tdnet 0.0.10

TDnet 適時開示情報の Python ライブラリ

tdnet — TDnet 適時開示情報 Python ライブラリ

tdnet は、TDnet（適時開示情報伝達システム）の開示書類を取得・解析する Python ライブラリです。決算短信・業績予想修正・配当予想修正などの XBRL を自動パースし、230+ の正規化キー（CK）で J-GAAP / IFRS / US-GAAP の財務数値を統一的に抽出できます。内部の HTTP 通信には httpx を、iXBRL 解析には xbrl-core を使用しています。

インストール

pip install tdnet

依存: httpx, xbrl-core, lxml, pandas

クイックスタート

API キーは不要です。インストールしたらすぐに使えます。

import tdnet
from tdnet import CK, extract_values, extracted_to_dict

# 開示一覧を取得（XBRL 付きのみ）
filings = tdnet.documents("20260304", has_xbrl=True)

# 最初の決算短信を XBRL パース
f = [f for f in filings if "決算短信" in f.title][0]
stmts = f.xbrl()

# 主要指標を一括取得
result = extract_values(
    stmts,
    [CK.REVENUE, CK.OPERATING_INCOME, CK.NET_INCOME_PARENT, CK.EPS],
    period="current",
    consolidated=True,
)
row = extracted_to_dict(result)
for k, v in row.items():
    print(f"{k}: {v}")

開示一覧の取得

import tdnet

# 日付指定
filings = tdnet.documents("20260304", has_xbrl=True)

# 証券コード指定（直近の開示）
filings = tdnet.documents(code=7203, has_xbrl=True, limit=10)

# 最新の開示
filings = tdnet.documents(has_xbrl=True)

# 期間指定
from tdnet import list_by_range
items = list_by_range("20260301", "20260305", has_xbrl=True)

データソースは やのしんWEB-API をデフォルトで使用します。source="scrape" で release.tdnet.info の直接スクレイピングも可能です。

Filing

Filing は開示書類 1 件を表します。

f = filings[0]
print(f.company_code)   # '25900'
print(f.company_name)   # 'ＤｙＤｏ'
print(f.title)          # '2026年1月期 決算短信〔日本基準〕（連結）'
print(f.pubdate)        # '2026-03-04 15:30:00'
print(f.has_xbrl)       # True
print(f.doc_id)         # '575305'

# XBRL パース → Statements
stmts = f.xbrl()

# XBRL ZIP の生バイト取得（キャッシュ対応）
zip_data = f.fetch_xbrl()

# PDF 取得
pdf_data = f.fetch_pdf()

XBRL / PDF は公開後 2-3 営業日で 403 になります。日次バッチでの取得を推奨します。

正規化キー（CK）による値取得

extract_values() は Statements を 1 パス走査し、正規化キー（CK）で値を抽出します。

from tdnet import CK, extract_values, extracted_to_dict

# PL
result = extract_values(stmts, [
    CK.REVENUE, CK.COST_OF_SALES, CK.GROSS_PROFIT,
    CK.SGA_EXPENSES, CK.OPERATING_INCOME,
    CK.ORDINARY_INCOME, CK.NET_INCOME_PARENT,
], period="current", consolidated=True)
row = extracted_to_dict(result)

# BS
result = extract_values(stmts, [
    CK.TOTAL_ASSETS, CK.CURRENT_ASSETS, CK.NONCURRENT_ASSETS,
    CK.TOTAL_LIABILITIES, CK.NET_ASSETS,
    CK.CASH_AND_DEPOSITS, CK.INVENTORIES,
    CK.SHAREHOLDERS_EQUITY, CK.RETAINED_EARNINGS,
], period="current", consolidated=True)

# CF
result = extract_values(stmts, [
    CK.OPERATING_CF, CK.INVESTING_CF, CK.FINANCING_CF,
    CK.DEPRECIATION_CF, CK.PURCHASE_PPE_CF,
], period="current", consolidated=True)

# KPI
result = extract_values(stmts, [
    CK.EPS, CK.BPS, CK.ROE, CK.ROA,
    CK.EQUITY_RATIO, CK.OPERATING_MARGIN,
], period="current", consolidated=True)

全マッピング可能 CK の自動抽出

keys を省略すると、マッピング可能な全 CK を自動抽出します。

all_result = extract_values(stmts, period="current", consolidated=True)
print(f"取得: {len(all_result)} CKs")
for k, ev in sorted(all_result.items()):
    print(f"  {k}: {ev.value}")

前期比較

current = extracted_to_dict(
    extract_values(stmts, [CK.REVENUE], period="current", consolidated=True)
)
prior = extracted_to_dict(
    extract_values(stmts, [CK.REVENUE], period="prior", consolidated=True)
)

非連結（個別）

# 配当 (DPS) は常に非連結で取得
result = extract_values(stmts, [CK.DPS], period="current", consolidated=False)

非連結決算短信では consolidated=True だと 0 件になります。consolidated=False を指定してください。

変動率・変動額

決算短信サマリーの前年同期比や業績予想修正の変動情報を取得できます。

result = extract_values(stmts, [
    CK.CHANGE_REVENUE, CK.CHANGE_OPERATING_INCOME,
    CK.CHANGE_NET_INCOME_PARENT,
    CK.AMOUNT_CHANGE_REVENUE, CK.AMOUNT_CHANGE_OPERATING_INCOME,
], period="current", consolidated=True)

業績予想

result = extract_values(stmts, [
    CK.FORECAST_REVENUE, CK.FORECAST_OPERATING_INCOME,
    CK.FORECAST_NET_INCOME_PARENT, CK.FORECAST_EPS,
    CK.FORECAST_DPS,
])

ExtractedValue

extract_values() の戻り値は dict[str, ExtractedValue | None] です。

result = extract_values(stmts, [CK.REVENUE], period="current", consolidated=True)
ev = result[CK.REVENUE]
if ev is not None:
    print(ev.value)          # Decimal('237189000000')
    print(ev.canonical_key)  # 'revenue'
    print(ev.mapper_name)    # 'summary_mapper'
    print(ev.item)           # 元の LineItem

ローカル XBRL の解析

別途ダウンロードした XBRL ZIP ファイルを直接解析できます。API 通信は不要です。

from tdnet import parse_zip, CK, extract_values, extracted_to_dict

# ZIP ファイルを読み込み
with open("140120250306553722.zip", "rb") as f:
    zip_data = f.read()

# 解析
stmts = parse_zip(zip_data)

# 値の抽出
result = extract_values(
    stmts,
    [CK.REVENUE, CK.OPERATING_INCOME, CK.NET_INCOME_PARENT],
    period="current",
    consolidated=True,
)
row = extracted_to_dict(result)
for k, v in row.items():
    print(f"{k}: {v}")

iXBRL ファイルを直接渡すこともできます。

from tdnet import parse_ixbrl_files

# ファイル名をキー、iXBRL bytes を値とする辞書
files = {
    "summary-ixbrl.htm": open("summary-ixbrl.htm", "rb").read(),
    "attachment-ixbrl.htm": open("attachment-ixbrl.htm", "rb").read(),
}
stmts = parse_ixbrl_files(files)

CK 以外の FACT へのアクセス

CK にマッピングされていない科目は local_name / search() / イテレーションで直接取得できます。

# local_name で取得
item = stmts["AllowanceForDoubtfulAccountsCA"]
item = stmts.get("AllowanceForDoubtfulAccountsCA")  # None if not found
print(item.value)

# キーワード検索（ラベル・local_name を部分一致）
items = stmts.search("貸倒")
for item in items:
    print(f"{item.local_name}: {item.value}")

# 全件走査
for item in stmts:
    if "SGA" in item.local_name:
        print(f"{item.local_name}: {item.value}")

LineItem の属性

item.local_name      # 'CashAndDeposits'
item.namespace_uri   # 'http://disclosure.edinet-fsa.go.jp/...'
item.value           # Decimal('30657000000')
item.unit_ref        # 'JPY'
item.decimals        # '-6'
item.period          # InstantPeriod / DurationPeriod
item.dimensions      # tuple[DimensionMember, ...]
item.label_ja        # LabelInfo(text='現金及び預金', source=LabelSource.STANDARD)
item.label_en        # LabelInfo(text='Cash and deposits', source=LabelSource.STANDARD)

財務諸表コンテナ

Statements から個別の財務諸表を組み立てることもできます。

pl = stmts.income_statement(consolidated=True, period="current")
bs = stmts.balance_sheet(consolidated=True, period="current")
cf = stmts.cash_flow_statement(consolidated=True, period="current")
ci = stmts.comprehensive_income(consolidated=True, period="current")
eq = stmts.equity_statement(consolidated=True, period="current")

for item in pl:
    print(f"{item.local_name}: {item.value}")

パイプラインマッパー

デフォルトのマッパーパイプラインは [dividend_mapper, forecast_mapper, summary_mapper, statement_mapper] です。

マッパー	対象	概念数
dividend_mapper	配当（DPS）、AnnualDividendPaymentScheduleAxis 対応	—
forecast_mapper	業績予想（ResultForecastAxis=ForecastMember）	—
summary_mapper	tse-ed-t サマリー科目（経営指標）	230+ (XSD検証済)
statement_mapper	jppfs_cor / IFRS / US-GAAP / REIT PL/BS/CF 本体	190+

先頭のマッパーほど高優先。1 アイテムに対して最初にマッチしたマッパーが採用されます。

カスタムマッパーの追加

dict_mapper() で独自のマッピングを追加できます。

from tdnet import dict_mapper, summary_mapper, statement_mapper, extract_values

custom = dict_mapper({
    "GainOnSalesOfInvestmentSecuritiesEI": "custom_gain_investment_sales",
    "LossOnRetirementOfNoncurrentAssetsEL": "custom_loss_retirement",
})

result = extract_values(
    stmts,
    ["custom_gain_investment_sales", "custom_loss_retirement"],
    mapper=[summary_mapper, statement_mapper, custom],
)

マッパーは Callable[[LineItem, MapperContext], str | None] のシグネチャです。関数を直接書くこともできます。

from tdnet import ConceptMapper, MapperContext
from xbrl_core import LineItem

def my_mapper(item: LineItem, ctx: MapperContext) -> str | None:
    if item.local_name == "SpecialConcept":
        return "my_special_key"
    return None

pandas 連携

# 全 LineItem を DataFrame に変換
df = stmts.to_dataframe()
print(df[["label_ja", "value", "local_name"]].head())

# CSV / Parquet / Excel 出力
stmts.to_csv("output.csv")
stmts.to_parquet("output.parquet")
stmts.to_excel("output.xlsx")

# 個別の財務諸表も DataFrame 変換可能
pl_df = stmts.income_statement().to_dataframe()
bs_df = stmts.balance_sheet().to_dataframe(full=True)  # 全カラム

複数銘柄の一括処理

import tdnet
from tdnet import CK, extract_values, extracted_to_dict

filings = tdnet.documents("20260304", has_xbrl=True)

for f in filings:
    if "決算短信" not in f.title:
        continue
    stmts = f.xbrl()
    result = extract_values(
        stmts,
        [CK.REVENUE, CK.OPERATING_INCOME, CK.NET_INCOME_PARENT],
        period="current", consolidated=True,
    )
    row = extracted_to_dict(result)
    print(f"{f.company_code} {f.company_name}: 売上={row.get(CK.REVENUE)}")

TDnet 検索

キーワード・期間で TDnet の開示を検索できます。

from tdnet import search

results = search(start_date="20260301", end_date="20260305", keyword="業績予想")
for item in results:
    print(item["company_code"], item["title"])

キャッシュ

cache_dir を設定すると、XBRL ZIP のダウンロードをディスクキャッシュします。

import tdnet

tdnet.configure(cache_dir="./cache")

# 以降の fetch_xbrl() はキャッシュを使用
stmts = filing.xbrl()  # 2回目以降はキャッシュから読み込み

# キャッシュ情報
from tdnet.cache import cache_info, clear_cache
info = cache_info()
print(f"entries: {info.entry_count}, size: {info.total_bytes} bytes")

# キャッシュクリア
clear_cache()

設定

configure() でグローバル設定を変更できます。

import tdnet

tdnet.configure(
    cache_dir="./cache",       # キャッシュディレクトリ（None で無効）
    timeout=60.0,              # HTTP タイムアウト秒（デフォルト: 30）
    max_retries=5,             # リトライ回数（デフォルト: 3）
    rate_limit=2.0,            # リクエスト間隔秒（デフォルト: 1.0）
    taxonomy_path=None,        # タクソノミパス（None でバンドル使用）
)

リトライ・レート制限

通信エラー（タイムアウト、接続エラー）および HTTP 429/500 番台は、指数バックオフで自動リトライされます（デフォルト最大 3 回）。レート制限はデフォルト 1 秒に 1 リクエストです。

エラーハンドリング

すべての例外は TdnetError を継承しています。

import tdnet
from tdnet import TdnetError, TdnetAPIError, TdnetParseError, TdnetConfigError

try:
    stmts = filing.xbrl()
except TdnetAPIError as e:
    print(f"HTTP {e.status_code}: {e}")
except TdnetParseError as e:
    print(f"Parse error: {e}")
except TdnetError as e:
    print(f"Error: {e}")

例外クラス	説明
TdnetError	基底例外
TdnetConfigError	設定に関するエラー
TdnetAPIError	HTTP エラー（status_code 付き）
TdnetParseError	XBRL / HTML 解析エラー
TdnetWarning	警告（warnings モジュール経由）

CK 一覧（主要）

CK は StrEnum です。CK.REVENUE == "revenue" が True になります。

PL（損益計算書）

CK	値	説明
CK.REVENUE	revenue	売上高
CK.COST_OF_SALES	cost_of_sales	売上原価
CK.GROSS_PROFIT	gross_profit	売上総利益
CK.SGA_EXPENSES	sga_expenses	販管費
CK.OPERATING_INCOME	operating_income	営業利益
CK.ORDINARY_INCOME	ordinary_income	経常利益
CK.NET_INCOME_PARENT	net_income_parent	親会社株主帰属純利益
CK.NET_INCOME	net_income	当期純利益
CK.INCOME_BEFORE_TAX	income_before_tax	税引前利益

BS（貸借対照表）

CK	値	説明
CK.TOTAL_ASSETS	total_assets	総資産
CK.CURRENT_ASSETS	current_assets	流動資産
CK.NONCURRENT_ASSETS	noncurrent_assets	固定資産
CK.CASH_AND_DEPOSITS	cash_and_deposits	現金及び預金
CK.TRADE_RECEIVABLES	trade_receivables	売上債権
CK.INVENTORIES	inventories	棚卸資産
CK.TOTAL_LIABILITIES	total_liabilities	負債合計
CK.NET_ASSETS	net_assets	純資産
CK.SHAREHOLDERS_EQUITY	shareholders_equity	株主資本

CF（キャッシュフロー計算書）

CK	値	説明
CK.OPERATING_CF	operating_cf	営業CF
CK.INVESTING_CF	investing_cf	投資CF
CK.FINANCING_CF	financing_cf	財務CF
CK.DEPRECIATION_CF	depreciation_cf	減価償却費
CK.CASH_END	cash_end	期末現金残高

KPI

CK	値	説明
CK.EPS	eps	1株当たり利益
CK.BPS	bps	1株当たり純資産
CK.DPS	dps	1株当たり配当
CK.ROE	roe	自己資本利益率
CK.ROA	roa	総資産利益率
CK.EQUITY_RATIO	equity_ratio	自己資本比率
CK.OPERATING_MARGIN	operating_margin	営業利益率

変動率

CK	値	説明
CK.CHANGE_REVENUE	change_revenue	売上高増減率
CK.CHANGE_OPERATING_INCOME	change_operating_income	営業利益増減率
CK.CHANGE_NET_INCOME_PARENT	change_net_income_parent	純利益増減率

全 CK 定義は CK enum（250+ メンバー）を参照してください。業種別（銀行・保険・証券）、IFRS/US-GAAP 固有、業績予想、ESG 等を含みます。

注意事項

• 配当 (DPS): 常に consolidated=False で取得してください
• 非連結決算: consolidated=False を指定（True だと 0 件）
• 銀行・保険: CK.ORDINARY_REVENUE_BANKING 等の業種固有 CK を使用
• XBRL/PDF の公開期限: 公開後 2-3 営業日で 403。日次バッチ取得を推奨
• タクソノミ: tse-ed-t (2014-01-12) をパッケージに同梱済み。設定不要

動作要件

Python 3.12 以上。