腾讯分时图日期错位的bug

[beYunfei]

您给的例子，获取的数据是4个工作日之前的

quotation = eq.use("timekline")
data = quotation.real(['603828'], prefix=True)

我于10.13日运行上面代码，获取的timekline的date是10.8号的

[xinlmain]

是因为腾讯的分时数据不更新了，停在了10月8号…… https://data.gtimg.cn/flashdata/hushen/minute/sh600000.js 有没有大神说说该咋办？

[beYunfei]

@xinlmain 你看看 get_tick_data，tushare的代码，把他们腾讯的移植过来？

def get_tick_data(code=None, date=None, retry_count=3, pause=0.001,
                  src='sn'):
    """
        获取分笔数据
    Parameters
    ------
        code:string
                  股票代码 e.g. 600848
        date:string
                  日期 format: YYYY-MM-DD
        retry_count : int, 默认 3
                  如遇网络等问题重复执行的次数
        pause : int, 默认 0
                 重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
        src : 数据源选择，可输入sn(新浪)、tt(腾讯)、nt(网易)，默认sn
     return
     -------
        DataFrame 当日所有股票交易数据(DataFrame)
              属性:成交时间、成交价格、价格变动，成交手、成交金额(元)，买卖类型
    """
    if (src.strip() not in ct.TICK_SRCS):
        print(ct.TICK_SRC_ERROR)
        return None
    symbol = ct._code_to_symbol(code)
    symbol_dgt = ct._code_to_symbol_dgt(code)
    datestr = date.replace('-', '')
    url = {
            ct.TICK_SRCS[0] : ct.TICK_PRICE_URL % (ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['sf'], ct.PAGES['dl'],
                                date, symbol),
            ct.TICK_SRCS[1] : ct.TICK_PRICE_URL_TT % (ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['tt'], ct.PAGES['idx'],
                                           symbol, datestr),
            ct.TICK_SRCS[2] : ct.TICK_PRICE_URL_NT % (ct.P_TYPE['http'], ct.DOMAINS['163'], date[0:4], 
                                         datestr, symbol_dgt)
             }
    for _ in range(retry_count):
        time.sleep(pause)
        try:
            if src == ct.TICK_SRCS[2]:
                df = pd.read_excel(url[src])
                df.columns = ct.TICK_COLUMNS
            else:
                re = Request(url[src])
                lines = urlopen(re, timeout=10).read()
                lines = lines.decode('GBK') 
                if len(lines) < 20:
                    return None
                df = pd.read_table(StringIO(lines), names=ct.TICK_COLUMNS,
                                   skiprows=[0])      
        except Exception as e:
            print(e)
        else:
            return df
    raise IOError(ct.NETWORK_URL_ERROR_MSG)