from urllib.parse import urlencode
import pandas as pd
import requests
import time


def gen_secid(rawcode: str) -> str:
	'''
	生成东方财富专用的secid

	Parameters
	----------
	rawcode : 6 位股票代码

	Return
	------
	str: 指定格式的字符串

	'''
	# 沪市指数
	if rawcode[:3] == '000':
		return f'1.{rawcode}'
	# 深证指数
	if rawcode[:3] == '399':
		return f'0.{rawcode}'
	# 沪市股票
	if rawcode[0] != '6':
		return f'0.{rawcode}'
	# 深市股票
	return f'1.{rawcode}'


def get_k_history(code: str, beg: str = '16000101', end: str = '20500101', klt: int = 1, fqt: int = 1) -> pd.DataFrame:
	'''
	功能获取k线数据

	Parameters
	----------
	code : 6 位股票代码
	beg: 开始日期 例如 20200101
	end: 结束日期 例如 20200201
	klt: k线间距 默认为 101 即日k
		klt:1 1 分钟
		klt:5 5 分钟
		klt:101 日
		klt:102 周
	fqt: 复权方式
		不复权 : 0
		前复权 : 1
		后复权 : 2 
	Return
	------
	DateFrame : 包含股票k线数据
	'''
	EastmoneyKlines = {
		'f51': '日期',
		'f52': '开盘',
		'f53': '收盘',
		'f54': '最高',
		'f55': '最低',
		'f56': '成交量',
		'f57': '成交额',
		'f58': '振幅',
		'f59': '涨跌幅',
		'f60': '涨跌额',
		'f61': '换手率',
	}
	EastmoneyHeaders = {
		'Host': '19.push2.eastmoney.com',
		'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; Touch; rv:11.0) like Gecko',
		'Accept': '*/*',
		'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
		'Referer': 'http://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html',
	}
	fields = list(EastmoneyKlines.keys())
	columns = list(EastmoneyKlines.values())
	fields2 = ",".join(fields)
	secid = gen_secid(code)
	params = (
		('fields1', 'f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8,f9,f10,f11,f12,f13'),
		('fields2', fields2),
		('beg', beg),
		('end', end),
		('rtntype', '6'),
		('secid', secid),
		('klt', f'{klt}'),
		('fqt', f'{fqt}'),
	)
	params = dict(params)
	base_url = 'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get'
	url = base_url+'?'+urlencode(params)
	json_response: dict = requests.get(url, headers=EastmoneyHeaders).json()

	data = json_response.get('data')
	if data is None:
		if secid[0] == '0':
			secid = f'1.{code}'
		else:
			secid = f'0.{code}'
		params['secid'] = secid
		url = base_url+'?'+urlencode(params)
		json_response: dict = requests.get(url, headers=EastmoneyHeaders).json()
		data = json_response.get('data')
	if data is None:
		print('股票代码:', code, '可能有误')
		return pd.DataFrame(columns=columns)

	klines = data['klines']

	rows = []
	for _kline in klines:

		kline = _kline.split(',')
		rows.append(kline)

	df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

	return df


if __name__ == "__main__":
	# 重复 1000 次
	for _ in range(1000):
		# 股票代码
		code = '002273'
		# 根据股票代码、开始日期、结束日期获取指定股票代码指定日期区间的k线数据
		df = get_k_history(code)
		# 保存k线数据到表格里面
		df.to_csv(f'{code}.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)
		print(f'股票代码：{code} k线数据已保存到 {code}.csv 文件中')
		time.sleep(60)

运行结果：