diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md index 2660d97..127bb65 100644 --- a/CHANGELOG.md +++ b/CHANGELOG.md @@ -2,6 +2,18 @@ 本文件记录 easy-tdx 的版本变更。格式遵循 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/)。 +## [1.18.3] — 2026-07-06 + +**K 线响应截断容错 + 一键寻优并发默认值优化** —— 两个小修复合并发布。(1) 修复 `000408` 等标的请求 `count=800` 日线时，TDX 服务端返回截断响应（响应头声称有数据但 body 末尾若干条记录被切掉）导致整页 500 的问题：解析器现在丢弃残缺的末条记录，返回已成功解析的前 N-1 条，避免一条坏数据让整页请求失败。(2) 一键寻优并发默认值从「串行」改为「8 进程」，并把用户选择持久化到 `localStorage`，下次以其最后一次选择为默认。 + +### 修复 + +- **K 线响应截断容错**（`src/easy_tdx/commands/security_bars.py`）—— `GetSecurityBarsCmd` / `GetIndexBarsCmd` 的 `parse_response` 在逐条解析时，若某条记录的 datetime/price/volume 字段因数据不足抛 `TdxDecodeError`，改为丢弃残缺的末条并返回已成功解析的前若干条（记 warning 日志），而非整体抛 500。仅当连第一条都无法解析时才继续抛错（说明是真正的坏包而非尾部截断）。覆盖日线/分钟线/指数 K 线全部分支。 + +### 变更 + +- **一键寻优并发默认 8 进程 + 持久化**（`web-ui/src/views/OptimizeView.vue`）—— 「一键寻优并发」工作进程默认值从串行（0）改为 8 进程；用户修改后写入 `localStorage`（key `optimize.workers`），下次打开以其最后一次选择为默认。无历史记录或值非法时回退默认 8；`localStorage` 不可用时（隐私模式等）静默回退，不影响使用。 + ## [1.18.2] — 2026-07-06 **回退拼音声母搜索功能，回到稳定的 6 位代码输入** —— v1.19.0 引入的拼音声母搜索（输 `zjxc` 命中中际旭创）因底层依赖过重被移除。该功能首次使用时需从通达信服务器爬取沪深 A 股约 5000 条完整名单（几十次协议往返，慢机器耗时几十秒到超时），且与共享的 TDX 连接耦合——爬名单期间会阻塞行情请求。虽经多轮优化（按需加载 / 全站遮罩 / 单飞去重 / 后台预热），均无法兼顾"不阻塞核心行情"与"首次可用"。本次回到 v1.18.1 的干净基线，代码输入框恢复为纯 6 位代码输入（市场自动识别）。 diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index c01f5d7..a2b3de9 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "hatchling.build" [project] name = "easy-tdx" -version = "1.18.2" +version = "1.18.3" description = "通达信 TCP 协议行情数据客户端，支持在线行情、离线数据读取与写入同步" readme = "README.md" requires-python = ">=3.10" diff --git a/src/easy_tdx/commands/security_bars.py b/src/easy_tdx/commands/security_bars.py index b61f557..8f73c7b 100644 --- a/src/easy_tdx/commands/security_bars.py +++ b/src/easy_tdx/commands/security_bars.py @@ -1,15 +1,19 @@ """获取 K 线数据命令（支持全部周期）。""" +import logging import struct from .._binary import unpack_from from ..codec.datetime_ import get_datetime from ..codec.price import get_price from ..codec.volume import get_volume +from ..exceptions import TdxDecodeError from ..models.bar import SecurityBar from ..models.enums import KlineCategory, Market from .base import BaseCommand +_log = logging.getLogger(__name__) + class GetSecurityBarsCmd(BaseCommand[list[SecurityBar]]): """获取指定股票的 K 线数据。 @@ -63,17 +67,33 @@ class GetSecurityBarsCmd(BaseCommand[list[SecurityBar]]): pre_diff_base = 0 cat = int(self.category) - for _ in range(ret_count): + for i in range(ret_count): record_start = pos - year, month, day, hour, minute, pos = get_datetime(cat, body, pos) + try: + year, month, day, hour, minute, pos = get_datetime(cat, body, pos) - open_diff, pos = get_price(body, pos) - close_diff, pos = get_price(body, pos) - high_diff, pos = get_price(body, pos) - low_diff, pos = get_price(body, pos) + open_diff, pos = get_price(body, pos) + close_diff, pos = get_price(body, pos) + high_diff, pos = get_price(body, pos) + low_diff, pos = get_price(body, pos) - vol, pos = get_volume(body, pos) - amount, pos = get_volume(body, pos) + vol, pos = get_volume(body, pos) + amount, pos = get_volume(body, pos) + except TdxDecodeError as e: + # TDX 服务端偶发截断：响应头声称有 N 条，但 body 末尾若干条 + # 被切掉（停牌/退市/分页边界常见）。丢弃残缺的末条，保留已 + # 成功解析的前若干条，避免一条坏数据让整页 500。 + if bars: + _log.warning( + "K线响应在第 %d/%d 条处被截断（%s），已丢弃末尾残缺记录，" + "返回前 %d 条", + i + 1, + ret_count, + e, + len(bars), + ) + return bars + raise # 差分还原（与 pytdx 完全一致） open_abs = open_diff + pre_diff_base @@ -116,21 +136,35 @@ class GetIndexBarsCmd(GetSecurityBarsCmd): pre_diff_base = 0 cat = int(self.category) - for _ in range(ret_count): + for i in range(ret_count): record_start = pos - year, month, day, hour, minute, pos = get_datetime(cat, body, pos) + try: + year, month, day, hour, minute, pos = get_datetime(cat, body, pos) - open_diff, pos = get_price(body, pos) - close_diff, pos = get_price(body, pos) - high_diff, pos = get_price(body, pos) - low_diff, pos = get_price(body, pos) + open_diff, pos = get_price(body, pos) + close_diff, pos = get_price(body, pos) + high_diff, pos = get_price(body, pos) + low_diff, pos = get_price(body, pos) - vol, pos = get_volume(body, pos) - amount, pos = get_volume(body, pos) + vol, pos = get_volume(body, pos) + amount, pos = get_volume(body, pos) - # 指数记录额外 4 字节：上涨家数 + 下跌家数（各 uint16 LE） - pos += 4 + # 指数记录额外 4 字节：上涨家数 + 下跌家数（各 uint16 LE） + pos += 4 + except TdxDecodeError as e: + if bars: + _log.warning( + "指数K线响应在第 %d/%d 条处被截断（%s），已丢弃末尾残缺记录，" + "返回前 %d 条", + i + 1, + ret_count, + e, + len(bars), + ) + return bars + raise + # 差分还原（与 pytdx 完全一致） open_abs = open_diff + pre_diff_base close_abs = open_abs + close_diff high_abs = open_abs + high_diff diff --git a/tests/unit/test_commands_offline.py b/tests/unit/test_commands_offline.py index e33fd9a..a85a494 100644 --- a/tests/unit/test_commands_offline.py +++ b/tests/unit/test_commands_offline.py @@ -10,6 +10,8 @@ from __future__ import annotations import pathlib import struct +import pytest + FIXTURES = pathlib.Path(__file__).parent.parent / "fixtures" @@ -125,6 +127,40 @@ def test_security_bars_parse(): assert len(bar._raw) > 0 +def test_security_bars_truncated_drops_partial_last_record(): + """TDX 服务端偶发截断：响应头声称有 N 条，但末尾记录被切。 + + 解析器应丢弃残缺的末条，返回已成功解析的前若干条，而非整体抛 500。 + """ + from easy_tdx.commands.security_bars import GetSecurityBarsCmd + from easy_tdx.models.enums import KlineCategory, Market + + body = load_hex("security_bars") # 完整 5 条 + # 把最后一条的 body 切掉 3 字节 → 末条 zipday 4 字节不够，触发截断 + truncated = body[:-3] + cmd = GetSecurityBarsCmd(Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 5) + bars = cmd.parse_response(truncated) + + assert len(bars) == 4 # 前 4 条完整，末条残缺被丢弃 + + +def test_security_bars_truncated_first_record_still_raises(): + """若连第一条都无法解析（body 完全没有记录数据），仍抛 TdxDecodeError。""" + from easy_tdx.commands.security_bars import GetSecurityBarsCmd + from easy_tdx.exceptions import TdxDecodeError + from easy_tdx.models.enums import KlineCategory, Market + + body = load_hex("security_bars") + # 构造 header 声称 5 条但 body 只有 header(2 字节)+1 字节 → 第一条就截断 + truncated = body[:3] + # 强行把 ret_count 写成 5 + truncated = struct.pack(" { const n = typeof navigator !== 'undefined' ? navigator.hardwareConcurrency : undefined return n && n > 0 ? n : 4 })() -// 推荐档：min(cpu, 8)。默认串行（workers=0），让用户实测后再开并发—— -// 小机器上 Windows spawn 子进程开销可能反而拖慢单个寻优任务。 +// 推荐档：min(cpu, 8)。默认 8 进程，若用户改过则记到 localStorage， +// 下次以其最后一次选择为默认。 const recommendedWorkers = Math.min(cpuCount, 8) -const workers = ref(0) +const DEFAULT_WORKERS = 8 +const WORKERS_STORAGE_KEY = 'optimize.workers' const WORKER_OPTIONS: { value: number; label: string }[] = [ { value: 0, label: '串行（不并发）' }, { value: 4, label: '4 进程' }, { value: 8, label: '8 进程' }, { value: 16, label: '16 进程' }, ] +function loadWorkersFromStorage(): number { + try { + const raw = localStorage.getItem(WORKERS_STORAGE_KEY) + if (raw == null) return DEFAULT_WORKERS + const n = Number(raw) + return Number.isFinite(n) && WORKER_OPTIONS.some((o) => o.value === n) + ? n + : DEFAULT_WORKERS + } catch { + return DEFAULT_WORKERS + } +} +const workers = ref(loadWorkersFromStorage()) +// 用户修改后持久化,下次以最后选择为默认 +watch(workers, (v) => { + try { + localStorage.setItem(WORKERS_STORAGE_KEY, String(v)) + } catch { + /* localStorage 不可用时静默忽略 */ + } +}) // 成交价模式（精简为 开盘价/收盘价） const EXECUTIONS: { value: ExecutionMode; label: string }[] = [ { value: 'next_open', label: '开盘价' },