股票信息快速读取：模拟终端查询与并发优化实战指南

原创

jackcode

发布于 2025-06-24 11:41:59

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——面向入门开发者的实时查询脚本设计教程

一、目标与准备知识

项目目标：

构建一个轻量级“终端工具”，模拟在金融平台上进行关键词搜索，并在返回结果中提取实时变动数据，采用线程分流方式提升响应速度。

适合读者：

对金融信息查询自动化感兴趣的新手
想了解多线程控制与模拟终端请求的开发者
有意构建轻量后台脚本辅助手动查询场景的学习者

基础知识要求：

Python 基本语法
网络请求基础（如 requests）
简单的并发机制（如 threading）

二、模块化设计步骤

Step 1：配置基础请求环境

import requests
import threading
import time
import json

# 替代真实爬虫代理信息（参考亿牛云爬虫代理示例）
TUNNEL_DOMAIN = "proxy.16YUN.cn"
TUNNEL_PORT = "51000"
TUNNEL_USER = "16YUN"
TUNNEL_PASS = "16IP"

proxy_config = {
    "http": f"http://{TUNNEL_USER}:{TUNNEL_PASS}@{TUNNEL_DOMAIN}:{TUNNEL_PORT}",
    "https": f"http://{TUNNEL_USER}:{TUNNEL_PASS}@{TUNNEL_DOMAIN}:{TUNNEL_PORT}",
}

# 模拟访问者身份
header_info = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
    "Cookie": "模拟的身份令牌; 可通过调试工具抓取真实值",
}

Step 2：关键词模糊搜索模块

def keyword_lookup(keyword):
    # 目标接口已通过模糊处理处理
    url = f"https://search-api-web.某财经平台.com/search/jsonp?cb=cb&q={keyword}&t=0&limit=10"
    try:
        r = requests.get(url, headers=header_info, proxies=proxy_config, timeout=5)
        if r.status_code == 200:
            clean_json = r.text.strip("cb(").rstrip(");")
            data = json.loads(clean_json)
            return data.get("QuotationCodeTable", [])
        else:
            return []
    except Exception as e:
        print(f"关键词搜索失败：{e}")
        return []

Step 3：实时信息抓取逻辑

def fetch_realtime_info(code):
    # 实时接口参数含时间戳
    timestamp = int(time.time() * 1000)
    url = f"https://push2.某财经平台.com/api/qt/stock/get?secid=1.{code}&ut=xx&_={timestamp}"
    try:
        r = requests.get(url, headers=header_info, proxies=proxy_config, timeout=5)
        result = r.json()
        stock_data = result.get("data", {})
        if stock_data:
            print(f"{stock_data['f58']} → 当前：{stock_data['f43']/1000:.2f}，涨幅：{stock_data['f3']/100:.2f}%")
        else:
            print(f"未能读取信息 {code}")
    except Exception as e:
        print(f"读取异常 {code}：{e}")

Step 4：构建并发执行流程

def realtime_multiquery(keyword):
    items = keyword_lookup(keyword)
    thread_list = []

    for item in items:
        code = item.get("code", "")
        if code:
            th = threading.Thread(target=fetch_realtime_info, args=(code,))
            thread_list.append(th)
            th.start()
            time.sleep(0.2)  # 降低请求频率，缓解访问压力

    for th in thread_list:
        th.join()

Step 5：运行入口

if __name__ == "__main__":
    kw = input("请输入目标关键词（如股票简称/拼音/代码）：")
    realtime_multiquery(kw)

三、容易掉坑的点

类型	表现	应对方式
通道阻断	出现403/超时	更换中转出口或增加重试机制
身份信息过期	返回空白响应	手动更新 cookie 或使用浏览器工具抓取
格式解析失败	`json.loads` 报错	注意 JSONP 外壳需去除
并发压力过高	崩溃或卡顿	设置线程上限、添加sleep控制