为何你会在抓取Tushare数据时卡住？常见痛点速查

• Token 设置繁琐或忘记写环境变量——导致接口直接报错，找不到数据。
• 权限不足——想要分钟或财务数据，却被“积分不足”拦住。
• 代码示例老旧、参数不兼容——复制粘贴后运行报错，只能自己摸索。
• 数据保存格式混乱——每个脚本输出方法不同，后续分析要重新整理。按理说，
• 接口频率限制被触发——批量下载时经常出现“超过调用上限”。

下面的实战教程在每一步都加入了痛点对应的方法方便你摆脱上述困扰。

Tushare股票数据获取实战教程

环境准备

. 安装 Tushare

pip install tushare

. 获取 Token 并设置环境变量

1. 访问
2. 进入个人中心 → 接口 TOKEN，复制你的 Token。
3. 推荐使用 .env 文件统一管理：

# macOS/Linux
export TUSHARE_TOKEN="你的Token"
# Windows PowerShell
$env这方面，TUSHARE_TOKEN="你的Token"

如果不想每次都手动导入。也可以在代码中直接设置：

import os
os.environ = "你的Token"

. Token 权限说明

案例一的观点是，获取日线数据

完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import pandas as pd
import tushare as ts
# ------------------- 参数区 -------------------
STOCK_CODE = '300750.SZ' # 宁德时代
DATA_START = '20240101' # 起始日期
DATA_END = '20241231' # 结束日期
# ------------------------------------------------
def get_pro:
"""获取 Tushare Pro API 实例并检查 Token"""
token = os.getenv
if not token:
raise RuntimeError
ts.set_token)
return ts.pro_api
def download_daily:
pro = get_pro
df = ts.pro_bar(
ts_code=STOCK_CODE。start_date=DATA_START,end_date=DATA_END,adj='qfq',# 前复权，保持价格连续性
freq='D' # 日线
)
if df is None or df.empty:
raise ValueError
# ---- 数据清洗 ----
df = df.rename
df = pd.to_datetime
df = df.sort_values.reset_index
keep_cols =
df = df]
# ---- 统一保存方法 ----
data_dir = os.path.join,"data")
os.makedirs
out_file = os.path.join}_daily.csv")
df.to_csv
return df
if __name__ == "__main__":
try的观点是，daily_df = download_daily
print)
print
except Exception as e:
print
import traceback;traceback.print_exc

关键点说明 & 痛点对应解法

1. 股票代码格式：`300750.SZ` 表示深圳交易所的宁德时代； 若使用 `.SH` 则为上海交易所。
2. 复权选择：`adj='qfq'` 前复权；如果你只关心原始行情，可改为 `None`。
3. `ts.pro_bar` vs `daily` 接口：`pro_bar` 更加灵活且返回列更完整，是官方推荐的行情获取方式。
4. Error handling：
5. # 保存统一结构：.csv`，便于后续批量读取。

案例二这方面，获取分钟级别数据

完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import os,time
import pandas as pd
import tushare as ts
STOCK_CODE = '300750.SZ'
TARGET_DATE = '20241015' # 必须是交易日
FREQ = '1min' # 可选：1min /5min /15min /30min /60min
def get_pro:
token = os.getenv
if not token:
raise RuntimeError
ts.set_token)
return ts.pro_api
def download_minute:
pro = get_pro
# ==== 调用前检查频率限制 ====
quota_info = pro.api_name # 简单演示，可自行查询具体配额文档
# 此处省略实际配额查询。仅提示使用者注意
df = ts.pro_bar(
ts_code=STOCK_CODE,start_date=TARGET_DATE,end_date=TARGET_DATE,adj='qfq',freq=FREQ
)
if df is None or df.empty:
raise ValueError
# ---- 数据清洗 ----
df = df.rename
df = pd.to_datetime
df.sort_values
# ---- 保存 ----
data_dir = os.path.join,"data")
os.makedirs
out_file = os.path.join(data_dir,f"{STOCK_CODE.replace}_{FREQ}_{TARGET_DATE}.csv")
df.to_csv
return df
if __name__ == "__main__":
至于try，minute_df = download_minute
print)
print
except Exception as e:
print
import traceback;traceback.print_exc

注意事项 & 痛点对策

• 权限要求：分钟数据需付费或捐助 1000 元，否则会返回空表或报错 “Permission denied”。提前确认账户积分，
• 调用频次限制：Tushare 每分钟最多 500 次请求，每次最多返回 8000 行。若一次性请求多天需要自行拆分循环并加入 防止触发封禁。日期必须是交易日：非交易日将返回空值，请先使用 Tushare.trade_cal 校验日期。
• 异常捕获：所有异常都会打印堆栈，帮助快速定位 “Token失效” 或 “配额不足”。

案例三这方面，获取财务指标（基本面分析必备)

完整代码（字段自定义、自动排序)

import os import pandas as pd import tushare as ts

STOCKCODE ='300750.SZ' FINAFIELDS ="tscode,anndate,enddate,eps,bps,ocfps,\ roe,grossprofitmargin,debttoassets,currentratio,\ netprofityoy。or_yoy"

def getpro: token=os.getenv if not token: raise RuntimeError ts.settoken) return ts .pro_api

def downloadfinancial: pro=getpro df=pro.fina_indicator ifdf is None ordf.empty: raise ValueError

df.sort_values

datadir=os.path.join,‘data’) os.makedirs outfile=os.path.join}financial.csv') df.tocsv

returndf

if name =='main': 从try来看，findf=downloadfinancial print.T) # 转置显示最近几期 except Exceptionas e: print import traceback;traceback.print_exc

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常用财务指标速查