diff --git a/akshare/__init__.py b/akshare/__init__.py index e1e884784f2..321b312b25b 100644 --- a/akshare/__init__.py +++ b/akshare/__init__.py @@ -2575,9 +2575,10 @@ 1.11.59 fix: fix fund_portfolio_change_em interface 1.11.60 fix: fix bond_china_close_return interface 1.11.61 fix: fix fund_manager_em interface +1.11.62 fix: fix stock_zt_pool_dtgc_em interface """ -__version__ = "1.11.61" +__version__ = "1.11.62" __author__ = "AKFamily" import sys diff --git a/akshare/stock_feature/stock_ztb_em.py b/akshare/stock_feature/stock_ztb_em.py index d1776e22062..57f41678cc5 100644 --- a/akshare/stock_feature/stock_ztb_em.py +++ b/akshare/stock_feature/stock_ztb_em.py @@ -1,7 +1,7 @@ #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ -Date: 2023/10/31 18:00 +Date: 2023/11/7 17:00 Desc: 首页-行情中心-涨停板行情-涨停股池 https://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=ztgc @@ -14,6 +14,8 @@ 6. 跌停股池：包含当日当前跌停的所有A股股票。 注：涨停板行情专题统计不包含ST股票及科创板股票。 """ +from datetime import datetime, timedelta + import pandas as pd import requests @@ -62,9 +64,9 @@ def stock_zt_pool_em(date: str = "20220426") -> pd.DataFrame: "涨停统计", ] temp_df["涨停统计"] = ( - temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) - + "/" - + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) + + "/" + + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) ) temp_df = temp_df[ [ @@ -145,9 +147,9 @@ def stock_zt_pool_previous_em(date: str = "20210521") -> pd.DataFrame: "涨停统计", ] temp_df["涨停统计"] = ( - temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) - + "/" - + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) + + "/" + + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) ) temp_df = temp_df[ [ @@ -220,9 +222,9 @@ def stock_zt_pool_strong_em(date: str = "20210521") -> pd.DataFrame: "所属行业", ] temp_df["涨停统计"] = ( - temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) - + "/" - + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) + + "/" + + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) ) temp_df = temp_df[ [ @@ -249,7 +251,7 @@ def stock_zt_pool_strong_em(date: str = "20210521") -> pd.DataFrame: return temp_df -def stock_zt_pool_sub_new_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: +def stock_zt_pool_sub_new_em(date: str = "20231107") -> pd.DataFrame: """ 东方财富网-行情中心-涨停板行情-次新股池 https://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=cxgc @@ -268,7 +270,7 @@ def stock_zt_pool_sub_new_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: } r = requests.get(url, params=params) data_json = r.json() - if data_json["data"] is None: + if data_json["data"]["pool"] == 0: return pd.DataFrame() temp_df = pd.DataFrame(data_json["data"]["pool"]) temp_df.reset_index(inplace=True) @@ -295,9 +297,9 @@ def stock_zt_pool_sub_new_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: "所属行业", ] temp_df["涨停统计"] = ( - temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) - + "/" - + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) + + "/" + + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) ) temp_df = temp_df[ [ @@ -322,17 +324,24 @@ def stock_zt_pool_sub_new_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: temp_df["最新价"] = temp_df["最新价"] / 1000 temp_df["涨停价"] = temp_df["涨停价"] / 1000 temp_df.loc[temp_df["涨停价"] > 100000, "涨停价"] = pd.NA + temp_df['开板日期'] = pd.to_datetime(temp_df['开板日期'], format='%Y%m%d') + temp_df['上市日期'] = pd.to_datetime(temp_df['上市日期'], format='%Y%m%d') temp_df.loc[temp_df["上市日期"] == 0, "上市日期"] = pd.NaT return temp_df -def stock_zt_pool_zbgc_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: +def stock_zt_pool_zbgc_em(date: str = "20231107") -> pd.DataFrame: """ 东方财富网-行情中心-涨停板行情-炸板股池 https://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=zbgc :return: 炸板股池 :rtype: pandas.DataFrame """ + thirty_days_ago = datetime.now() - timedelta(days=30) + thirty_days_ago_str = thirty_days_ago.strftime("%Y%m%d") + if int(date) < int(thirty_days_ago_str): + raise ValueError("炸板股池只能获取最近 30 个交易日的数据") + url = "http://push2ex.eastmoney.com/getTopicZBPool" params = { "ut": "7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989", @@ -370,9 +379,9 @@ def stock_zt_pool_zbgc_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: "所属行业", ] temp_df["涨停统计"] = ( - temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) - + "/" - + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["days"]).astype(str) + + "/" + + temp_df["涨停统计"].apply(lambda x: dict(x)["ct"]).astype(str) ) temp_df = temp_df[ [ @@ -400,7 +409,7 @@ def stock_zt_pool_zbgc_em(date: str = "20210525") -> pd.DataFrame: return temp_df -def stock_zt_pool_dtgc_em(date: str = "20220425") -> pd.DataFrame: +def stock_zt_pool_dtgc_em(date: str = "20231106") -> pd.DataFrame: """ 东方财富网-行情中心-涨停板行情-跌停股池 https://quote.eastmoney.com/ztb/detail#type=dtgc @@ -409,6 +418,11 @@ def stock_zt_pool_dtgc_em(date: str = "20220425") -> pd.DataFrame: :return: 跌停股池 :rtype: pandas.DataFrame """ + thirty_days_ago = datetime.now() - timedelta(days=30) + thirty_days_ago_str = thirty_days_ago.strftime("%Y%m%d") + if int(date) < int(thirty_days_ago_str): + raise ValueError("跌停股池只能获取最近 30 个交易日的数据") + url = "http://push2ex.eastmoney.com/getTopicDTPool" params = { "ut": "7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989", @@ -421,7 +435,7 @@ def stock_zt_pool_dtgc_em(date: str = "20220425") -> pd.DataFrame: } r = requests.get(url, params=params) data_json = r.json() - if data_json["data"] is None: + if len(data_json["data"]["pool"]) == 0: return pd.DataFrame() temp_df = pd.DataFrame(data_json["data"]["pool"]) temp_df.reset_index(inplace=True) @@ -485,20 +499,20 @@ def stock_zt_pool_dtgc_em(date: str = "20220425") -> pd.DataFrame: if __name__ == "__main__": - stock_zt_pool_em_df = stock_zt_pool_em(date="20231011") + stock_zt_pool_em_df = stock_zt_pool_em(date="20231107") print(stock_zt_pool_em_df) - stock_zt_pool_previous_em_df = stock_zt_pool_previous_em(date="20231011") + stock_zt_pool_previous_em_df = stock_zt_pool_previous_em(date="20231107") print(stock_zt_pool_previous_em_df) - stock_zt_pool_strong_em_df = stock_zt_pool_strong_em(date="20231011") + stock_zt_pool_strong_em_df = stock_zt_pool_strong_em(date="20231107") print(stock_zt_pool_strong_em_df) - stock_zt_pool_sub_new_em_df = stock_zt_pool_sub_new_em(date="20231011") + stock_zt_pool_sub_new_em_df = stock_zt_pool_sub_new_em(date="20231107") print(stock_zt_pool_sub_new_em_df) - stock_zt_pool_zbgc_em_df = stock_zt_pool_zbgc_em(date="20231011") + stock_zt_pool_zbgc_em_df = stock_zt_pool_zbgc_em(date="20231107") print(stock_zt_pool_zbgc_em_df) - stock_zt_pool_dtgc_em_df = stock_zt_pool_dtgc_em(date="20231011") + stock_zt_pool_dtgc_em_df = stock_zt_pool_dtgc_em(date="20231103") print(stock_zt_pool_dtgc_em_df) diff --git a/docs/changelog.md b/docs/changelog.md index 83be2403022..7ca9087a94f 100644 --- a/docs/changelog.md +++ b/docs/changelog.md @@ -69,6 +69,10 @@ ## 更新说明详情 +1.11.62 fix: fix stock_zt_pool_dtgc_em interface + + 1. 修复 stock_zt_pool_dtgc_em 接口 + 1.11.61 fix: fix fund_manager_em interface 1. 修复 fund_manager_em 接口 @@ -3088,6 +3092,8 @@ ## 版本更新说明 +1.11.62 fix: fix stock_zt_pool_dtgc_em interface + 1.11.61 fix: fix fund_manager_em interface 1.11.60 fix: fix bond_china_close_return interface diff --git a/docs/data/stock/stock.md b/docs/data/stock/stock.md index 994bec536ed..ff8ea6dbff0 100644 --- a/docs/data/stock/stock.md +++ b/docs/data/stock/stock.md @@ -21290,13 +21290,13 @@ print(stock_zt_pool_zbgc_em_df) 描述: 东方财富网-行情中心-涨停板行情-跌停股池 -限量: 单次返回所有跌停股池数据 +限量: 单次返回所有跌停股池数据; 该接口只能获取近 30 天的数据 输入参数 | 名称 | 类型 | 描述 | |------|-----|-----------------| -| date | str | date='20210525' | +| date | str | date='20231106' | 输出参数 @@ -21324,25 +21324,17 @@ print(stock_zt_pool_zbgc_em_df) ```python import akshare as ak -stock_zt_pool_dtgc_em_df = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date='20220425') +stock_zt_pool_dtgc_em_df = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date='20231103') print(stock_zt_pool_dtgc_em_df) ``` 数据示例 ``` - 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 ... 最后封板时间 板上成交额 连续跌停 开板次数 所属行业 -0 1 603956 威派格 -9.973521 10.20 ... 145442 2880480 1 10 专用设备 -1 2 600171 上海贝岭 -9.970326 15.17 ... 150000 8317180 1 0 半导体 -2 3 002388 新亚制程 -9.894737 4.28 ... 144533 6366928 1 8 电子元件 -3 4 002837 英维克 -10.011732 23.01 ... 145639 4198378 1 2 专用设备 -4 5 603819 神力股份 -10.018553 9.70 ... 145503 3126386 1 5 电机 -.. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... -575 576 000665 湖北广电 -10.024155 7.45 ... 094739 451719450 2 3 文化传媒 -576 577 603696 安记食品 -10.000000 11.97 ... 092504 813969576 1 0 食品饮料 -577 578 000968 蓝焰控股 -9.983767 11.09 ... 093136 70800778 1 0 燃气 -578 579 600508 上海能源 -10.005817 15.47 ... 092504 1264782398 1 0 煤炭行业 -579 580 002251 步 步 高 -10.035212 10.22 ... 092500 777495698 2 0 商业百货 + 序号 代码 名称 涨跌幅 最新价 ... 最后封板时间 板上成交额 连续跌停 开板次数 所属行业 +0 1 002898 赛隆药业 -9.989259 16.76 ... 112739 78033218 1 1 化学制药 +1 2 002889 东方嘉盛 -9.997110 31.15 ... 101730 293982486 1 4 物流行业 +[2 rows x 16 columns] ``` ### 赚钱效应分析 diff --git a/docs/introduction.md b/docs/introduction.md index 5a5f73142f5..3b31d8fbcd1 100644 --- a/docs/introduction.md +++ b/docs/introduction.md @@ -6,7 +6,7 @@ **风险提示：[AKShare](https://github.com/akfamily/akshare) 开源财经数据接口库所采集的数据皆来自公开的数据源，不涉及任何个人隐私数据和非公开数据。 同时本项目提供的数据接口及相关数据仅用于学术研究，任何个人、机构及团体使用本项目的数据接口及相关数据请注意商业风险。** -1. 本文档更新时间：**2023-11-05**； +1. 本文档更新时间：**2023-11-07**； 2. 如有 [AKShare](https://github.com/akfamily/akshare) 库、文档及数据的相关问题，请在 [AKShare Issues](https://github.com/akfamily/akshare/issues) 中提 Issues； 3. 欢迎关注 **数据科学实战** 微信公众号：
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