，可以通过 ``` api = TdxHq_API(heartbeat=True) ``` 设置心跳包，程序会启动一个心跳包发送线程，在空闲状态下隔一段时间发送一个心跳包，注意，打开heartbeat=True选项的同时会自动打开multithread=True ## 抛出异常 我们的错误处理有两套机制，根据TdxHq_API 构造函数里的 `raise_exception` 参数来确定，如果 ``` # 默认情况 api = TdxHq_API(raise_exception=False) ``` 如果在调用connect 的时候，失败会返回`false`, 调用普通接口时候，如果出错的情况返回`None` 如果 ``` api = TdxHq_API(raise_exception=True) ``` 如果在调用connect 的时候，失败会抛出`TdxConnectionError`异常, 调用普通接口时候，如果出错的情况抛出`TdxFunctionCallError`异常 ## 重连机制 在调用函数的时候，如果服务器连接断开或者其它的异常情况下，为了保证在偶发的连接断开下自动重连并重新请求数据。关于重试的周期和次数，我们通过一个自定义的类实现，你可以实现自己的重试策略 如果开启的话，需要 ``` api = TdxHq_API(auto_retry=True) ``` 下面是我们默认的重试策略 ``` class DefaultRetryStrategy(RetryStrategy): """ 默认的重试策略，您可以通过写自己的重试策略替代本策略, 改策略主要实现gen方法，该方法是一个生成器， 返回下次重试的间隔时间, 单位为秒，我们会使用 time.sleep在这里同步等待之后进行重新connect,然后再重新发起 源请求，直到gen结束。 """ @classmethod def gen(cls): # 默认重试4次 ... 时间间隔如下 for time_interval in [0.1, 0.5, 1, 2]: yield time_interval ``` 你可以实现自己的重试机制并替换默认的，如永远重复, 间隔1秒一次（慎用） ``` class MyRetryStrategy(RetryStrategy): @classmethod def gen(cls): while True: yield 1 # 然后覆盖默认的 api.retry_strategy = MyRetryStrategy() ``` ## 调试模式 如果您需要调试本代码，监控传输过程中的数据包传输情况，可以使用调试模式，使用方法是设定环境变量 TDX_DEBUG 为 1 如 ``` > TDX_DEBUG=1 hqget -f 1 ``` ## 行情服务器列表 为了方便连接服务器，我把一些常用的服务器列表整理到到 `hosts.py` 文件中. 在程序中可以通过 ``` from pytdx.config.hosts import hq_hosts ``` 获取列表, 列表里的数据参考了 [https://github.com/rainx/pytdx/issues/3](https://github.com/rainx/pytdx/issues/3) ## 获取流量统计信息 ``` In [12]: api.get_traffic_stats() Out[12]: {'first_pkg_send_time': datetime.datetime(2017, 9, 13, 13, 42, 3, 596519), 'recv_bytes_per_second': 116.0, 'recv_pkg_bytes': 2759, 'recv_pkg_num': 18, 'send_bytes_per_second': 15.0, 'send_pkg_bytes': 368, 'send_pkg_num': 9, 'total_seconds': 23.716146} ``` 欢迎补充并发送pr