利用g股票k线接口,我们读取价格和成交量等数据,然后对每个股票组装成一个DataFrame结构:

@api.route('/quote/kline', methods=['GET'])
async def quote_kline(request, tickers=''):
    '''
    查询市场行情: 获得kline数据
    '''
    if tickers == '':
        tickers = request.args.get("tickers", "IM00.IF,159919.SZ,00700.HK,10004407.SHO")
    period = request.args.get("period", "1m")
    start_time = request.args.get("start_time", "")
    end_time = request.args.get("end_time", "")
    count = request.args.get("count", "1")
    dividend_type = request.args.get("dividend_type", "none") # none 不复权 front 前复权 back 后复权 front_ratio 等比前复权 back_ratio 等比后复权
    stock_list = tickers.split(',')

kline_data = xtdata.get_market_data(field_list=['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'], stock_list=stock_list, period=period, start_time=start_time, end_time=end_time, count=int(count), dividend_type=dividend_type, fill_data=True)

quote_data = {}
    for stock in stock_list:
        df = pd.concat([kline_data[i].loc[stock].T for i in ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']], axis=1)
        df.columns = ['time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']
        df = df[df.volume !=0]
        df['time'] = df['time'].apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x / 1000.0).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
        df['ticker'] = stock
        df = df[['ticker', 'time', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']].values.tolist() 
        quote_data[stock] = df

return response.json({"data": quote_data})

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