diff --git a/quantitative_data/importer.py b/quantitative_data/importer.py index 40770a0..6dfbd82 100644 --- a/quantitative_data/importer.py +++ b/quantitative_data/importer.py @@ -427,7 +427,7 @@ def import_daily_for_stock(ts_code: str, start_date: str, end_date: str, conn) - pro = get_ts_pro() def fetch(): - return pro.daily_vip( + return pro.daily( ts_code=ts_code, start_date=start_date.replace("-", ""), end_date=end_date.replace("-", ""), @@ -485,7 +485,7 @@ def import_daily_by_date( ): """ 按交易日批量导入日线行情 (高效模式) - 使用 pro.daily_vip(trade_date='YYYYMMDD') 一次性拉取全市场当日数据 + 使用 pro.daily(trade_date='YYYYMMDD') 一次性拉取全市场当日数据 大幅减少 API 调用次数: 约250交易日/年 × 16年 ≈ 4000次 (原来需要 5000股票 × 16年 = 80000次) 参数: @@ -576,7 +576,7 @@ def import_daily_by_date( td_str = td.strftime("%Y%m%d") if hasattr(td, "strftime") else str(td).replace("-", "") def fetch(): - return pro.daily_vip(trade_date=td_str) + return pro.daily(trade_date=td_str) df = fetch_with_retry(fetch, max_retries=3) if df is None or df.empty: @@ -679,7 +679,7 @@ def import_daily_basic( kwargs["trade_date"] = trade_date.replace("-", "") def fetch(): - return pro.daily_basic_vip(**kwargs) + return pro.daily_basic(**kwargs) df = fetch_with_retry(fetch, max_retries=2) if df is None or df.empty: @@ -745,7 +745,7 @@ def import_daily_basic_by_date( pro = get_ts_pro() def fetch_daily_basic(): - return pro.daily_basic_vip(trade_date=td) + return pro.daily_basic(trade_date=td) df = fetch_with_retry(fetch_daily_basic, max_retries=3) if df is not None and not df.empty: @@ -799,7 +799,7 @@ def import_adj_factor( kwargs["ts_code"] = ts_code def fetch(): - return pro.adj_factor_vip(**kwargs) + return pro.adj_factor(**kwargs) df = fetch_with_retry(fetch, max_retries=2) if df is None or df.empty: @@ -1635,7 +1635,7 @@ def resume_daily_by_date( td_compact = td_str.replace("-", "") def fetch(): - return pro.daily_vip(trade_date=td_compact) + return pro.daily(trade_date=td_compact) df = fetch_with_retry(fetch, max_retries=3) if df is None or df.empty: