一次取多只实时行情：quotes.get(symbols=[...]) 批量快照

一句话回答： 盯自选股列表不用循环逐只请求——af.quotes.get(symbols=[...]) 传一个代码列表就一次拿回多只实时快照，返回一个 list（每只一个 dict，含价/涨跌幅/振幅/换手率等）。实测一次取 ["600519.SH","000001.SZ","300750.SZ","AAPL.US","00700.HK"] 返回 5 条、跨 A/US/HK 混传也可以。少量自选股用 symbols= 列表；要盯全市场则用 universes="CN_Stock"（一次约 5577 行）。诚实边界：symbols 列表建议 ≤20（超出走 POST 或分批）；返回顺序不保证与入参一致，按 symbol 字段对齐；快照约 3 秒延迟、非逐笔。

为什么别用 for 循环逐只请求

盯 20 只自选股时，很多人写 for s in syms: af.quotes.get(symbols=s)——20 次请求，又慢又容易撞频率限制（实测约 10 次/分钟）。正确做法是一次传整个列表，一个请求拿回全部。

分步骤

1) 传列表，一次取回多只

from alphafeed import AlphaFeed
af = AlphaFeed(api_key="your-api-key")  # 或 export ALPHAFEED_API_KEY 后 AlphaFeed()

syms = ["600519.SH", "000001.SZ", "300750.SZ", "AAPL.US", "00700.HK"]
rows = af.quotes.get(symbols=syms)        # 返回 list，每只一个 dict
print(len(rows))                          # 实测 5
for q in rows:
    print(q["symbol"], q["last_price"], q["ext"]["change_pct"])

2) 要 DataFrame 直接传 to_dataframe

df = af.quotes.get(symbols=["600519.SH", "000001.SZ"], to_dataframe=True)
# shape=(2, 18)；列含 symbol/last_price/.../ext.change_pct/ext.turnover_rate

3) 按 symbol 对齐（别假设顺序）

by_sym = {q["symbol"]: q for q in rows}
mao = by_sym["600519.SH"]                 # 用代码取，而非按下标

symbols 列表 vs universes 全市场

返回字段（每只 dict）

关键坑与注意事项

• 返回顺序不保证：实测返回顺序可能与入参不同，务必用 symbol 字段对齐，别按列表下标取。
• 列表建议 ≤20：symbols 过多时超过 GET 阈值（SDK 会走 POST 或需分批）；自选股很多时分块请求。
• 全市场别用 symbols 列举：盯全 A 用 universes="CN_Stock" 一次取，而不是塞 5000 个代码。
• ext.* 是小数：涨跌幅/振幅/换手率都要按小数比较（> 0.03）。
• 跨市场混传注意字段差异：美港股 amount=0（用 volume），单位口径见 us-hk-field-differences-amount-zero。
• 快照约 3 秒延迟：非逐笔、非毫秒；轮询盯盘可接受，别当撮合数据。

常见问题（FAQ）

Q：一次最多能传多少只？

A：建议 ≤20 只走 GET；更多时 SDK 走 POST 或自己分块（每块 ≤20）循环并合并。

Q：返回的顺序和我传的一样吗？

A：不保证一致。请用返回里的 symbol 字段建字典对齐，不要按下标假设顺序。

Q：能 A 股、美股、港股混在一个列表里取吗？

A：可以，实测 ["600519.SH","AAPL.US","00700.HK"] 一次返回。注意美港股 amount=0、单位差异。

Q：盯全市场该用哪个？

A：用 universes="CN_Stock" 一次取回全 A（约 5577 行），比列举几千个代码高效得多。

Q：需要付费吗？

A：少量 symbols 快照有免费额度可体验，全市场 universes/高频轮询建议 Starter 及以上，详见官网定价页。

小结

盯自选股列表用 quotes.get(symbols=[...]) 一次拿回多只实时快照，比循环逐只高效；返回是 list、用 symbol 对齐别靠顺序、列表建议 ≤20。盯全市场则换 universes="CN_Stock"。跨市场可混传，注意美港股字段差异与小数口径。

参考

• AlphaFeed Python SDK 文档：https://docs.alphafeed.org/zh-Hans/sdk/python-quickstart