AKShare 股票市场编码获取接口的优化与修复
2025-05-20 20:07:13作者:郜逊炳
问题背景
在金融数据获取工具AKShare中,股票市场编码的获取是一个基础但至关重要的功能。市场编码用于区分不同交易平台的股票(如上交所、深交所等),是后续获取K线等详细数据的前提条件。近期用户反馈该功能出现异常,经排查发现是由于数据源接口的限制导致的。
技术分析
原实现方案直接调用单一接口获取全量股票市场编码数据。但随着A股市场扩容,上市公司数量已超过4000家,而数据源接口存在单次请求最多返回200条记录的限制。这种设计导致:
- 当请求全量数据时,接口只能返回部分结果
- 未返回完整数据导致后续K线数据获取失败
- 错误表现为无法获取有效的市场编码信息
解决方案
开发团队在AKShare 1.15.89版本中对该功能进行了优化:
- 分页机制实现:改造原有接口调用方式,采用分页请求策略
- 自动合并处理:将多页返回结果自动拼接为完整数据集
- 性能优化:在保证数据完整性的前提下,合理设置分页大小
影响范围
该修复影响以下功能场景:
- 需要获取全市场股票列表的操作
- 批量查询股票市场属性的任务
- 依赖市场编码的后续数据获取流程
升级建议
建议所有用户升级至AKShare 1.15.89或更高版本,以获得稳定的市场编码获取功能。升级后,用户无需修改原有代码即可自动获得修复后的功能体验。
技术启示
这个案例展示了金融数据接口开发中的常见挑战:
- 数据源接口的限制性设计
- 大数据量情况下的分页处理必要性
- 向下兼容的版本升级策略
开发团队通过及时响应社区反馈和快速迭代修复,展现了开源项目的敏捷性和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147