Python如何配置同花顺全数据接口

这篇文章主要介绍了python如何配置同花顺全数据接口，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

前往：Http://quantapi.10jqka.com.cn/?page=home

如果是windows,根据不同用户，可以选择不同的下载。

一、iFinDPy 模块

下载完成后，会出现一个Datainterface_free_Windows_20210812.7z的文件，解压到任意文件夹中。打开该文件夹进入Bin文件夹后，再打开Tool文件夹，双击运行SuperCommand.exe，并使用iFinD账号免费登录。

选择Python,确定。同时添加路径。

选上。然后重启电脑，相关环境变量设置生效。

现在就可以在python环境中调用iFinDPy了。

二、相关代码

安装iFinDPy后，即可。具体可以参考：http://quantapi.10jqka.com.cn/?page=sample。

# -*- coding: utf-8 -*-from iFinDPy import *from datetime import datetimeimport pandas as pdimport time as _timeimport JSONfrom threading import Thread,Lock,Semaphoreimport requestssem = Semaphore(5)  # 此变量用于控制最大并发数dllock = Lock()  #此变量用来控制实时行情推送中落数据到本地的锁# 登录函数def thslogindemo():    # 输入用户的帐号和密码    thsLogin = THS_iFinDLogin("数据接口_账号","数据接口_密码")    print(thsLogin)    if thsLogin != 0:        print('登录失败')    else:        print('登录成功')def datepool_basicdata_demo():    # 通过数据池的板块成分函数和基础数据函数，提取沪深300的全部股票在2020-11-16日的日不复权收盘价    data_hs300 = THS_DP('block', '2020-11-16;001005290', 'date:Y,thscode:Y,security_name:Y')    if data_hs300.errorcode != 0:        print('error:{}'.fORMat(data_hs300.errmsg))    else:        seccode_hs300_list = data_hs300.data['THSCODE'].tolist()        data_result = THS_BD(seccode_hs300_list, 'ths_close_price_stock', '2020-11-16,100')        if data_result.errorcode != 0:            print('error:{}'.format(data_result.errmsg))        else:            data_df = data_result.data            print(data_df)def datapool_realtime_demo():    # 通过数据池的板块成分函数和实时行情函数，提取上证50的全部股票的最新价数据,并将其导出为csv文件    today_str = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')    print('today:{}'.format(today_str))    data_sz50 = THS_DP('block', '{};001005260'.format(today_str), 'date:Y,thscode:Y,security_name:Y')    if data_sz50.errorcode != 0:        print('error:{}'.format(data_sz50.errmsg))    else:        seccode_sz50_list = data_sz50.data['THSCODE'].tolist()        data_result = THS_RQ(seccode_sz50_list,'latest')        if data_result.errorcode != 0:            print('error:{}'.format(data_result.errmsg))        else:            data_df = data_result.data            print(data_df)            data_df.to_csv('realtimedata_{}.csv'.format(today_str))def iwencai_demo():    # 演示如何通过不消耗流量的自然语言语句调用常用数据    print('输出资金流向数据')    data_wencai_zjlx = THS_WC('主力资金流向', 'stock')    if data_wencai_zjlx.errorcode != 0:        print('error:{}'.format(data_wencai_zjlx.errmsg))    else:        print(data_wencai_zjlx.data)    print('输出股性评分数据')    data_wencai_xny = THS_WC('股性评分', 'stock')    if data_wencai_xny.errorcode != 0:        print('error:{}'.format(data_wencai_xny.errmsg))    else:        print(data_wencai_xny.data)def dlwork(tick_data):    # 本函数为实时行情订阅新启线程的任务函数    dllock.acquire()    with open('dlwork.txt', 'a') as f:        for stock_data in tick_data['tables']:            if 'time' in stock_data:                timestr = _time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', _time.localtime(stock_data['time'][0]))                print(timestr)                f.write(timestr + str(stock_data) + '\n')            else:                pass    dllock.release()def work(codestr,lock,indilist):    sem.acquire()    stockdata = THS_HF(codestr, ';'.join(indilist),'','2020-08-11 09:15:00', '2020-08-11 15:30:00','format:json')    if stockdata.errorcode != 0:        print('error:{}'.format(stockdata.errmsg))        sem.release()    else:        print(stockdata.data)        lock.acquire()        with open('test1.txt', 'a') as f:            f.write(str(stockdata.data) + '\n')        lock.release()        sem.release()def multiThread_demo():    # 本函数为通过高频序列函数,演示如何使用多线程加速数据提取的示例,本例中通过将所有A股分100组,最大线程数量sem进行提取    # 用户可以根据自身场景进行修改    today_str = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')    print('today:{}'.format(today_str))    data_alla = THS_DP('block', '{};001005010'.format(today_str), 'date:Y,thscode:Y,security_name:Y')    if data_alla.errorcode != 0:        print('error:{}'.format(data_alla.errmsg))    else:        stock_list = data_alla.data['THSCODE'].tolist()    indi_list = ['close', 'high', 'low', 'volume']    lock = Lock()    btime = datetime.now()    l = []    for eachlist in [stock_list[i:i + int(len(stock_list) / 10)] for i in                     range(0, len(stock_list), int(len(stock_list) / 10))]:        nowstr = ','.join(eachlist)        p = Thread(target=work, args=(nowstr, lock, indi_list))        l.append(p)    for p in l:        p.start()    for p in l:        p.join()    etime = datetime.now()    print(etime-btime)pd.options.display.width = 320pd.options.display.max_columns = Nonedef reportDownload():    df = THS_ReportQuery('300033.SZ','beginrDate:2021-08-01;endrDate:2021-08-31;reportType:901','reportDate:Y,thscode:Y,secName:Y,ctime:Y,reportTitle:Y,pdfURL:Y,seq:Y').data    print(df)    for i in range(len(df)):        pdfName = df.iloc[i,4]+str(df.iloc[i,6])+'.pdf'        pdfURL = df.iloc[i,5]        r = requests.get(pdfURL)        with open(pdfName,'wb+') as f:            f.write(r.content)def main():    # 本脚本为数据接口通用场景的实例,可以通过取消注释下列示例函数来观察效果    # 登录函数    thslogindemo()    # 通过数据池的板块成分函数和基础数据函数，提取沪深300的全部股票在2020-11-16日的日不复权收盘价    # datepool_basicdata_demo()    #通过数据池的板块成分函数和实时行情函数，提取上证50的全部股票的最新价数据,并将其导出为csv文件    # datapool_realtime_demo()    # 演示如何通过不消耗流量的自然语言语句调用常用数据    # iwencai_demo()    # 本函数为通过高频序列函数,演示如何使用多线程加速数据提取的示例,本例中通过将所有A股分100组,最大线程数量sem进行提取    # multiThread_demo()    # 本函数演示如何使用公告函数提取满足条件的公告，并下载其pdf    # reportDownload()if __name__ == '__main__':    main()

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