eltdx

Python API，Rust 驱动的通达信量化数据客户端，支持其他语言通过HTTP或WebSocket调用

接口一览 · PyPI

如果需要多数据源可以关注新项目 AxData：AxData 基于 eltdx 迭代开发，除通达信体系外，AxData 还通过插件机制整理接入交易所、巨潮、腾讯财经、新浪财经、东方财富、财联社、开盘红等公开源接口，并扩展了自由流通市值、开盘换手、开盘量比、开盘抢筹、竞价昨比、连板天梯、题材强度等更适合本地量化研究和短线数据分析的指标能力，但如果是用单一源的话，仍推荐eltdx，受制于架构axdata性能不如裸协议路径的eltdx。

通达信在线行情协议 Python 库。可以拿 A 股的行情、分时、成交明细、K 线、竞价、公司信息、题材信息等信息，支持 MCP 工具。3.0 保留现有 Python API 和返回模型，将 21 个 7709 命令的构包、解析、连接池、pin、push、心跳和关闭核心统一迁入 Rust。

v2.0.0 移除 TdxClient 的旧版扁平旧版入口，统一使用模块化 API 和 Helpers。升级前请阅读 v2.0.0 迁移说明。

1. 本项目仅以个人学习、协议研究和非商业研究为目的进行开发。
2. 本项目基于互联网公开信息搜集开发。
3. 项目本身、衍生产品及通过本项目获取的数据禁止用于任何商业行为、付费服务、生产服务、转售或其他营利用途，产生的任何数据、损失或法律责任由使用者自负。
4. 对第三方服务器或服务的访问，用户需自行遵守相关法律法规及服务协议。
5. 请勿将本项目用于侵犯他人权益、违反监管规定或滥用第三方服务的行为。

感谢 injoyai/tdx 及 rainx/pytdx 的启发。

功能地图

eltdx 默认按“想拿什么数据”组织入口。普通调用优先使用模块化 API 和 Helpers；只有做协议研究时，才需要直接对照 7709 命令或 7615 Entry。下表的代表调用均来自当前接口文档，点击方法名可直接查看参数、返回字段和同类方法。

Python / MCP  →  模块化 API / Helpers  →  7709 原生协议 / 7615 原生 Entry  →  dataclass / push / JSON

完整接口目录见 GitHub Pages。调用方法和返回字段看 METHOD_REFERENCE.md，常用问题入口看 docs/helpers/README.md，完整 API 看 API_REFERENCE.md，字段总表看 FIELD_REFERENCE.md，F10 资料看 F10_7615.md，MCP 工具看 MCP.md。

安装

pip install eltdx

3.0 为 CPython 3.10-3.14 提供 Windows x64、manylinux x64/ARM64、macOS x64/ARM64 五个 cp310-abi3 wheel。匹配 wheel 时不需要安装 Rust。没有匹配 wheel 的平台会尝试从 sdist 编译，需要 Rust 1.89 工具链；3.0 不提供纯 Python 7709 fallback。PyPy、free-threaded CPython、musllinux 和其他未列出的组合不在首发支持范围。

如果需要启动 MCP stdio 工具服务，安装可选依赖：

pip install "eltdx[mcp]"

Java、Go、C#、Node.js 等语言需要通过 HTTP 或 WebSocket 调用时，再安装网关依赖：

pip install "eltdx[http]"
eltdx-http

默认 pip install eltdx 不会安装 FastAPI 或 Uvicorn，也不会启动额外服务。网关用法见 跨语言 HTTP / WebSocket 网关。

源码目录安装：

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -U pip
pip install -e ".[dev,mcp]"

源码安装会编译私有扩展 eltdx._native。Python 文件与 native 二进制的 ABI 不一致时，导入会立即失败，不会静默切换到旧实现。

源码开发时建议始终先安装到当前虚拟环境；否则本机如果已有旧版 eltdx，python -m eltdx... 可能导入 site-packages 里的旧包。

安装后可以先看命令帮助：

eltdx-smoke --help
eltdx-f10-smoke --help

MCP 工具服务启动后会占用当前终端作为 stdio 服务：

eltdx-mcp

源码开发自测：

python -m pytest

源码仓库里的 scripts/ 目录用于开发和排查；通过 pip install eltdx 安装后，优先使用上面的命令行入口。

快速开始

查行情走 TdxClient

from eltdx import TdxClient

with TdxClient(timeout=3) as client:
    quote = client.quotes.get_snapshots(["sz000001", "sh600000"])
    bars = client.bars.get("sz000001", period="day", count=30)
    minute = client.minutes.today("sz000001")
    ticks = client.trades.all_history("sz000001", "2026-05-20")

print(quote[0])
print(bars.bars[-1])

查 F10 / 资料数据走 client.f10

from eltdx import TdxClient

client = TdxClient(timeout=3)
profile = client.f10.company_profile("000034")
topics = client.f10.hot_topics("000034")
notices = client.f10.announcements("000034")

print(profile.rows[0])
print(topics.rows[:3])
print(notices.rows[:3])

如果只查 F10，也可以直接用轻量 HTTP 客户端：

from eltdx import F10Client

f10 = F10Client(timeout=3)
print(f10.company_profile("000034").rows[0])

行情接口

7709 命令和 API 对照见 COMMANDS_7709.md，完整调用参数见 API_REFERENCE.md。

K 线周期和复权

K 线是最常用的接口之一，周期和复权参数可以直接这样传：

client.bars.get("sz000001", period="day", count=200)
client.bars.get("sz000001", period="week", count=100)
client.bars.get("sz000001", period="year", count=20)
client.bars.get("sz000001", period="1m", count=240)
client.bars.get("sz000001", period="day", adjust="qfq", count=200)
client.bars.get("sz000001", period="day", adjust="fixed_qfq", anchor_date="2024-06-03")
client.bars.get("sz000001", period="day", all_pages=True, page_size=800)

F10 资料接口

常规 F10 返回 F10Response；client.f10.limit_board_ladder() 返回 LimitBoardLadder。常用结果分别在 response.rows 或模型的 rows，完整说明见 F10_7615.md。

连接、并发和缓存

默认 TdxClient() 使用真实 7709 行情主站。整个过程可以概括为：先从候选主站中测速排名，再选服务器建立多条 TCP 连接，最后由 Rust Runtime 用少量工作线程驱动这些异步连接。

43 台候选主站  →  TCP 测速并保存排名  →  默认选最快 2 台  →  每台 4 TCP  →  8 Slot  →  Runtime 按逻辑 CPU 自动取值

核心关系： 服务器数 × 每台 TCP 连接数 = Slot 总数。Slot 数是同时可以在网络上处理的请求数，不是线程数。例如 20 台 × 每台 8 条 = 160 Slot；如果当前进程可用 16 个逻辑处理器，默认由 16 个 Runtime 工作线程异步驱动。

服务器测速与排名

• 不传 host / hosts 时，读取包内 tdx_server.json 的 43 台候选主站。
• probe_hosts=True 默认开启。创建 TdxClient 时会阻塞等待普通 43 台和专用 35 台两组候选主站的测速、排序完成；两组地址合并去重后并发探测，再分别保存排名。显式 host / hosts 只替换普通组，专用组仍供集合竞价和资金流向使用。
• 测速只打开并关闭临时探测连接，不创建业务 Engine、不做协议握手。进入 with 或显式 connect() 连接普通池；集合竞价与资金流向的独立池仍在首次请求时按需建连、握手，后续复用连接。
• 同一客户端生命周期内复用内存排名，首次请求、另一个专用池启动或专用池重新创建都不重复测速。probe_hosts=False 跳过两组自动测速，使用已有排名；内存和自定义非池化 transport 不触发测速。单独使用 PooledSocketTransport 仍在首次启动 Engine 时测速。
• 测速检查的是 TCP connect 延迟，用来快速排除连不上或延迟高的主站；它不等于完整业务请求质量测试。
• 排名会原子写入当前用户数据目录的 tdx_server_ranking.json。下次启动先使用上次排名，然后重新测速刷新；升级 eltdx 不会覆盖这份用户排名。

也可以手动重测全部 43 台候选主站并持久化结果：

from eltdx.hosts import refresh_server_ranking

ranking = refresh_server_ranking(timeout=1.2)
for item in ranking[:10]:
    print(item)

如果不想自动选站，可以直接指定一台主站：

from eltdx import TdxClient

with TdxClient(host="116.205.183.150:7709", timeout=3) as client:
    print(client.helpers.full_quotes("sz000001"))

服务器、Slot 和线程怎么设

runtime_workers 默认为 min(pool_size, 当前进程可用的逻辑处理器数)，会识别 Windows、Linux 和 macOS，也会尽量遵守容器或 CPU affinity 对进程的限制。自动值适合大多数情况；手动值必须在 1..=pool_size 内。更多 worker 只是提高同时解析/调度的 CPU 能力，不会凭空增加 TCP 连接。

160 Slot 并不会一次性拉起 160 次握手：默认每批全局最多同时建立 32 条 TCP，其中对同一台服务器最多 2 条，完成一批后再继续。这个 32 只控制启动时的建连速度；连好后 160 个 Slot 都能异步工作，Runtime 线程数另由 runtime_workers 决定。所有连接共享 Engine 级 raw、decoded 和 push 内存预算；达到上限时会限流、丢弃过旧 push 或关闭受影响的 Slot，不会任由队列无限占用内存。

运行时可通过 diagnostics 查看真实线程数、已连主站和内存占用：

with TdxClient(server_count=4, connections_per_server=8, timeout=3) as client:
    snapshot = client.transport.diagnostics
    print(snapshot.runtime_workers, snapshot.server_count)
    print(client.transport.connected_hosts)
    print(snapshot.raw_bytes, snapshot.decoded_bytes)

每个 Engine 使用一个单所有者 Supervisor 统一管理请求生命周期；每个 Slot task 独占自己的 socket、decoder 和 TCP generation。某条连接超时或返回异常时，只废弃当前 Slot 的连接代次，避免迟到响应污染后续请求。

建议始终使用 with TdxClient(...) as client:。退出 with 时会停止接收新请求、清理 pin/push、关闭 socket 并等待 Runtime 结束。手动创建客户端时，需要在 finally 中调用 client.close()。

真实 socket 默认每 30 秒自动心跳保活。关闭后台心跳：

client = TdxClient(heartbeat_interval=None)

Helpers 会缓存 stock_profile_table() 内部使用的财务批次、证券表和已验证的短线统计资源。代码数量、代码表、股本变迁、直接财务查询、实时行情、分时、成交明细和 K 线不缓存。

client.helpers.shortline_indicators("sz000001", refresh_stats=True)
client.clear_cache()

调试和导出

部分接口支持 include_raw=True，用于保留原始 payload 或单条记录 hex，方便排查字段解析问题。

gbbq = client.corporate.capital_changes("sz000001", include_raw=True)
bars = client.bars.get("sz000001", period="day", include_raw=True)
ticks = client.trades.history("sz000001", "2026-05-20", include_raw=True)

返回模型可以直接转 JSON：

from eltdx import to_json, to_jsonable

data = to_jsonable(client.helpers.full_quotes("sz000001"))
text = to_json(data, indent=2)

真实环境 smoke：

eltdx-smoke --timeout 6 --no-heartbeat
eltdx-f10-smoke --code 000034 --timeout 8

源码仓库可运行更多开发脚本，例如批量导出某段日期的 09:25 竞价成交快照：

python scripts/smoke/export_auction_925_daily.py --code sz000001 --start 2026-04-01 --end 2026-04-30

文档

不用按文件名翻目录，按要解决的问题进入即可：

常用问题

• 想拿某个或某些股票的表头信息怎么办？
• 想查询某个股票都有哪些概念板块怎么办？
• 想查询某个概念板块都有哪些股票怎么办？
• 想拿集合竞价数据怎么办？
• 想拿流通市值Z、开盘换手Z、竞价昨比、开盘昨封比、昨封比、封流比和几天几板怎么办？
• K 线、自动分页和服务端复权

常用组合调用示例：

from eltdx import TdxClient

with TdxClient(timeout=3) as client:
    table = client.helpers.stock_profile_table(["sz000001", "sh600000"])
    shortline = client.helpers.shortline_indicators(["sz000001", "sh600000"])
    topics = client.helpers.stock_topics("000034")
    stocks = client.helpers.topic_stocks("000034", topic_name="存储芯片")
    auction = client.helpers.auction_data("sz000001", "2026-05-20")

print(table.rows[0])
print(shortline.rows[0])
print(topics.topics[:3])
print(stocks.rows[:10])
print(auction.open_price, auction.open_change_pct, auction.open_amount)

完整入口见 docs/helpers/README.md。

联系

• QQ 群：点击链接加入群聊

• 邮箱：dapaoxixixi@163.com

许可证

本项目仅允许个人学习、协议研究和非商业研究使用，禁止一切商业使用和滥用。详细条款见 LICENSE。