说明 / 示例
# （1）获取最新流通股本 get_last_volume()
# （2）获取指数成份股 get_sector()
# （3）获取行业成份股 get_industry()
# （4）获取板块成份股 get_stock_list_in_sector()
# （5）获取某只股票在某指数中的绝对权重 get_weight_in_index()
# （6）获取合约乘数 get_contract_multiplier()
# （7）获取无风险利率 get_risk_free_rate()
# （8） 获取财务数据 get_financial_data()
# （9）获取历史行情数据 get_market_data()
# （10）获取除权除息日和复权因子 get_divid_factors()
# （11）获取当前期货主力合约 get_main_contract()
# （12）将毫秒时间转换成日期时间 timetag_to_date_time()
# （13）获取指定个股 / 合约 / 指数的 K 线（交易日）列表 get_trading_dates()
1）获取最新流通股本 get_last_volume()
# （1）获取最新流通股本 get_last_volume()
用法：get_last_volume(stockcode)
释义： 获取最新流通股本
参数：
stockcode：str，合约代码，格式为 'stock.market' ，如 '600000.SH'
返回： float，单位：股
示例：
```py
# 获取平安银行的流通股本
print('平安银行的流通股本（股）：', get_last_volume('000001.SZ'))
```
9）获取历史行情数据 get_market_data()
# 9）获取历史行情数据 get_market_data()
用法： get_market_data(fields, stock_code[, start_time = '', end_time = '' , period = '1d', dividend_type = 'none', count = -1])
释义： 获取历史行情数据
参数：
fields：list，字段列表：
'open'：开
'high'：高
'low'：低
'close'：收
'volume'：成交量
'amount'：成交额
'settle'：结算价
'quoter'：分笔数据（包括历史）
'quoter'分笔数据结构：dict
{
lastPrice：最新价
amount：成交额
volume：成交量
pvolumn：前成交量
openInt：持仓量
stockStatus：股票状态
lastSettlementPrice：最新结算价
open：开盘价
high：最高价
low：最低价
settlementPrice：结算价
lastClose：收盘价
askPrice：列表，卖价五档
bidPrice：列表，买价五档
askVol：列表，卖量五档
bidVol；列表，买量五档
}
stock_code ：list，合约代码列表，合约格式 code.market，如[ '000001.SZ', '600000.SH']
start_time：str，可选参数，开始时间，格式 '20171209' 或 '20171209010101'
end_time：str，可选参数，结束时间，格式 '20171209' 或 '20171209010101'
period：str，可选参数，周期类型：
'tick'：分笔线
'1d'：日线
'1m'：1分钟线
'3m'：3分钟线
'5m'：5分钟线
'15m'：15分钟线
'30m'：30分钟线
'1h'：小时线
'1w'：周线
'1mon'：月线
'1q'：季线
'1hy'：半年线
'1y'：年线
dividend_type：可选参数，缺省值为 'none'，除复权，可选值：
'none'：不复权
'front'：向前复权
'back'：向后复权
'front_ratio'：等比向前复权
'back_ratio'：等比向后复权
count：int，可选参数，缺省值为 -1。
count 和开始时间、结束时间同时设置的效果如下表：
count 取值 时间设置是否生效 开始时间和结束时间设置效果
count >= 0 结束时间生效 从结束时间往回取多少个周期的值，取值数量完全取决于count
count = -1 生效 同时设置开始时间和结束时间，在所设置的时间段内取值
count = -1 生效 开始时间结束时间都不设置，取当前最新bar的值
count = -1 生效 只设置开始时间，取所设开始时间到当前时间的值
count = -1 生效 只设置结束时间，取股票上市第一根 bar 到所设结束时间的值
*注：特别的，默认参数需带上参数名方可生效，调用方式与 Python 别无二致
返回：
不同的参数（代码、字段、时间），返回的数据结构不同，示例中说明了返回的不同的数据结构的类型。
代码：指股票代码
字段：即 fields 里的字段
时间：即为函数中所设置的时间，主要由 count、start_time、end_time 决定
## 示例1：
1只股票代码、1个字段、count缺省（缺省值为-1，代表最新时间点）时返回的数据类型：相应字段的值
```py
# 获取平安银行最新的收盘价
data = get_market_data(
fields = ['close'],
stock_code = ['000001.SZ'],
period = '1d',
dividend_type = 'front')
# 打印数据类型
print('1只股票代码、1个字段、count缺省（缺省值为-1）时返回的数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例2：
1只股票代码、n个字段、count缺省（缺省值为-1，代表最新时间点）时返回的数据类型：pandas.Series（pandas 一维数组）类型
```py
# 获取平安银行最新的开盘价、收盘价
data = get_market_data(
fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
stock_code = ['000001.SZ'],
period = '1d',
dividend_type = 'front')
# 打印数据类型
print('1只股票代码、n个字段、count缺省（缺省值为-1）时返回的数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例3：
1只股票代码、n个字段、count>0 时返回的数据类型：pandas.DataFrame（pandas 二维表格型数据结构）类型
```py
# 获取平安银行最近3个交易日的开、高、低、收、成交量，成交额
data = get_market_data(
fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
stock_code = ['000001.SZ'],
period = '1d',
dividend_type = 'front',
count = 3)
# 打印数据类型
print('1只股票代码、n个字段、count>0 时返回的数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例4：
1只股票代码、n个字段、使用时间段取值时返回的数据类型：pandas.DataFrame（pandas 二维表格型数据结构）类型
```py
# 获取平安银行在20190513 - 20190517时间段的开、高、低、收、成交量，成交额
data = get_market_data(
fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
stock_code = ['000001.SZ'],
start_time = '20190513',
end_time = '20190517' ,
period = '1d',
dividend_type = 'front')
# 打印数据类型
print('1只股票代码、n个字段、使用时间段取值时返回的数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例5：
n只股票代码、n个字段、count>0 时返回的数据类型：pandas.Panel（pandas 三维数组结构）类型
```py
# 获取平安银行最近3个交易日的开、高、低、收、成交量，成交额
data = get_market_data(
fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
stock_code = ['000001.SZ', '600000.SH'],
period = '1d',
dividend_type = 'front',
count = 3)
# 打印数据类型
print('n只股票代码、n个字段、count>0 时返回的数据类型：\n', data)
# 打印数据内容，panel 转成 dataframe 显示
print('\n数据内容：\n')
data.to_frame()
```
## 示例6：
n只股票代码、n个字段、使用时间段取值时返回的数据类型：pandas.Panel（pandas 三维数组结构）类型
```py
# 获取平安银行和浦发银行在20190513 - 20190524时间段的开、高、低、收、成交量，成交额
data = get_market_data(
fields = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount'],
stock_code = ['000001.SZ', '600000.SH'],
start_time = '20190513',
end_time = '20190524' ,
period = '1d',
dividend_type = 'front')
# 打印数据类型
print('n只股票代码、n个字段、使用时间段取值时返回的数据类型：\n', data)
# 打印数据内容，panel 转成 dataframe 显示
print('\n数据内容：\n')
data.to_frame()
```
## 示例7（获取tick数据）：
1只股票代码、count缺省（缺省值为-1，代表最新时间点）时获取的tick数据类型：dict（Python 字典）类型
```py
# 获取平安最新tick数据
data = get_market_data(fields = ['quoter'],
stock_code = ['000001.SZ'],
period = 'tick')
# 打印数据类型
print('1只股票代码、count缺省（缺省值为-1）时获取的tick数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例8（获取tick数据）：
1只股票代码、count>0 时获取的tick数据类型：pandas.DataFrame（pandas 二维表格型数据结构）类型
```py
# 获取平安最新的10个tick数据
data = get_market_data(fields = ['quoter'],
stock_code = ['000001.SZ'],
period = 'tick',
count = 10)
# 打印数据类型
print('1只股票代码、count>0 时获取的tick数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例9（获取tick数据）：
1只股票代码、使用时间段取值时获取的tick数据类型：pandas.DataFrame（pandas 二维表格型数据结构）类型
```py
# 注意：目前本地只能补充一周的tick数据（分笔成交数据），确保本地有数据的情况下才能获取历史tick数据，否则数据会失真
# 获取平安银行在2020413 09:25:00 - 2020325 15:01:00时间段的tick数据，时间精确到秒
data = get_market_data(fields = ['quoter'],
stock_code = ['600000.SH'],
start_time = '20200413092500',
end_time = '20200413150100',
period = 'tick')
# 打印数据类型
print('1只股票代码、使用时间段取值时获取的tick数据类型：\n', type(data))
# 显示数据
print('\n数据内容：')
data
```
## 示例10（获取tick数据）：
n只股票代码、使用时间段取值时获取的tick数据类型：pandas.Panel（pandas 三维数组结构）类型
```py
# 注意：目前本地只能补充一周的tick数据（分笔成交数据），确保本地有数据的情况下才能获取历史tick数据，否则数据会失真
# 获取平安银行在2020413 09:25:00 - 2020325 15:01:00时间段的tick数据，时间精确到秒
data = get_market_data(fields = ['quoter'],
stock_code = ['000001.SZ', '600000.SH'],
start_time = '20200413092500',
end_time = '20200413150100',
period = 'tick')
# 打印数据类型
print('n只股票代码、使用时间段取值时获取的tick数据类型：\n', data)
# 打印数据内容，panel 转成 dataframe 显示
print('\n数据内容：\n')
data.to_frame()
```