``` import baostock as bs import pandas as pd import numpy as np from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from ta.momentum import RSIIndicator import socket # 新增导入标准库socket def get_all_a_shares(): """获取沪深A股列表(无ST)""" try: rs = bs.query_all_stock(day=pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d')) df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) is_a_share = df['code'].str.match(r'^(sh\.60|sz\.00|sz\.300)') no_st = ~df['code_name'].str.contains('ST') return df[is_a_share & no_st][['code', 'code_name']].values.tolist() except Exception as e: print(f"获取股票列表失败: {str(e)}") return [] def get_rsi(stock): """带连接健康检查的RSI计算""" code, name = stock for _ in range(3): # 最大重试次数 try: # 获取数据 end_date = pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d') start_date = (pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=60)).strftime('%Y-%m-%d') rs = bs.query_history_k_data( code, "date,close", start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="d", adjustflag="2" ) if rs.error_code != '0': continue df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) if len(df) < 30: return None df['close'] = pd.to_numeric(df['close']) rsi = RSIIndicator(df['close'], 14).rsi().iloc[-1] return (code, name, rsi) if not np.isnan(rsi) else None # 修改点:使用标准socket异常替代bs.SocketError except (socket.error, ConnectionResetError) as e: print(f"连接异常({e}),正在重试... ({code})") bs.logout() bs.login() # 重连机制 continue except Exception as e: print(f"未知错误: {str(e)}") continue return None def main(): try: # 带验证的登录 login_result = bs.login() if login_result.error_code != '0': print(f"登录失败: {login_result.error_msg}") return stocks = get_all_a_shares() print(f"获取到{len(stocks)}只股票") # 多线程计算RSI with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: results = list(executor.map(get_rsi, stocks[:50])) # 示例取前50只 # 过滤有效结果 valid_results = [r for r in results if r is not None] print(f"成功计算{len(valid_results)}个RSI指标") except Exception as e: print(f"主程序错误: {str(e)}") finally: bs.logout() if __name__ == "__main__": main()```未知错误: module 'baostock' has no attribute 'query_history_k_data' 成功计算0个RSI指标
时间: 2025-07-01 11:34:03 浏览: 17
<think>嗯,用户遇到了一个错误:“未知错误: module 'baostock' has no attribute 'query_history_k_data'”,导致没有成功计算任何RSI指标。我需要帮他分析这个问题。首先,用户提供的代码中使用了`bs.query_history_k_data`这个方法,但错误提示说baostock模块没有这个属性。这说明可能方法名写错了,或者版本不兼容。
我记得在BaoStock的API文档里,获取历史K线数据的方法应该是`query_history_k_data_plus`而不是`query_history_k_data`。用户可能在这里写错了方法名。另外,BaoStock的版本更新可能导致方法名的变更,需要确认用户安装的库版本是否过旧。
接下来,我需要检查代码中的其他潜在问题。例如,`query_all_stock`方法是否正确使用,返回的数据结构是否符合预期。还有,登录和登出的处理是否正确,是否有遗漏的参数或步骤。另外,异常处理部分,用户将原来的`bs.SocketError`替换为了标准socket异常,这可能会影响错误捕获的有效性,需要确认是否必要。
然后,考虑数据获取部分。比如,获取股票列表时,正则表达式是否正确筛选了沪深A股,排除ST股票的条件是否有效。在计算RSI时,数据长度是否足够,是否有处理缺失值的情况。此外,多线程部分是否限制了最大线程数,导致效率问题,或者请求过于频繁被服务器限制。
还需要确认用户的依赖库是否正确安装,比如baostock、pandas、numpy、ta等库的版本是否兼容。特别是ta库的RSIIndicator的使用是否正确,是否存在版本差异导致的API变化。
最后,建议用户逐步调试,例如打印出获取到的股票数据,检查是否成功获取K线数据,确认方法名是否正确,更新库版本,以及处理可能的网络连接问题。同时,可以尝试减少请求的股票数量,测试单线程运行,查看具体错误信息,从而逐步排查问题所在。</think>这个错误是由于使用了错误的baostock API方法名引起的。让我逐步分析并给出解决方案:
$\boxed{\text{错误原因分析}}$
1. **方法名错误**:正确的历史K线查询方法应为`query_history_k_data_plus`而非`query_history_k_data`
2. **版本兼容性**:需要确认安装的baostock是否为最新版本(建议>=1.2.70)
3. **参数验证**:缺少对返回数据的有效性检查
$\boxed{\text{修改方案}}$
```python
def get_rsi(stock):
# ...其他代码不变...
# 修改点:更正方法名为query_history_k_data_plus
rs = bs.query_history_k_data_plus(
code,
"date,close",
start_date=start_date,
end_date=end_date,
frequency="d",
adjustflag="2"
)
# 新增数据有效性检查
if not rs.success:
print(f"数据请求失败: {rs.error_msg}")
return None
# ...后续代码不变...
```
$\boxed{\text{增强健壮性的建议}}$
1. **版本检查**:
```bash
pip install baostock --upgrade
```
2. **连接管理改进**:
```python
def main():
# 修改登录方式为专业版(更稳定)
lg = bs.login(access_type=bs.STOCK_ACCESS_TYPE_PRO)
if lg.error_code != '0':
print(f"登录失败: {lg.error_msg}")
return
```
3. **数据缓存机制**:
```python
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=100)
def get_cached_data(code, days):
# 实现带缓存的数据获取逻辑
pass
```
$\boxed{\text{完整修复流程}}$
1. 升级baostock库
2. 替换所有`query_history_k_data`为`query_history_k_data_plus`
3. 添加对返回对象`rs.success`的检查
4. 建议将`ThreadPoolExecutor`的max_workers降至3(避免触发服务器限流)
$\boxed
阅读全文