AKShare在Windows下调用股票接口导致Python崩溃问题分析
问题背景
近期有用户反馈在使用AKShare金融数据接口库时,在Windows Server 2012 R2操作系统上调用stock_zh_a_spot_em接口后,程序虽然能正常运行并返回结果,但在退出时会弹出"Python已停止工作"的错误提示。经过版本对比测试,发现该问题在AKShare 1.16.55及之后的版本中会出现,而1.16.53及之前的版本则表现正常。
问题定位
经过技术分析,这个问题与AKShare库从1.16.55版本开始引入的异步I/O实现方式变更有关。新版本将部分接口从同步调用改为使用asyncio和aiohttp库实现的异步调用机制,这种变更在较老版本的Windows系统上可能导致兼容性问题。
根本原因
Windows Server 2012 R2作为较老的操作系统版本,其底层的事件循环机制与新版本Python中的异步I/O实现存在一定的兼容性问题。特别是在程序退出时,异步任务未能正确清理,导致Python解释器异常终止。
解决方案
针对这一问题,我们推荐以下几种解决方案:
-
升级Python版本:将Python升级到3.13.2或更高版本,新版本对异步I/O的支持更加完善,能够更好地处理异步任务的清理工作。
-
操作系统升级:考虑将Windows Server 2012 R2升级到更新的版本,如Windows Server 2016或2019,这些版本对现代Python特性的支持更好。
-
使用兼容版本:如果暂时无法升级环境,可以继续使用AKShare 1.16.53或更早的版本,这些版本采用同步实现方式,不存在此兼容性问题。
技术建议
对于金融数据采集这类应用,我们建议:
-
保持开发环境的更新,特别是Python运行时和相关依赖库的版本。
-
在生产环境中部署前,应在与生产环境相同的配置下进行充分测试。
-
对于关键业务系统,考虑使用容器化技术(Docker等)来确保运行环境的一致性。
-
异步编程虽然能提高性能,但也增加了复杂性,在不需要高并发的场景下,同步实现可能更为稳定。
总结
AKShare作为功能强大的金融数据接口库,其异步化改进带来了性能提升,但也需要注意运行环境的兼容性。通过合理的版本选择和系统配置,可以避免此类问题的发生,确保数据采集任务的稳定运行。
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