AKShare库中stock_zh_a_spot_em接口问题分析与解决方案
问题背景
AKShare作为一款优秀的金融数据接口库,其stock_zh_a_spot_em接口用于获取沪深京A股实时行情数据。近期该接口在特定环境下出现了一些兼容性问题,主要表现为两种典型错误:
- 在Jupyter环境中运行时出现的"asyncio.run() cannot be called from a running event loop"错误
- 在部分操作系统环境下出现的SSL证书验证失败错误
问题原因分析
Jupyter环境下的异步事件循环冲突
这个问题源于Jupyter Notebook自身已经运行了一个事件循环(event loop),而stock_zh_a_spot_em接口内部使用asyncio.run()方法创建新的事件循环时产生了冲突。在AKShare 1.16.48及之后的版本中,该接口改为异步实现方式,导致在Jupyter环境中直接调用会出现此问题。
SSL证书验证失败问题
部分用户环境(特别是macOS和某些Linux发行版)报告了SSL证书验证失败的错误。这是由于系统证书库未能正确验证东方财富网API服务器的SSL证书所致。这个问题与操作系统环境、Python版本以及SSL证书配置有关。
解决方案
Jupyter环境解决方案
对于Jupyter环境中的事件循环冲突,目前有两种解决方案:
- 临时解决方案:在调用接口前添加以下代码
import nest_asyncio
nest_asyncio.apply()
- 永久解决方案:升级AKShare到最新版本(1.16.55或更高),该版本已优化了异步调用方式,避免在Jupyter中出现此问题。
SSL证书验证问题解决方案
对于SSL证书验证失败的问题,AKShare在1.16.52版本中已修复此问题。建议用户升级到最新版本。如果暂时无法升级,可以手动修改库文件:
- 找到akshare/stock_a/stock_zh_a_spot.py文件
- 在fetch_single_page函数中添加ssl=False参数
async def fetch_single_page(
session: aiohttp.ClientSession, url: str, params: Dict
) -> Dict:
async with session.get(url, params=params, ssl=False) as response:
return await response.json()
最佳实践建议
-
版本管理:建议用户保持AKShare库为最新版本,以获得最佳兼容性和稳定性。目前推荐使用1.16.55或更高版本。
-
环境隔离:对于金融数据获取这类关键应用,建议使用虚拟环境(如conda或venv)隔离项目依赖,避免不同项目间的库版本冲突。
-
错误处理:在实际应用中,建议对数据接口调用添加适当的错误处理和重试机制,特别是对于网络请求相关的操作。
-
长期维护:AKShare团队持续关注用户反馈并积极修复问题,建议用户关注项目更新动态,及时获取问题修复和新功能。
总结
AKShare作为金融数据获取的重要工具,其stock_zh_a_spot_em接口的问题经过团队快速响应已得到有效解决。用户只需按照上述方案操作即可恢复正常使用。这类问题的出现和解决过程也展示了开源社区协作的优势,通过用户反馈和开发者响应的良性互动,共同提升了工具的稳定性和用户体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C095
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00