aeroxw/easy_tdx_max
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fix(cninfo): URL 404 + type null + 表格截断 + PDF 下载（实测 601088 暴露）

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Justin Gu
2026-06-14 23:58:24 +08:00
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commit 574b284dd5
6 changed files with 547 additions and 44 deletions
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README.md
+45 -13
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@@ -136,11 +136,15 @@ easy-tdx symbol-info SZ 000001 --table
```bash
easy-tdx announcement 688017 # 默认 30 条，JSON 输出
easy-tdx announcement 600519 --count 50 --page 2 # 翻页
easy-tdx announcement 000001 --table # 表格输出
easy-tdx announcement 601088 --count 10 --page 2 # 翻页
easy-tdx announcement 000001 --table # 表格输出（不截断 url）
# 下载最新 5 条公告的 PDF 到 ./pdfs 目录
easy-tdx announcement 601088 --count 5 --download 5 --download-dir ./pdfs
```
> 独立数据源（巨潮资讯网），无需连接 TDX 行情服务器即可使用。
> 返回的 ``url`` 含 4 参数可直接打开，``pdf_url`` 为 PDF 直链。
### 技术指标
@@ -868,7 +872,8 @@ curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/server-info"
# ── 公告检索（巨潮资讯网，独立数据源）──
# 检索公司公告（无需 TDX 行情服务器）
curl "http://localhost:8000/api/v1/announcements?code=688017&count=30&page=1"
# 返回：{"data": [{"title": "...", "type": "...", "date": "...", "url": "..."}], "count": 30}
# 返回每条含 url（4 参数可直点打开）和 pdf_url（PDF 直链）：
# {"data": [{"title":"...","type":"...","date":"...","url":".../detail?stockCode=...","pdf_url":"http://static.cninfo.com.cn/.../xxx.PDF",...}], "count": 30}
# ── 排行 / 竞价 / 异动 ──
# 全 A 涨幅排行前 20
@@ -1338,19 +1343,39 @@ client = CninfoClient()
# 检索公告（默认 30 条，最新在前）
df = client.get_announcements("688017")
# → DataFrame[title, type, date, url]
# → DataFrame[title, type, date, url, code, org_id, announcement_id, announcement_time, pdf_url]
# 翻页 + 自定义数量
df = client.get_announcements("600519", count=50, page=2)
df = client.get_announcements("601088", count=10, page=2)
# 返回示例：
# title type date url
# 0 关于召开2025年年度股东大会的通知 股东大会 2025-06-14 https://www.cninfo.com.cn/new/disclosure/detail?annoId=abc123
# 1 2024年年度报告 定期报告 2025-03-28 https://www.cninfo.com.cn/new/disclosure/detail?annoId=def456
# 返回示例（url 含 4 参数可直点打开，pdf_url 为 PDF 直链）：
# title type date url pdf_url
# 0 关于召开2025年年度股东大会... 股东大会 2025-06-14 .../detail?stockCode=688017&announcementId=... http://static.cninfo.com.cn/.../xxx.PDF
# 1 2024年年度报告 PDF 2025-03-28 .../detail?stockCode=688017&announcementId=... http://static.cninfo.com.cn/.../yyy.PDF
```
> orgId 解析沿用 #19 修复：动态拉取官方映射表，查不到回退硬编码规则，
> 保证 601xxx 等非标 orgId 段也能正常查询。
> - ``type`` 优先取 cninfo 的 ``announcementTypeName``；该字段对很多公告为 null
> （数据源限制），此时回退到 ``adjunctType``（如 "PDF"），再为空给空字符串。
> - ``url`` 必须含 4 参数（``stockCode``/``announcementId``/``orgId``/``announcementTime``）
> 才能打开，少参数会 404。
> - orgId 解析沿用 #19 修复：动态拉取官方映射表，查不到回退硬编码规则，
> 保证 601xxx 等非标 orgId 段也能正常查询。
#### 下载公告 PDF
```python
# 下载最新一条公告的 PDF 到当前目录
df = client.get_announcements("601088", count=5)
path = client.download_pdf(df.iloc[0]) # 接受 Announcement 或 DataFrame 的一行
print(path) # /abs/path/20260605_1225351400.PDF
# 批量下载
for _, row in df.iterrows():
try:
path = client.download_pdf(row, dest_dir="./pdfs")
except Exception as e:
print(f"跳过（无附件或失败）: {e}")
```
## 枚举参考
@@ -1560,12 +1585,19 @@ ruff format --check src/ tests/ # format check
**新增巨潮公告检索** — 三层接入（编程 API / CLI / Web API），独立数据源，无需连接 TDX 行情服务器。
- 新模块 `easy_tdx.cninfo`：`CninfoClient().get_announcements(code, count=, page=)` 返回 `DataFrame[title, type, date, url]`
- CLI：`easy-tdx announcement 688017 [--count N --page N --table]`
- 新模块 `easy_tdx.cninfo`：`CninfoClient().get_announcements(code, count=, page=)` 返回 `DataFrame[title, type, date, url, code, org_id, announcement_id, announcement_time, pdf_url]`
- CLI：`easy-tdx announcement 688017 [--count N --page N --table] [--download N --download-dir DIR]`
- Web：`GET /api/v1/announcements?code=&count=&page=`
- `CninfoClient().download_pdf(announcement, dest_dir=)` 下载公告 PDF（接受 `Announcement` 或 DataFrame 一行）
- 标准库 urllib 实现，零新依赖
- 沿用 #19 修复的 orgId 动态映射 + 三段硬编码 fallback（保证 601xxx 段可查）
**Bug 修复**（实测 601088 暴露）：
- `type` 列全 null：cninfo 对很多公告不填 `announcementTypeName`，回退到 `adjunctType`（如 "PDF"）
- `url` 404：原仅拼 `announcementId` 一个参数，补全 4 参数 `stockCode`/`announcementId`/`orgId`/`announcementTime`
- 表格输出 url 被截断成 `https://www.cninfo.com.cn/new/`：`announcement --table` 改用不截断渲染
### 1.12.0 (2026-06-14)
**新增 4 个技术指标（30 → 34）** — 按"语义空白"补齐三类现有指标库缺失的维度：止损位、机构成本价、趋势启动时机。均为纯 numpy 实现，零新依赖。