import rich
from jsonpath import jsonpath
from retry import retry
import pandas as pd
import requests
import multitasking
import signal
from tqdm import tqdm
from typing import (Dict,
List,
Union)
from ..shared import session
from ..common import get_quote_history as get_quote_history_for_stock
from ..common import get_history_bill as get_history_bill_for_stock
from ..common import get_today_bill as get_today_bill_for_stock
from ..common import get_realtime_quotes_by_fs
from ..utils import (to_numeric,
get_quote_id)
from .config import EASTMONEY_STOCK_BASE_INFO_FIELDS
from ..common.config import (
FS_DICT,
MARKET_NUMBER_DICT,
EASTMONEY_REQUEST_HEADERS,
EASTMONEY_QUOTE_FIELDS
)
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')
[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]]:
"""
获取股票的 K 线数据
Parameters
----------
stock_codes : Union[str,List[str]]
股票代码、名称 或者 股票代码、名称构成的列表
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
- ``15`` : 15 分钟
- ``30`` : 30 分钟
- ``60`` : 60 分钟
- ``101`` : 日
- ``102`` : 周
- ``103`` : 月
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
"""
df = get_quote_history_for_stock(
stock_codes,
beg=beg,
end=end,
klt=klt,
fqt=fqt
)
if isinstance(df, pd.DataFrame):
df.rename(columns={'代码': '股票代码',
'名称': '股票名称'
},
inplace=True)
elif isinstance(df, dict):
for stock_code in df.keys():
df[stock_code].rename(columns={'代码': '股票代码',
'名称': '股票名称'
},
inplace=True)
return df
[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 今开 涨跌额 换手率 量比 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 688787 N海天 277.59 139.48 172.39 139.25 171.66 102.54 85.62 - 78.93 74519 1110318832.0 36.94 5969744000 1213908667 1.688787 沪A
1 301045 N天禄 149.34 39.42 48.95 39.2 48.95 23.61 66.66 - 37.81 163061 683878656.0 15.81 4066344240 964237089 0.301045 深A
2 300532 今天国际 20.04 12.16 12.16 10.69 10.69 2.03 8.85 3.02 -22.72 144795 171535181.0 10.13 3322510580 1989333440 0.300532 深A
3 300600 国瑞科技 20.02 13.19 13.19 11.11 11.41 2.2 18.61 2.82 218.75 423779 541164432.0 10.99 3915421427 3003665117 0.300600 深A
4 300985 致远新能 20.01 47.08 47.08 36.8 39.4 7.85 66.65 2.17 58.37 210697 897370992.0 39.23 6277336472 1488300116 0.300985 深A
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
4598 603186 华正新材 -10.0 43.27 44.09 43.27 43.99 -4.81 1.98 0.48 25.24 27697 120486294.0 48.08 6146300650 6063519472 1.603186 沪A
4599 688185 康希诺-U -10.11 476.4 534.94 460.13 530.0 -53.6 6.02 2.74 -2088.07 40239 1960540832.0 530.0 117885131884 31831479215 1.688185 沪A
4600 688148 芳源股份 -10.57 31.3 34.39 31.3 33.9 -3.7 26.07 0.56 220.01 188415 620632512.0 35.0 15923562000 2261706043 1.688148 沪A
4601 300034 钢研高纳 -10.96 43.12 46.81 42.88 46.5 -5.31 7.45 1.77 59.49 323226 1441101824.0 48.43 20959281094 18706911861 0.300034 深A
4602 300712 永福股份 -13.71 96.9 110.94 95.4 109.0 -15.4 6.96 1.26 511.21 126705 1265152928.0 112.3 17645877600 17645877600 0.300712 深A
"""
fs = FS_DICT['stock']
df = get_realtime_quotes_by_fs(fs)
df = df.rename(columns={'代码': '股票代码',
'名称': '股票名称'
})
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
"""
df = get_history_bill_for_stock(stock_code)
df.rename(columns={
'代码': '股票代码',
'名称': '股票名称'
}, inplace=True)
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
"""
df = get_today_bill_for_stock(stock_code)
df.rename(columns={
'代码': '股票代码',
'名称': '股票名称'
}, inplace=True)
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、港股、美股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 今开 涨跌额 换手率 量比 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 0.59 1700.04 1713.0 1679.0 1690.0 10.04 0.30 0.72 43.31 37905 6.418413e+09 1690.0 2135586507912 2135586507912 沪A
1 300750 宁德时代 0.01 502.05 529.9 480.0 480.0 0.05 1.37 1.75 149.57 277258 1.408545e+10 502.0 1169278366994 1019031580505 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: MARKET_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]
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'$..ShiDaLiuTongGuDongList[:]')
if not items:
continue
df = pd.DataFrame(items)
df.rename(columns=fields, inplace=True)
df.insert(0, '股票代码', [stock_code for _ in range(len(df))])
df.insert(1, '更新日期', [date for _ in range(len(df))])
del df['IsLink']
dfs.append(df)
if len(dfs) == 0:
return empty_df
return pd.concat(dfs, axis=0)
[docs]def get_all_report_dates() -> pd.DataFrame:
"""
获取沪深市场的全部股票报告期信息
Returns
-------
DataFrame
沪深市场的全部股票报告期信息
Examples
--------
>>> import efinance as ef
>>> ef.stock.get_all_report_dates()
报告日期 季报名称
0 2021-06-30 2021年 半年报
1 2021-03-31 2021年 一季报
2 2020-12-31 2020年 年报
3 2020-09-30 2020年 三季报
4 2020-06-30 2020年 半年报
5 2020-03-31 2020年 一季报
6 2019-12-31 2019年 年报
7 2019-09-30 2019年 三季报
8 2019-06-30 2019年 半年报
9 2019-03-31 2019年 一季报
10 2018-12-31 2018年 年报
11 2018-09-30 2018年 三季报
12 2018-06-30 2018年 半年报
13 2018-03-31 2018年 一季报
14 2017-12-31 2017年 年报
15 2017-09-30 2017年 三季报
16 2017-06-30 2017年 半年报
17 2017-03-31 2017年 一季报
18 2016-12-31 2016年 年报
19 2016-09-30 2016年 三季报
20 2016-06-30 2016年 半年报
21 2016-03-31 2016年 一季报
22 2015-12-31 2015年 年报
24 2015-06-30 2015年 半年报
25 2015-03-31 2015年 一季报
26 2014-12-31 2014年 年报
27 2014-09-30 2014年 三季报
28 2014-06-30 2014年 半年报
29 2014-03-31 2014年 一季报
30 2013-12-31 2013年 年报
31 2013-09-30 2013年 三季报
32 2013-06-30 2013年 半年报
33 2013-03-31 2013年 一季报
34 2012-12-31 2012年 年报
35 2012-09-30 2012年 三季报
36 2012-06-30 2012年 半年报
37 2012-03-31 2012年 一季报
38 2011-12-31 2011年 年报
39 2011-09-30 2011年 三季报
"""
fields = {
'REPORT_DATE': '报告日期',
'DATATYPE': '季报名称'
}
params = (
('type', 'RPT_LICO_FN_CPD_BBBQ'),
('sty', ','.join(fields.keys())),
('p', '1'),
('ps', '2000'),
)
url = 'https://datacenter.eastmoney.com/securities/api/data/get'
response = requests.get(
url,
headers=EASTMONEY_REQUEST_HEADERS,
params=params)
items = jsonpath(response.json(), '$..data[:]')
if not items:
pd.DataFrame(columns=fields.values())
df = pd.DataFrame(items)
df = df.rename(columns=fields)
df['报告日期'] = df['报告日期'].apply(lambda x: x.split()[0])
return df