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Mootdx2

通达信行情与历史数据读取工具包，支持标准股票与扩展市场在线实时行情、离线历史文件（日线/分钟线/分时线/板块）极速解析、财务数据下载解析、90天长效缓存除权因子管理、跨进程文件锁保护及股票与 ETF 统一前复权/后复权精准计算。

核心特性

• 统一数据获取链 (kline)：自动实现“本地离线 .day 优先 + 在线增量补齐/兜底 + 向量化自动复权”，开箱即用。
• 在线行情获取：基于 TDX 原生协议，支持股票、指数、ETF、期权、期货等多品种实时五档行情、历史 K 线、分时线、逐笔成交与财务摘要查询。
• 高可用双轨驱动与自动容灾 (Failover)：内置纯 Python 原生协议驱动（driver='native'）与经典 tdxpy 双轨制；配合最优服务器测速（bestip）、线程安全连接池（RLock 保护）与 300 秒自适应冷却黑名单，异常时自动触发跨驱动平滑降级与节点重试。
• 现代资源管理协议：全面支持上下文管理器协议（with Quotes.factory(...) as client:），自动释放底层连接与套接字，防止句柄泄漏。
• 本地离线数据解析与反向回写：高效解析本地通达信数据目录文件（.day / .lc1 / .lc5 / 板块 .dat），支持环境变量 MOOTDX2_TDX_DIR 与各平台默认路径识别。
• 原子落盘与长效跨进程缓存：除权除息数据（XDXR）与本地缓存采用纳秒级临时文件与 os.replace 原子落盘，90 天长效 .plk 缓存集成 filelock 跨进程互斥锁。
• 巨潮官方公告与财报下载：内置基于标准库零三方依赖的 CninfoClient，支持检索上市公司公告与下载官方 PDF 财报原件。

安装说明

使用 pip 安装

pip install mootdx2
# 安装完整命令行增强依赖
pip install "mootdx2[all]"

开发环境安装

git clone https://github.com/mootdx/mootdx.git
cd mootdx
uv sync --all-groups
uv run pytest

快速上手与 API 说明

1. 统一 K 线与在线行情 (mootdx2.quotes.Quotes)

推荐使用 上下文管理器 (with) 自动释放底层 TCP 连接：

from mootdx2.quotes import Quotes

with Quotes.factory(market='std', multithread=True, heartbeat=True, bestip=True) as client:
    # 1. 统一获取 K 线 (离线 .day 优先 + 在线增量补齐 + 自动复权 + 日期切片)
    # 本地有 .day 则毫秒级读取历史，仅在线拉取最新缺口增量并自动完成前复权
    df_kline = client.kline(
        symbol='600036',
        start='2020-01-01',
        end='2024-01-01',
        frequency='day',     # 支持 'day', 9, 4 等
        adjust='qfq',        # 支持 'qfq'(前复权), 'hfq'(后复权), None(不复权)
        offline_first=True,  # 优先读取本地 MOOTDX2_TDX_DIR
    )

    # 2. 原生在线获取指定条数 K 线
    df_bars = client.bars(symbol='600036', frequency=9, offset=500, adjust='qfq')

    # 3. 获取实时多股五档报价
    df_quotes = client.quotes(symbols=['600000', '000001', '600519'])

    # 4. 获取分时数据与分笔成交
    df_minute = client.minute(symbol='600036')
    df_trans = client.transaction(symbol='600036', start=0, offset=800)

    # 5. 获取除权除息原始数据 (XDXR)
    df_xdxr = client.xdxr(symbol='600036')

2. 本地离线文件读取 (mootdx2.reader.Reader)

自动识别本地通达信安装目录（亦可配置环境变量 MOOTDX2_TDX_DIR 或显式指定 tdxdir）：

from mootdx2.reader import Reader

reader = Reader.factory(market='std', tdxdir=None)

# 1. 读取日线数据 (支持直接返回前复权/后复权)
df_daily_qfq = reader.daily(symbol='600036', adjust='qfq')

# 2. 读取 1 分钟 / 5 分钟线数据
df_min1 = reader.minute(symbol='600036', suffix='1')
df_min5 = reader.minute(symbol='600036', suffix='5')

# 3. 读取板块数据
df_blocks = reader.block(name='block_gn.dat')

3. 除权除息、长效缓存与批量同步 (mootdx2.sync / mootdx2.cache)

from mootdx2 import get_xdxr, sync_daily, sync_xdxr
from mootdx2.cache import refresh_all_plk_cache
from mootdx2.tools.reversion import reversion

# 1. 批量预同步日K线至本地离线缓存 (防封节流 + 自动落盘)
sync_kline_res = sync_daily(symbols=['600000', '000001', '600519'], offset=800)

# 2. 批量预同步除权数据 (90 天长效缓存与跨进程文件锁)
sync_xdxr_res = sync_xdxr(symbols=['600000', '000001', '600519'], workers=4)

# 3. 一键扫描并强制刷新本地所有 .plk 缓存文件
refresh_stat = refresh_all_plk_cache(workers=4, delay=0.05)

# 4. 单标的除权数据获取与复权计算
df_xdxr = get_xdxr('600036', refresh=False)
df_qfq = reversion(symbol='600036', stock_data=raw_df, xdxr=df_xdxr, type_='qfq')

4. 巨潮资讯公告检索与 PDF 财报下载 (mootdx2.data.CninfoClient)

from mootdx2 import CninfoClient

client = CninfoClient()

# 1. 检索上市公司最新公告明细
df_announcements = client.get_announcements(code='600519', count=20)

# 2. 一键下载官方 PDF 财报原件到指定目录
if not df_announcements.empty and df_announcements.iloc[0]['pdf_url']:
    pdf_path = client.download_pdf(df_announcements.iloc[0], dest_dir='./reports')
    print(f'财报原件已保存至: {pdf_path}')

5. 财务数据下载与解析 (mootdx2.affair.Affair)

from mootdx2.affair import Affair

# 获取远程财务文件列表并下载解析
file_list = Affair.files()
Affair.fetch(downdir='download_dir', filename='gpcw19960630.zip')
df_financial = Affair.parse(downdir='download_dir', filename='gpcw19960630.zip')

6. 命令行工具 (CLI)

# 1. 测速并更新最优行情服务器
mootdx2 bestip -l 5 -v

# 2. 批量同步除权因子 (90天长效缓存 + 并发节流防封)
mootdx2 sync -s "600000,000001,600519" -w 4 -d 0.05

# 3. 获取实时行情并导出
mootdx2 quotes -s 600036 -a daily -o output.csv

# 4. 读取本地通达信数据文件
mootdx2 reader -s 600036 -a daily -o daily_600036.xlsx

# 5. 批量下载历史数据
mootdx2 bundle -s 600000,000001 -a daily -o bundle_dir -e csv

许可证

本项目基于 MIT License 开源发布。