aquery-sdk 1.0.1

A-Query Open API Python SDK - A股20年全量数据查询服务

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A-Query Open API

A股20年全量数据查询服务 - 统一API接口

项目概述

基于Hugging Face数据集构建的A股数据查询服务，提供统一、高效、易用的数据查询接口。

数据范围: 2000年-2026年，覆盖全部A股上市公司
数据来源: Tushare Pro
存储位置: Hugging Face Datasets

快速开始

1. 安装客户端

pip install pandas requests
# 然后将client文件夹复制到你的项目中

2. 使用Python SDK

from client import AQueryClient

# 初始化客户端
client = AQueryClient(token="your_token")

# 查询股票基础信息
df = client.stock_basic(market="主板")
print(df.head())

# 查询个股历史数据
df = client.daily_history(
    ts_code="000001.SZ",
    start_date=20240101,
    end_date=20241231,
    fields=["trade_date", "open", "close", "vol", "pe"]
)
print(df)

# 查询某日全市场数据
df = client.daily_all(
    trade_date=20240320,
    fields=["ts_code", "close", "pe", "net_mf_amount"]
)
print(df.head(10))

3. HTTP API调用

curl -X POST https://your-space.hf.space/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Token: your_token" \
  -d '{
    "api_name": "daily_history",
    "params": {
      "ts_code": "000001.SZ",
      "start_date": 20240101,
      "end_date": 20240131
    },
    "fields": "trade_date,open,high,low,close,vol"
  }'

支持的API列表

api_name	数据集	说明	主要参数
stock_basic	A_meta_info	股票基础信息	ts_code, market
trade_cal	A_meta_info	交易日历	start_date, end_date
company_info	A_meta_info	公司信息	ts_code
industry_sw	A_meta_info	申万行业映射	ts_code, industry_level
industry_sw_class	A_meta_info	申万行业分类	level
fina_indicator	A_meta_info	财务指标	ts_code, end_date
daily	A_by_date	日线行情	ts_code, trade_date, start_date, end_date
daily_all	A_by_date	某日全市场	trade_date
daily_history	A_by_code	个股历史	ts_code, start_date, end_date

统一接口规范

请求格式

{
  "api_name": "daily_history",
  "token": "your_token",
  "params": {
    "ts_code": "000001.SZ",
    "start_date": 20240101,
    "end_date": 20241231
  },
  "fields": "trade_date,open,close,vol"
}

响应格式

{
  "code": 0,
  "msg": "success",
  "data": {
    "fields": ["trade_date", "open", "close", "vol"],
    "items": [
      [20240102, 9.5, 9.7, 1000000],
      [20240103, 9.7, 9.8, 1200000]
    ],
    "count": 2,
    "has_more": false
  },
  "request_id": "req_abc123"
}

本地部署

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd a-query

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 运行服务

python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --reload

4. Docker部署

docker build -t aquery-api .
docker run -p 7860:7860 aquery-api

Hugging Face Space部署

1. 在Hugging Face创建新的Space，选择Docker模板
2. 将代码推送到Space仓库
3. 配置环境变量（如果需要）
4. 访问Space URL查看API文档

查询示例

示例1: 获取某股票历史数据

df = client.daily_history(
    ts_code="000001.SZ",
    start_date=20240101,
    end_date=20241231
)

示例2: 获取某日全市场数据

df = client.daily_all(
    trade_date=20240320,
    fields=["ts_code", "close", "pe", "net_mf_amount", "total_mv"]
)

示例3: 条件选股

# 查询某日PE<20且净流入>1亿的股票
df = client.daily_all(trade_date=20240320)
df = df[(df['pe'] < 20) & (df['net_mf_amount'] > 1e8)]

示例4: 获取财务指标

df = client.fina_indicator(
    ts_code="000001.SZ",
    fields=["end_date", "roe", "eps", "grossprofit_margin"]
)

性能指标

场景	数据量	响应时间
股票基础信息	5,200条	< 50ms
个股全历史	5,000条	< 200ms
单日全市场	5,200条	< 100ms
时间段截面	100万条	< 2s

项目结构

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├── app/                    # FastAPI服务端
│   ├── main.py            # 应用入口
│   ├── core/              # 配置、认证
│   ├── routers/           # API路由
│   └── services/          # 查询服务
├── client/                 # Python SDK
│   └── aquery.py         # 客户端实现
├── tests/                  # 测试
├── Dockerfile             # 容器配置
├── requirements.txt       # Python依赖
└── README.md              # 本文档

技术栈

• FastAPI: 高性能Web框架
• DuckDB: 嵌入式OLAP查询引擎
• Polars: 极速数据处理
• Hugging Face Datasets: 数据存储

许可证

MIT License

联系方式

• 数据集: https://huggingface.co/datasets/superxu520/
• 问题反馈: 请提交GitHub Issue