AKShare 项目中的股票实时行情接口问题分析与修复

问题背景

在金融数据获取工具 AKShare 中，stock_zh_a_spot_em() 接口用于获取东方财富网的沪深京 A 股实时行情数据。该接口原本设计为通过分页方式获取全部股票数据，但在实际使用中发现存在数据获取不完整的问题。

问题现象

用户在使用该接口时发现，即使设置了较大的页面大小参数（如200），东方财富网的后端接口仍然只返回100条数据。这导致最终获取的数据总量（约2900条）远低于实际存在的股票数量（超过5000条），造成了数据缺失。

技术分析

通过分析东方财富网的接口行为，我们发现：

1. 接口存在硬性限制，无论请求参数中设置的页面大小（pz）是多少，单次请求最多只返回100条数据
2. 原接口实现没有充分考虑这一限制，导致无法获取完整数据集
3. 东方财富网接口返回的JSON数据中包含总数据量(total)信息，可用于计算实际需要的请求次数

解决方案

针对这一问题，技术社区提出了改进方案，核心思路是：

1. 首先发起一次初始请求获取总数据量
2. 根据总数据量和单次请求限制（100条）计算所需的总请求次数
3. 通过循环发起多次请求，逐步获取所有数据
4. 将所有分页数据合并为完整的数据集

关键代码改进包括：

# 获取总数据量并计算所需请求次数
total_page = (int(data_json["data"]["total"])//int(params.get('pz'))) + 2

# 循环获取所有分页数据
for pn in range(2, total_page):
    params['pn'] = str(pn)        
    r = requests.get(url, params=params, timeout=15)
    data_json = r.json()
    t_df = pd.DataFrame(data_json["data"]["diff"]).T
    temp_df = pd.concat([temp_df, t_df], axis=0, ignore_index=True)

技术要点

1. 分页请求处理：通过循环处理解决了单次请求限制的问题
2. 数据合并：使用pandas的concat函数将分页数据合并为完整数据集
3. 错误处理：在数据类型转换时使用errors="coerce"参数避免因数据格式问题导致的程序中断
4. 性能考虑：合理设置请求间隔，避免对目标服务器造成过大压力

修复效果

改进后的接口能够：

• 完整获取所有A股实时行情数据（超过5000条）
• 保持原有数据结构和字段完整性
• 维持原有的数据类型转换和清洗逻辑

总结

这次接口问题的修复展示了处理金融数据接口时的几个重要原则：

1. 不能完全依赖接口文档，需要实际测试验证接口行为
2. 对于分页接口，必须考虑总数据量和单次请求限制的关系
3. 数据完整性验证是金融数据工具开发中的关键环节
4. 社区协作对于开源项目的健康发展至关重要

AKShare项目团队及时响应并修复了这一问题，体现了开源项目的活力和对用户体验的重视。这一案例也为其他金融数据工具开发者提供了有价值的参考。