From 0402a3c1fff6a7336a6ac77b1e53ad06ec96f931 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Qing Zhao Date: Wed, 27 May 2020 12:48:42 -0700 Subject: [PATCH] correct function docstring unit --- tushare/stock/fundamental.py | 65 ++++++++++++++++++++---------------- 1 file changed, 36 insertions(+), 29 deletions(-) diff --git a/tushare/stock/fundamental.py b/tushare/stock/fundamental.py index a8bee81b..a1b19aad 100644 --- a/tushare/stock/fundamental.py +++ b/tushare/stock/fundamental.py @@ -1,6 +1,6 @@ -# -*- coding:utf-8 -*- +# -*- coding:utf-8 -*- """ -基本面数据接口 +基本面数据接口 Created on 2015/01/18 @author: Jimmy Liu @group : waditu @@ -33,17 +33,24 @@ def get_stock_basics(date=None): industry,细分行业 area,地区 pe,市盈率 - outstanding,流通股本 - totals,总股本(万) - totalAssets,总资产(万) - liquidAssets,流动资产 - fixedAssets,固定资产 - reserved,公积金 + outstanding,流通股本(亿) + totals,总股本(亿) + totalAssets,总资产(亿) + liquidAssets,流动资产(亿) + fixedAssets,固定资产(亿) + reserved,公积金(亿) reservedPerShare,每股公积金 eps,每股收益 bvps,每股净资 pb,市净率 timeToMarket,上市日期 + undp,未分利润 + perundp, 每股未分配 + rev,收入同比(%) + profit,利润同比(%) + gpr,毛利率(%) + npr,净利润率(%) + holders,股东人数 """ wdate = du.last_tddate() if date is None else date wdate = wdate.replace('-', '') @@ -67,7 +74,7 @@ def get_report_data(year, quarter): year:int 年度 e.g:2014 quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度 - + Return -------- DataFrame @@ -134,16 +141,16 @@ def get_profit_data(year, quarter): year:int 年度 e.g:2014 quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度 - + Return -------- DataFrame code,代码 name,名称 - roe,净资产收益率(%) + roe,净资产收益率(%)-摊薄 net_profit_ratio,净利率(%) gross_profit_rate,毛利率(%) - net_profits,净利润(万元) + net_profits,净利润(百万元) eps,每股收益 business_income,营业收入(百万元) bips,每股主营业务收入(元) @@ -199,7 +206,7 @@ def get_operation_data(year, quarter): year:int 年度 e.g:2014 quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度 - + Return -------- DataFrame @@ -263,7 +270,7 @@ def get_growth_data(year, quarter): year:int 年度 e.g:2014 quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度 - + Return -------- DataFrame @@ -285,7 +292,7 @@ def get_growth_data(year, quarter): return data -def _get_growth_data(year, quarter, pageNo, dataArr, +def _get_growth_data(year, quarter, pageNo, dataArr, retry_count=3, pause=0.001): ct._write_console() for _ in range(retry_count): @@ -327,7 +334,7 @@ def get_debtpaying_data(year, quarter): year:int 年度 e.g:2014 quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度 - + Return -------- DataFrame @@ -337,8 +344,8 @@ def get_debtpaying_data(year, quarter): quickratio,速动比率 cashratio,现金比率 icratio,利息支付倍数 - sheqratio,股东权益比率 - adratio,股东权益增长率 + sheqratio,股东权益比率(%) + adratio,股东权益增长率(%) """ if ct._check_input(year, quarter) is True: ct._write_head() @@ -380,8 +387,8 @@ def _get_debtpaying_data(year, quarter, pageNo, dataArr, except Exception as e: pass raise IOError(ct.NETWORK_URL_ERROR_MSG) - - + + def get_cashflow_data(year, quarter): """ 获取现金流量数据 @@ -390,7 +397,7 @@ def get_cashflow_data(year, quarter): year:int 年度 e.g:2014 quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度 说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度 - + Return -------- DataFrame @@ -443,15 +450,15 @@ def _get_cashflow_data(year, quarter, pageNo, dataArr, except Exception as e: pass raise IOError(ct.NETWORK_URL_ERROR_MSG) - - + + def _data_path(): import os import inspect - caller_file = inspect.stack()[1][1] + caller_file = inspect.stack()[1][1] pardir = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(caller_file), os.path.pardir)) return os.path.abspath(os.path.join(pardir, os.path.pardir)) - + def get_balance_sheet(code): """ @@ -459,7 +466,7 @@ def get_balance_sheet(code): Parameters -------- code:str 股票代码 e.g:600518 - + Return -------- DataFrame @@ -480,7 +487,7 @@ def get_profit_statement(code): Parameters -------- code:str 股票代码 e.g:600518 - + Return -------- DataFrame @@ -495,14 +502,14 @@ def get_profit_statement(code): df = pd.read_csv(StringIO(text), dtype={'code':'object'}) return df - + def get_cash_flow(code): """ 获取某股票的历史所有时期现金流表 Parameters -------- code:str 股票代码 e.g:600518 - + Return -------- DataFrame