qdata-quote 0.5.0

实时行情采集服务，支持新浪/腾讯/腾讯完整三数据源，统一 70 列输出，跨市场 A/港/美

qdata-quote

实时 A 股行情采集服务，支持新浪和腾讯两个数据源。性能超越 easyquotation 约 8-10%。

安装

pip install qdata-quote

快速开始

from qdata_quote import QuoteService

# 默认加载全市场股票列表（初始化时自动从网络刷新）
service = QuoteService()

# 同步获取指定股票行情
df = service.get_real_sync(["000001", "600000"])
print(df)

# 同步获取全市场行情快照
df_all = service.get_all_sync()

# 异步获取（高性能路径）
import asyncio
df = asyncio.run(service.get_real(["000001", "600000"]))
df_all = asyncio.run(service.get_all())

自定义股票列表

from qdata_quote import QuoteService

# 传入自定义股票列表（不会自动刷新）
service = QuoteService(codes=["000001", "600000", "300750"])

# 随时替换股票列表（切换为自定义模式，不再接受 refresh）
service.set_stock_codes(["000001", "600000"])

# 刷新全市场股票列表（仅在使用默认列表时生效）
service.refresh_stock_codes()

获取股票代码

from qdata_quote import get_stock_codes

# 读取缓存（如果没有缓存则自动获取）
codes = get_stock_codes()

# 强制从网络刷新
codes = get_stock_codes(refresh=True)

缓存文件位置：~/.qdata_quote/stock_codes.json

数据源

支持三个数据源，通过 source 参数指定：

# 新浪源（默认）
df = service.get_real_sync(["000001"], source="sina")

# 腾讯源
df = service.get_real_sync(["000001"], source="tencent")

# 腾讯完整源（跨市场 + 扩展字段最全）
df = service.get_real_sync(["000001"], source="tencent_full")

统一输出结构

三个数据源输出结构完全一致：均为 70 列 DataFrame（44 基础列 + 26 扩展列），缺失字段统一填 NaN。调用方无需针对不同源写不同处理逻辑——切换 source 只改变「哪些列有值」，不改变列结构。

数据源	每批数量	市场支持	可填充字段	特点
sina	800 只/批	仅 A 股	28 列（基础行情+买卖盘）	速度快，但缺少涨跌/估值/市值等
tencent	60 只/批	仅 A 股	42 列（基础+涨跌+估值+市值+盘口）	额外提供涨跌、市盈率、市值、量比等
tencent_full	800 只/批	A 股 + 港股 + 美股 + ETF + 北交所	70 列（全字段）	字段最全 + 跨市场支持

三源返回的列结构都是完整的 70 列；上表「可填充字段」指该源实际能提供值的列数，其余列恒为 NaN。

扩展字段（26 列）

下列扩展列仅 tencent_full 能填值，sina / tencent 恒为 NaN（按类别分组）：

类别	字段	单位/类型
标识/类型/市场	secu_code stock_type_cn market_tags_cn market_mark currency is_suspend	str / Int64
成交明细	turnover_rate turnover_full outer_volume inner_volume	% / 元 / 股(Int64)
盘口	committee capital_ratio	股(Int64) / %
估值	pe_ttm	倍
涨速	speed_5min speed_5min_real	%/分钟
区间涨跌	change_ytd change_5d change_10d change_20d change_60d change_6m change_1y	%
52 周高低	high_52w low_52w	元
股本	float_shares total_shares	股(Int64)

跨市场支持

tencent_full 支持 A 股 / 港股 / 美股 / ETF / 北交所：

# 跨市场查询（港美股字段较少，错位字段自动置 NaN）
df = service.get_real_sync(
    ["600519.SH", "000001.SZ", "00700.HK", "AAPL.US"],
    source="tencent_full"
)

返回格式

返回统一的 pandas.DataFrame，三源均为 70 列，index 为带后缀的股票代码（如 600000.SH、000001.SZ、830789.BJ）。

股票代码格式

• 输出统一后缀格式：<代码>.<交易所>，交易所后缀大写 —— .SH（上交所）、.SZ（深交所）、.BJ（北交所）、.HK（港股）、.US（美股）。
• 输入兼容多种写法（tencent_full 独有跨市场支持）：
  • 纯代码：000001、600519、00700、AAPL
  • 带后缀：000001.SZ、00700.HK、AAPL.US（大小写不敏感）
  • 带前缀：sh600519、hk00700、usAAPL
• get_stock_codes() 返回的默认列表同样为后缀格式（仅 A 股）。
• 跨市场查询仅 tencent_full 支持（sina/tencent 仅 A 股）。

单位与类型规范

类别	字段	单位	类型
价格	open close now high low buy sell bid1~5 ask1~5 limit_up limit_down avg_price change high_52w low_52w	元	float
成交量	volume bid*_volume ask*_volume	股	float（NaN 时为 NaN）
成交额	turnover turnover_full	元	float
市值	total_market_cap circulating_market_cap	元	float
比率	change_pct amplitude turnover_rate volume_ratio bid_ask_ratio capital_ratio speed_5min speed_5min_real change_ytd/5d/10d/20d/60d/6m/1y	百分点数值（2.34 表示 2.34%）	float
估值	pe_dynamic pe_static pe_ttm pb	倍	float
可空整数量	outer_volume inner_volume committee float_shares total_shares market_mark	股 / 计数	Int64（可空）
文本	name datetime secu_code currency stock_type_cn market_tags_cn is_suspend	—	str

字段列表（70 列）

三源均输出下表全部 70 列；✅ 表示该源能提供数据，- 表示恒为 NaN。

基础列（44 列）

字段	类型	新浪	腾讯	腾讯完整	说明
name	str	✅	✅	✅	股票名称
open	float	✅	✅	✅	开盘价（元）
close	float	✅	✅	✅	昨收价（元）
now	float	✅	✅	✅	当前价（元）
high	float	✅	✅	✅	最高价（元）
low	float	✅	✅	✅	最低价（元）
buy	float	✅	-	-	买一价（元）
sell	float	✅	-	-	卖一价（元）
volume	float	✅	✅	✅	成交量（股）
turnover	float	✅	✅	✅	成交额（元）
bid1 ~ bid5	float	✅	✅	✅	买一到买五价（元）
bid1_volume ~ bid5_volume	float	✅	✅	✅	买一到买五量（股）
ask1 ~ ask5	float	✅	✅	✅	卖一到卖五价（元）
ask1_volume ~ ask5_volume	float	✅	✅	✅	卖一到卖五量（股）
datetime	str	✅	✅	✅	行情时间
change	float	-	✅	✅	涨跌额（元）
change_pct	float	-	✅	✅	涨跌幅（百分点）
amplitude	float	-	✅	✅	振幅（百分点）
pe_dynamic	float	-	✅	✅	动态市盈率（倍）
pe_static	float	-	✅	✅	静态市盈率（倍）
pb	float	-	✅	✅	市净率（倍）
total_market_cap	float	-	✅	✅	总市值（元）
circulating_market_cap	float	-	✅	✅	流通市值（元）
volume_ratio	float	-	✅	✅	量比
bid_ask_ratio	float	-	✅	✅	委比（百分点）
avg_price	float	-	✅	✅	均价（元）
limit_up	float	-	✅	✅	涨停价（元）
limit_down	float	-	✅	✅	跌停价（元）

扩展列（26 列，仅 tencent_full 可填值）

字段	类型	新浪	腾讯	腾讯完整	说明
secu_code	str	-	-	✅	交易所代码（如 600519）
stock_type_cn	str	-	-	✅	股票类型（中文：沪深主板/科创板/创业板/北交所/基金/债券）
market_tags_cn	str	-	-	✅	市场标签（中文）
market_mark	Int64	-	-	✅	市场标识
currency	str	-	-	✅	币种（CNY/HKD/USD）
is_suspend	str	-	-	✅	停牌状态
turnover_rate	float	-	-	✅	换手率（百分点）
turnover_full	float	-	-	✅	成交额完整精度（元）
outer_volume	Int64	-	-	✅	外盘/主动买盘（股）
inner_volume	Int64	-	-	✅	内盘/主动卖盘（股）
committee	Int64	-	-	✅	委差（股）
capital_ratio	float	-	-	✅	流通占比（百分点）
pe_ttm	float	-	-	✅	TTM 滚动市盈率（倍）
speed_5min	float	-	-	✅	5 分钟涨速（百分点/分钟）
speed_5min_real	float	-	-	✅	5 分钟真实涨速（百分点/分钟）
change_ytd	float	-	-	✅	年初至今涨跌幅（百分点）
change_5d	float	-	-	✅	近 5 日涨跌幅（百分点）
change_10d	float	-	-	✅	近 10 日涨跌幅（百分点）
change_20d	float	-	-	✅	近 20 日涨跌幅（百分点）
change_60d	float	-	-	✅	近 60 日涨跌幅（百分点）
change_6m	float	-	-	✅	近 6 月涨跌幅（百分点）
change_1y	float	-	-	✅	近 1 年涨跌幅（百分点）
high_52w	float	-	-	✅	52 周最高价（元）
low_52w	float	-	-	✅	52 周最低价（元）
float_shares	Int64	-	-	✅	流通股本（股）
total_shares	Int64	-	-	✅	总股本（股）

港美股行因 qt 端点字段错位，估值/市值/比率/区间涨跌/52周/限价/换手等 A 股专属列会自动置 NaN。

会话管理

建议使用上下文管理器复用连接，在频繁轮询场景下性能更佳：

# 同步
with QuoteService() as service:
    df = service.get_all_sync()

# 异步
async with QuoteService() as service:
    df = await service.get_all()

性能对比

与 easyquotation 对比（5500+ 只股票）：

数据源	easyquotation	qdata_quote sync	qdata_quote async
新浪	~710ms	~640ms	~640ms
腾讯	~1830ms	~1720ms	~1680ms

三个 source 实测对比（全 A 股 5527 只）：

source	耗时	速率	可填充字段	市场支持
sina	0.12s	44304 只/秒	28 列	仅 A 股
tencent	0.28s	19680 只/秒	42 列	仅 A 股
tencent_full	0.48s	11479 只/秒	70 列（全字段）	A 股 + 港股 + 美股 + ETF + 北交所

三源输出结构统一为 70 列；「可填充字段」指该源实际能提供值的列数，其余列恒为 NaN。

• 同步引擎：requests + ThreadPoolExecutor 并发请求
• 异步引擎：aiohttp + asyncio.gather 并发请求
• 解析优化：文本合并后一次性正则匹配，元组直接构建 DataFrame
• tencent_full：qt 端点纯文本解析（GBK ~ 分隔），无 JSON 开销

运行基准测试

python -m qdata_quote.bench

依赖

• Python >= 3.10
• requests >= 2.28
• aiohttp >= 3.9
• pandas >= 2.0