Source code for efinance.stock.getter

from typing import Dict, List, Union
from jsonpath import jsonpath
from retry import retry
import pandas as pd
import requests
import multitasking
import signal
from tqdm import tqdm
from ..utils import to_numeric, get_quote_id
from ..config import MARET_NUMBER_DICT
from .config import (EASTMONEY_KLINE_FIELDS,
                     EASTMONEY_REQUEST_HEADERS,
                     EASTMONEY_HISTORY_BILL_FIELDS,
                     EASTMONEY_QUOTE_FIELDS,
                     EASTMONEY_STOCK_BASE_INFO_FIELDS)
from ..shared import session
signal.signal(signal.SIGINT, multitasking.killall)


@to_numeric
def get_base_info_single(stock_code: str) -> pd.Series:
    """
    获取单股票基本信息

    Parameters
    ----------
    stock_code : str
        股票代码

    Returns
    -------
    Series
        单只股票基本信息

    """
    fields = ",".join(EASTMONEY_STOCK_BASE_INFO_FIELDS.keys())
    params = (
        ('ut', 'fa5fd1943c7b386f172d6893dbfba10b'),
        ('invt', '2'),
        ('fltt', '2'),
        ('fields', fields),
        ('secid', get_quote_id(stock_code)),

    )
    url = 'http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get'
    json_response = session.get(url,
                                headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS,
                                params=params).json()

    s = pd.Series(json_response['data']).rename(
        index=EASTMONEY_STOCK_BASE_INFO_FIELDS)
    return s[EASTMONEY_STOCK_BASE_INFO_FIELDS.values()]


def get_base_info_muliti(stock_codes: List[str]) -> pd.DataFrame:
    """
    获取股票多只基本信息

    Parameters
    ----------
    stock_codes : List[str]
        股票代码列表

    Returns
    -------
    DataFrame
        多只股票基本信息
    """

    @multitasking.task
    @retry(tries=3, delay=1)
    def start(stock_code: str):
        s = get_base_info_single(stock_code)
        dfs.append(s)
        pbar.update()
        pbar.set_description(f'Processing {stock_code}')
    dfs: List[pd.DataFrame] = []
    pbar = tqdm(total=len(stock_codes))
    for stock_code in stock_codes:
        start(stock_code)
    multitasking.wait_for_tasks()
    df = pd.DataFrame(dfs)
    return df


[docs]@to_numeric def get_base_info(stock_codes: Union[str, List[str]]) -> Union[pd.Series, pd.DataFrame]: """ Parameters ---------- stock_codes : Union[str, List[str]] 股票代码或股票代码构成的列表 Returns ------- Union[Series, DataFrame] - ``Series`` : 包含单只股票基本信息(当 ``stock_codes`` 是字符串时) - ``DataFrane`` : 包含多只股票基本信息(当 ``stock_codes`` 是字符串列表时) Raises ------ TypeError 当 ``stock_codes`` 类型不符合要求时 Examples -------- >>> import efinance as ef >>> # 获取单只股票信息 >>> ef.stock.get_base_info('600519') 股票代码 600519 股票名称 贵州茅台 市盈率(动) 39.38 市净率 12.54 所处行业 酿酒行业 总市值 2198082348462.0 流通市值 2198082348462.0 板块编号 BK0477 ROE 8.29 净利率 54.1678 净利润 13954462085.610001 毛利率 91.6763 dtype: object >>> # 获取多只股票信息 >>> ef.stock.get_base_info(['600519','300715']) 股票代码 股票名称 市盈率(动) 市净率 所处行业 总市值 流通市值 板块编号 ROE 净利率 净利润 毛利率 0 300715 凯伦股份 42.29 3.12 水泥建材 9.160864e+09 6.397043e+09 BK0424 3.97 12.1659 5.415488e+07 32.8765 1 600519 贵州茅台 39.38 12.54 酿酒行业 2.198082e+12 2.198082e+12 BK0477 8.29 54.1678 1.395446e+10 91.6763 """ if isinstance(stock_codes, str): return get_base_info_single(stock_codes) elif hasattr(stock_codes, '__iter__'): return get_base_info_muliti(stock_codes) raise TypeError(f'所给的 {stock_codes} 不符合参数要求')
@to_numeric def get_quote_history_single(stock_code: str, beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1) -> pd.DataFrame: """ 获取单只股票k线数据 """ fields = list(EASTMONEY_KLINE_FIELDS.keys()) columns = list(EASTMONEY_KLINE_FIELDS.values()) fields2 = ",".join(fields) quote_id = get_quote_id(stock_code) params = ( ('fields1', 'f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f11,f12,f13'), ('fields2', fields2), ('beg', beg), ('end', end), ('rtntype', '6'), ('secid', quote_id), ('klt', f'{klt}'), ('fqt', f'{fqt}'), ) url = 'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get' json_response = session.get( url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params).json() klines: List[str] = jsonpath(json_response, '$..klines[:]') if not klines: columns.extend(['股票名称', '股票代码']) return pd.DataFrame(columns=columns) rows = [kline.split(',') for kline in klines] stock_name = json_response['data']['name'] stock_code = quote_id.split('.')[-1] df = pd.DataFrame(rows, columns=columns) df.insert(0, '股票代码', [stock_code] * len(df)) df.insert(0, '股票名称', [stock_name] * len(df)) return df def get_quote_history_multi(stock_codes: List[str], beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1, tries: int = 3) -> Dict[str, pd.DataFrame]: """ 获取多只股票历史行情信息 """ dfs: Dict[str, pd.DataFrame] = {} total = len(stock_codes) @multitasking.task @retry(tries=tries, delay=1) def start(stock_code: str): _df = get_quote_history_single( stock_code, beg=beg, end=end, klt=klt, fqt=fqt) dfs[stock_code] = _df pbar.update(1) pbar.set_description_str(f'Processing: {stock_code}') pbar = tqdm(total=total) for stock_code in stock_codes: start(stock_code) multitasking.wait_for_tasks() pbar.close() return dfs
[docs]def get_quote_history(stock_codes: Union[str, List[str]], beg: str = '19000101', end: str = '20500101', klt: int = 101, fqt: int = 1) -> Union[pd.DataFrame, Dict[str, pd.DataFrame]]: """ 获取股票、ETF、债券的 K 线数据 Parameters ---------- stock_codes : Union[str,List[str]] 股票、ETF、债券代码 或者 代码构成的列表 beg : str, optional 开始日期,默认为 ``'19000101'`` ,表示 1900年1月1日 end : str, optional 结束日期,默认为 ``'20500101'`` ,表示 2050年1月1日 klt : int, optional 行情之间的时间间隔,默认为 ``101`` ,可选示例如下 - ``1`` : 分钟 - ``5`` : 5 分钟 - ``101`` : 日 - ``102`` : 周 fqt : int, optional 复权方式,默认为 ``1`` ,可选示例如下 - ``0`` : 不复权 - ``1`` : 前复权 - ``2`` : 后复权 Returns ------- Union[DataFrame, Dict[str, DataFrame]] 股票、ETF、或者债券的 K 线数据 - ``DataFrame`` : 当 ``stock_codes`` 是 ``str`` 时 - ``Dict[str, DataFrame]`` : 当 ``stock_codes`` 是 ``List[str]`` 时 Examples -------- >>> import efinance as ef >>> # 获取单只股票日 K 行情数据 >>> ef.stock.get_quote_history('600519') 股票名称 股票代码 日期 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率 0 贵州茅台 600519 2001-08-27 -89.74 -89.53 -89.08 -90.07 406318 1.410347e+09 -1.10 0.92 0.83 56.83 1 贵州茅台 600519 2001-08-28 -89.64 -89.27 -89.24 -89.72 129647 4.634630e+08 -0.54 0.29 0.26 18.13 2 贵州茅台 600519 2001-08-29 -89.24 -89.36 -89.24 -89.42 53252 1.946890e+08 -0.20 -0.10 -0.09 7.45 3 贵州茅台 600519 2001-08-30 -89.38 -89.22 -89.14 -89.44 48013 1.775580e+08 -0.34 0.16 0.14 6.72 4 贵州茅台 600519 2001-08-31 -89.21 -89.24 -89.12 -89.28 23231 8.623100e+07 -0.18 -0.02 -0.02 3.25 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4756 贵州茅台 600519 2021-07-23 1937.82 1900.00 1937.82 1895.09 47585 9.057762e+09 2.20 -2.06 -40.01 0.38 4757 贵州茅台 600519 2021-07-26 1879.00 1804.11 1879.00 1780.00 98619 1.789436e+10 5.21 -5.05 -95.89 0.79 4758 贵州茅台 600519 2021-07-27 1803.00 1712.89 1810.00 1703.00 86577 1.523081e+10 5.93 -5.06 -91.22 0.69 4759 贵州茅台 600519 2021-07-28 1703.00 1768.90 1788.20 1682.12 85369 1.479247e+10 6.19 3.27 56.01 0.68 4760 贵州茅台 600519 2021-07-29 1810.01 1749.79 1823.00 1734.34 63864 1.129957e+10 5.01 -1.08 -19.11 0.51 >>> # 获取多只股票历史行情 >>> stock_df = ef.stock.get_quote_history(['600519','300750']) >>> type(stock_df) <class 'dict'> >>> stock_df.keys() dict_keys(['300750', '600519']) >>> stock_df['600519'] 股票名称 股票代码 日期 开盘 收盘 最高 最低 成交量 成交额 振幅 涨跌幅 涨跌额 换手率 0 贵州茅台 600519 2001-08-27 -89.74 -89.53 -89.08 -90.07 406318 1.410347e+09 -1.10 0.92 0.83 56.83 1 贵州茅台 600519 2001-08-28 -89.64 -89.27 -89.24 -89.72 129647 4.634630e+08 -0.54 0.29 0.26 18.13 2 贵州茅台 600519 2001-08-29 -89.24 -89.36 -89.24 -89.42 53252 1.946890e+08 -0.20 -0.10 -0.09 7.45 3 贵州茅台 600519 2001-08-30 -89.38 -89.22 -89.14 -89.44 48013 1.775580e+08 -0.34 0.16 0.14 6.72 4 贵州茅台 600519 2001-08-31 -89.21 -89.24 -89.12 -89.28 23231 8.623100e+07 -0.18 -0.02 -0.02 3.25 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4756 贵州茅台 600519 2021-07-23 1937.82 1900.00 1937.82 1895.09 47585 9.057762e+09 2.20 -2.06 -40.01 0.38 4757 贵州茅台 600519 2021-07-26 1879.00 1804.11 1879.00 1780.00 98619 1.789436e+10 5.21 -5.05 -95.89 0.79 4758 贵州茅台 600519 2021-07-27 1803.00 1712.89 1810.00 1703.00 86577 1.523081e+10 5.93 -5.06 -91.22 0.69 4759 贵州茅台 600519 2021-07-28 1703.00 1768.90 1788.20 1682.12 85369 1.479247e+10 6.19 3.27 56.01 0.68 4760 贵州茅台 600519 2021-07-29 1810.01 1749.79 1823.00 1734.34 63864 1.129957e+10 5.01 -1.08 -19.11 0.51 """ if isinstance(stock_codes, str): return get_quote_history_single(stock_codes, beg=beg, end=end, klt=klt, fqt=fqt) elif hasattr(stock_codes, '__iter__'): stock_codes = list(stock_codes) return get_quote_history_multi(stock_codes, beg=beg, end=end, klt=klt, fqt=fqt) else: raise TypeError( '股票代码类型数据输入不正确!' )
[docs]@to_numeric def get_realtime_quotes() -> pd.DataFrame: """ 获取沪深市场最新行情总体情况 Returns ------- DataFrame 沪深全市场A股上市公司的最新行情信息(涨跌幅、换手率等信息) Examples -------- >>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_realtime_quotes() 股票代码 股票名称 涨跌幅 最新价 最高 最低 涨跌额 换手率 动态市盈率 成交量 成交额 昨日收盘 总市值 流通市值 行情ID 市场类型 0 301040 N中环 230.58 44.86 47.0 41.59 31.29 26.68 37.43 63249 270449440.0 13.57 4486000000 1063568738 0.301040 深A 1 300170 汉得信息 20.06 8.56 8.56 7.15 1.43 3.85 106.52 309143 248553089.0 7.13 7567296355 6870207362 0.300170 深A 2 300507 苏奥传感 20.02 11.51 11.51 10.5 1.92 3.96 59.52 107058 121818531.0 9.59 4935230130 3115078785 0.300507 深A 3 688316 青云科技-U 20.0 83.63 83.63 70.0 13.94 6.87 -16.13 7440 60252880.0 69.69 3969261695 906141587 1.688316 沪A 4 688682 霍莱沃 20.0 181.18 181.18 164.51 30.2 5.03 385.91 3781 67140458.0 150.98 6703660000 1361951077 1.688682 沪A ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 4589 300529 健帆生物 -10.63 61.62 69.84 61.39 -7.33 1.3 40.0 66955 430949056.0 68.95 49605885008 31670304487 0.300529 深A 4590 300118 东方日升 -10.91 18.04 19.73 17.66 -2.21 4.2 72.72 377588 695986288.0 20.25 16260533336 16226004776 0.300118 深A 4591 688390 固德威 -11.15 501.99 545.0 485.55 -63.01 3.1 157.93 6494 333857920.0 565.0 44175120000 10514394398 1.688390 沪A 4592 300511 雪榕生物 -11.8 6.95 7.33 6.9 -0.93 4.39 7.57 138677 97532444.0 7.88 3071284730 2195664516 0.300511 深A 4593 300763 锦浪科技 -14.13 249.45 278.0 249.01 -41.04 2.97 129.67 31904 825647776.0 290.49 61758892365 26779236033 0.300763 深A """ fields = ",".join(EASTMONEY_QUOTE_FIELDS.keys()) columns = list(EASTMONEY_QUOTE_FIELDS.values()) params = ( ('pn', '1'), ('pz', '1000000'), ('po', '1'), ('np', '1'), ('fltt', '2'), ('invt', '2'), ('fid', 'f3'), ('fs', 'm:0 t:6,m:0 t:80,m:1 t:2,m:1 t:23'), ('fields', fields) ) # TODO 修改该接口,使得实时性更佳 url = 'http://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get' json_response = session.get(url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params).json() df = (pd.DataFrame(json_response['data']['diff']) .rename(columns=EASTMONEY_QUOTE_FIELDS) [columns]) df['行情ID'] = df['市场编号'].astype(str)+'.'+df['股票代码'].astype(str) df['市场类型'] = df['市场编号'].astype(str).apply( lambda x: MARET_NUMBER_DICT.get(str(x))) del df['市场编号'] return df
[docs]@to_numeric def get_history_bill(stock_code: str) -> pd.DataFrame: """ 获取单只股票历史单子流入流出数据 Parameters ---------- stock_code : str 股票代码 Returns ------- DataFrame 沪深市场单只股票历史单子流入流出数据 Examples -------- >>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_history_bill('600519') 股票名称 股票代码 日期 主力净流入 小单净流入 中单净流入 大单净流入 超大单净流入 主力净流入占比 小单流入净占比 中单流入净占比 大单流入净占比 超大单流入净占比 收盘价 涨跌幅 0 贵州茅台 600519 2021-03-04 -3.670272e+06 -2282056.0 5.952143e+06 1.461528e+09 -1.465199e+09 -0.03 -0.02 0.04 10.99 -11.02 2013.71 -5.05 1 贵州茅台 600519 2021-03-05 -1.514880e+07 -1319066.0 1.646793e+07 -2.528896e+07 1.014016e+07 -0.12 -0.01 0.13 -0.19 0.08 2040.82 1.35 2 贵州茅台 600519 2021-03-08 -8.001702e+08 -877074.0 8.010473e+08 5.670671e+08 -1.367237e+09 -6.29 -0.01 6.30 4.46 -10.75 1940.71 -4.91 3 贵州茅台 600519 2021-03-09 -2.237770e+08 -6391767.0 2.301686e+08 -1.795013e+08 -4.427571e+07 -1.39 -0.04 1.43 -1.11 -0.27 1917.70 -1.19 4 贵州茅台 600519 2021-03-10 -2.044173e+08 -1551798.0 2.059690e+08 -2.378506e+08 3.343331e+07 -2.02 -0.02 2.03 -2.35 0.33 1950.72 1.72 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 97 贵州茅台 600519 2021-07-26 -1.564233e+09 13142211.0 1.551091e+09 -1.270400e+08 -1.437193e+09 -8.74 0.07 8.67 -0.71 -8.03 1804.11 -5.05 98 贵州茅台 600519 2021-07-27 -7.803296e+08 -10424715.0 7.907544e+08 6.725104e+07 -8.475807e+08 -5.12 -0.07 5.19 0.44 -5.56 1712.89 -5.06 99 贵州茅台 600519 2021-07-28 3.997645e+08 2603511.0 -4.023677e+08 2.315648e+08 1.681997e+08 2.70 0.02 -2.72 1.57 1.14 1768.90 3.27 100 贵州茅台 600519 2021-07-29 -9.209842e+08 -2312235.0 9.232964e+08 -3.959741e+08 -5.250101e+08 -8.15 -0.02 8.17 -3.50 -4.65 1749.79 -1.08 101 贵州茅台 600519 2021-07-30 -1.524740e+09 -6020099.0 1.530761e+09 1.147248e+08 -1.639465e+09 -11.63 -0.05 11.68 0.88 -12.51 1678.99 -4.05 """ fields = list(EASTMONEY_HISTORY_BILL_FIELDS.keys()) columns = list(EASTMONEY_HISTORY_BILL_FIELDS.values()) fields2 = ",".join(fields) quote_id = get_quote_id(stock_code) params = ( ('lmt', '100000'), ('klt', '101'), ('secid', quote_id), ('fields1', 'f1,f2,f3,f7'), ('fields2', fields2), ) url = 'http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/daykline/get' json_response = session.get(url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params).json() klines: List[str] = jsonpath(json_response, '$..klines[:]') if not klines: columns.insert(0, '股票代码') columns.insert(0, '股票名称') return pd.DataFrame(columns=columns) rows = [kline.split(',') for kline in klines] stock_name = jsonpath(json_response, '$..name')[0] stock_code = quote_id.split('.')[-1] df = pd.DataFrame(rows, columns=columns) df.insert(0, '股票代码', [stock_code for _ in range(len(df))]) df.insert(0, '股票名称', [stock_name for _ in range(len(df))]) return df
[docs]@to_numeric def get_today_bill(stock_code: str) -> pd.DataFrame: """ 获取单只股票最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据 Parameters ---------- stock_code : str 股票代码 Returns ------- DataFrame 单只股票最新交易日的日内分钟级单子流入流出数据 Examples -------- >>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_today_bill('600519') 股票代码 时间 主力净流入 小单净流入 中单净流入 大单净流入 超大单净流入 0 600519 2021-07-29 09:31 -3261705.0 -389320.0 3651025.0 -12529658.0 9267953.0 1 600519 2021-07-29 09:32 6437999.0 -606994.0 -5831006.0 -42615994.0 49053993.0 2 600519 2021-07-29 09:33 13179707.0 -606994.0 -12572715.0 -85059118.0 98238825.0 3 600519 2021-07-29 09:34 15385244.0 -970615.0 -14414632.0 -86865209.0 102250453.0 4 600519 2021-07-29 09:35 7853716.0 -970615.0 -6883104.0 -75692436.0 83546152.0 .. ... ... ... ... ... ... ... 235 600519 2021-07-29 14:56 -918956019.0 -1299630.0 920255661.0 -397127393.0 -521828626.0 236 600519 2021-07-29 14:57 -920977761.0 -2319213.0 923296987.0 -397014702.0 -523963059.0 237 600519 2021-07-29 14:58 -920984196.0 -2312233.0 923296442.0 -395974137.0 -525010059.0 238 600519 2021-07-29 14:59 -920984196.0 -2312233.0 923296442.0 -395974137.0 -525010059.0 239 600519 2021-07-29 15:00 -920984196.0 -2312233.0 923296442.0 -395974137.0 -525010059.0 """ quote_id = get_quote_id(stock_code) params = ( ('lmt', '0'), ('klt', '1'), ('secid', quote_id), ('fields1', 'f1,f2,f3,f7'), ('fields2', 'f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58,f59,f60,f61,f62,f63'), ) url = 'http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/fflow/kline/get' json_response = session.get(url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params).json() columns = ['时间', '主力净流入', '小单净流入', '中单净流入', '大单净流入', '超大单净流入'] stock_name = jsonpath(json_response, '$..name')[0] stock_code = quote_id.split('.')[-1] klines: List[str] = jsonpath(json_response, '$..klines[:]') if not klines: columns.insert(0, '股票代码') columns.insert(0, '股票名称') return pd.DataFrame(columns=columns) rows = [kline.split(',') for kline in klines] df = pd.DataFrame(rows, columns=columns) df.insert(0, '股票代码', [stock_code for _ in range(len(df))]) df.insert(0, '股票名称', [stock_name for _ in range(len(df))]) return df
[docs]@to_numeric def get_latest_quote(stock_codes: List[str]) -> pd.DataFrame: """ 获取沪深市场多只股票的实时涨幅情况 Parameters ---------- stock_codes : List[str] 多只股票代码列表 Returns ------- DataFrame 沪深市场多只股票的实时涨幅情况 Examples -------- >>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_latest_quote(['600519','300750']) 股票代码 股票名称 涨跌幅 最新价 最高 最低 涨跌额 换手率 动态市盈率 成交量 成交额 昨日收盘 总市值 流通市值 市场类型 0 600519 贵州茅台 -3.13 1700.09 1738.99 1688.8 -54.91 0.11 43.31 13373 2.299199e+09 1755.0 2135649317802 2135649317802 沪A 1 300750 宁德时代 -2.21 539.80 556.00 531.0 -12.20 0.13 160.82 27011 1.458472e+09 552.0 1257198411520 1095654311636 深A Notes ----- 当需要获取多只沪深 A 股 的实时涨跌情况时,最好使用 ``efinance.stock.get_realtime_quptes`` """ if isinstance(stock_codes, str): stock_codes = [stock_codes] secids: List[str] = [get_quote_id(stock_code) for stock_code in stock_codes] columns = EASTMONEY_QUOTE_FIELDS fields = ",".join(columns.keys()) params = ( ('OSVersion', '14.3'), ('appVersion', '6.3.8'), ('fields', fields), ('fltt', '2'), ('plat', 'Iphone'), ('product', 'EFund'), ('secids', ",".join(secids)), ('serverVersion', '6.3.6'), ('version', '6.3.8'), ) url = 'https://push2.eastmoney.com/api/qt/ulist.np/get' json_response = session.get(url, headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS, params=params).json() rows = jsonpath(json_response, '$..diff[:]') if rows is None: return pd.DataFrame(columns=columns.values()).rename({ '市场编号': '市场类型' }) df = pd.DataFrame(rows)[columns.keys()].rename(columns=columns) df['市场类型'] = df['市场编号'].apply(lambda x: MARET_NUMBER_DICT.get(str(x))) del df['市场编号'] return df
[docs]@to_numeric def get_top10_stock_holder_info(stock_code: str, top: int = 4) -> pd.DataFrame: """ 获取沪深市场指定股票前十大股东信息 Parameters ---------- stock_code : str 股票代码 top : int, optional 最新 top 个前 10 大流通股东公开信息, 默认为 ``4`` Returns ------- DataFrame 个股持仓占比前 10 的股东的一些信息 Examples -------- >>> import efinance as ef >>> ef.stock.get_top10_stock_holder_info('600519',top = 1) 股票代码 更新日期 股东代码 股东名称 持股数 持股比例 增减 变动率 0 600519 2021-03-31 80010298 中国贵州茅台酒厂(集团)有限责任公司 6.783亿 54.00% 不变 -- 1 600519 2021-03-31 80637337 香港中央结算有限公司 9594万 7.64% -841.1万 -8.06% 2 600519 2021-03-31 80732941 贵州省国有资本运营有限责任公司 5700万 4.54% -182.7万 -3.11% 3 600519 2021-03-31 80010302 贵州茅台酒厂集团技术开发公司 2781万 2.21% 不变 -- 4 600519 2021-03-31 80475097 中央汇金资产管理有限责任公司 1079万 0.86% 不变 -- 5 600519 2021-03-31 80188285 中国证券金融股份有限公司 803.9万 0.64% -91 0.00% 6 600519 2021-03-31 78043999 深圳市金汇荣盛财富管理有限公司-金汇荣盛三号私募证券投资基金 502.1万 0.40% 不变 -- 7 600519 2021-03-31 70400207 中国人寿保险股份有限公司-传统-普通保险产品-005L-CT001沪 434.1万 0.35% 44.72万 11.48% 8 600519 2021-03-31 005827 中国银行股份有限公司-易方达蓝筹精选混合型证券投资基金 432万 0.34% 新进 -- 9 600519 2021-03-31 78083830 珠海市瑞丰汇邦资产管理有限公司-瑞丰汇邦三号私募证券投资基金 416.1万 0.33% 不变 -- """ def gen_fc(stock_code: str) -> str: """ Parameters ---------- stock_code : str 股票代码 Returns ------- str 指定格式的字符串 """ _type, stock_code = get_quote_id(stock_code).split('.') _type = int(_type) # 深市 if _type == 0: return f'{stock_code}02' # 沪市 return f'{stock_code}01' def get_public_dates(stock_code: str) -> List[str]: """ 获取指定股票公开股东信息的日期 Parameters ---------- stock_code : str 股票代码 Returns ------- List[str] 持仓公开日期列表 """ quote_id = get_quote_id(stock_code) stock_code = quote_id.split('.')[-1] fc = gen_fc(stock_code) data = {"fc": fc} url = 'https://emh5.eastmoney.com/api/GuBenGuDong/GetFirstRequest2Data' json_response = requests.post( url, json=data).json() dates = jsonpath(json_response, f'$..BaoGaoQi') if not dates: return [] return dates fields = { 'GuDongDaiMa': '股东代码', 'GuDongMingCheng': '股东名称', 'ChiGuShu': '持股数', 'ChiGuBiLi': '持股比例', 'ZengJian': '增减', 'BianDongBiLi': '变动率', } quote_id = get_quote_id(stock_code) stock_code = quote_id.split('.')[-1] fc = gen_fc(stock_code) dates = get_public_dates(stock_code) dfs: List[pd.DataFrame] = [] empty_df = pd.DataFrame(columns=['股票代码', '日期']+list(fields.values())) for date in dates[:top]: data = {"fc": fc, "BaoGaoQi": date} url = 'https://emh5.eastmoney.com/api/GuBenGuDong/GetShiDaLiuTongGuDong' response = requests.post(url, json=data) response.encoding = 'utf-8' items: List[dict] = jsonpath( response.json(), f'$..ShiDaLiuTongGuDongList[:]') if not items: continue df = pd.DataFrame(items) df.rename(columns=fields, inplace=True) df.insert(0, '股票代码', [stock_code for _ in range(len(df))]) df.insert(1, '更新日期', [date for _ in range(len(df))]) del df['IsLink'] dfs.append(df) if len(dfs) == 0: return empty_df return pd.concat(dfs, axis=0)