通达信lv2接口-股票历史分时成交数据怎么简单获取？

Pytdx是一个基于C++接口开发的Python第三方模块。

使用它我们能够很方便地获取通达信上的标准行情数据、历史行情数据、专业的财务数据，并且支持macOS系统，非常方便。

准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。

如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python编程的最好搭档—VSCode详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：

Windows环境打开Cmd。MacOS环境打开Terminal。如果你用的是VSCode编辑器或Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

使用步骤

引入库

查询分时成交

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect("119.147.212.81", 7709)

使用这个API查询历史分时数据：

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect("119.147.212.81", 7709)
print(api_hq.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, "002560", 0, 500, 20220916))
效果如下：



[OrderedDict([("time", "14:29"),
              ("price", 7.91),
              ("vol", 582),
              ("buyorsell", 1)]),
 ... ...
]

请注意，查询的日期必须填写整数，不然会查询不到数据。

查询完整历史分时数据

在前面的示例中，我们查询了002560这个股票在2022-09-16的最后500条数据。

如果我们想要查询当天的全部数据，需要不断改变start和limit，即api_hq.get_history_transaction_data的第三个参数和第四个参数。

代码如下：

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect("119.147.212.81", 7709)

def get_all_trans_data(api, code, date):
    start = 0
    data = []
    while True:
        part = api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, code, start, 888, int(date))
        data.extend(part)
        if len(part) < 888:
            break
        start += 888
    return data
print(len(get_all_trans_data(api_hq, "002560", 20220916)))
# 3776

data的格式如下：

数组里的顺序是乱的，因为我们请求数据的时候并不是按时间序列去请求的，因此还可以做数据规整化处理：

from pytdx.exhq import *
from pytdx.hq import *
from collections import defaultdict
api_hq = TdxHq_API()
api_hq = api_hq.connect("119.147.212.81", 7709)

def get_all_trans_data(api, code, date):
    start = 0
    data = []
    while True:
        part = api.get_history_transaction_data(TDXParams.MARKET_SZ, code, start, 888, int(date))
        data.extend(part)
        if len(part) < 888:
            break
        start += 888
    return data
date = 20220916
data = get_all_trans_data(api_hq, "002560", date)
print(len(data))
# 3776
trans = defaultdict(list)
for tran in data:
    # "%Y%m%d %H:%M"
    trans[datetime.datetime.strptime(str(date) + " " + tran["time"], "%Y%m%d %H:%M")].append({
        "price": tran["price"],
        "volume": tran["vol"],
        "turnover": float(tran["price"]) * float(tran["vol"]) * 100,
    })
trans = dict(sorted(trans.items(), key=lambda x: x[0]))

这样，trans的数据就是格式化好的：