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想拿到A 股 K 线数据，还要同时搞定分钟线、日 K、周 K、月 K和前复权、后复权？Python 库eltdx把通达信 7709 协议下的 K 线接口封装成了client.bars.get()一个方法：一个period参数切换周期，一个adjust参数切换复权，一行代码即可返回结构化的KlineSeries，是量化数据源的理想选择。

快速上手：一行安装，三行取数

pip install eltdx

from eltdx import TdxClient with TdxClient(timeout=3) as client: day = client.bars.get("sz000001", period="day", count=200)

返回的day是一个KlineSeries对象，.bars里是按时间排序的 K 线列表，每根 K 线都有time / open / high / low / close / volume_lots / amount字段，价格已完成协议差分解码，拿到就能直接用，无需手动换算。

周期怎么选：一个 period 参数覆盖分钟到年线

eltdx 支持 1 分钟到年线的全周期，周期写法还支持简写（day/1d、week/1w、month/1mo均可）：

week = client.bars.get("sz000001", period="week", count=100) hour = client.bars.get("sz000001", period="60m", count=48)

前复权、后复权：adjust 参数一键切换

复权是新手最容易踩坑的环节。eltdx 的复权由通达信主站直接返回，不需要你在本地算系数，只需在请求里加一个adjust参数：

qfq = client.bars.get("sz000001", period="day", adjust="qfq", count=200) hfq = client.bars.get("sz000001", period="day", adjust="hfq", count=200) fixed = client.bars.get("sz000001", period="day", adjust="fixed_qfq", anchor_date="2024-06-03")

anchor_date支持"YYYY-MM-DD"、"YYYYMMDD"或date对象。

💡 如果你手里已有本地不复权 K 线，想自己计算或核对复权结果，可以改用 本地复权系数接口（client.corporate.adjustment_factors()）拿到每个除权事件的scale + offset系数，在本地做仿射变换。

自动翻页：拉取全部历史 K 线

单页最多 800 根 K 线，要拿一只股票的全部历史日 K，加一个all_pages=True即可，SDK 会自动翻页直到主站返回空页并合并成一条KlineSeries：

history = client.bars.get("sz000001", period="day", all_pages=True, page_size=800) print(history.count) # 合并后的 K 线总数

max_pages参数可限制最大翻页数（默认 200），防止意外死循环。

批量取多只股票的 K 线

把code从字符串换成列表，就能并发拉取多只标的，返回以完整代码为键的字典：

many = client.bars.get(["sz000001", "sh600000"], period="day", count=800) first = many["sz000001"].bars[-1]

底层由连接池分配到多台主站并发执行，batch_size可控制最大并发数。

一个容易忽略的细节：分钟线时间戳

通达信返回的分钟级 K 线时间戳是开始时间（如最后一根 5 分钟线标11:25）。如果你要和 Tushare、同花顺这类以右端点标注的数据对齐，加一个参数即可：

client.bars.get("sz000001", period="5m", count=48, bar_time="end") # 标成 11:30

日线及以上周期只有日期，传bar_time="end"完全不受影响，放心用。

相关文档

• K 线周期线完整参数与字段：docs/methods/7709-K线周期线.md
• 本地复权系数：docs/methods/7709-本地复权系数.md
• K 线 API 实现：src/eltdx/api/bars.py
• KlineSeries/KlineBar数据模型：src/eltdx/models/kline.py

从 5 分钟线到年线、从不复权到定点复权，client.bars.get()一个接口全部覆盖——这就是 eltdx 作为量化数据源的效率所在。

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