fix: K线响应截断容错 + 一键寻优并发默认8进程

- security_bars: parse_response 遇末尾残缺记录时丢弃并返回前 N-1 条，
  避免 TDX 服务端截断响应导致整页 500（如 000408 count=800 日线）
- OptimizeView: 一键寻优并发默认 8 进程，用户选择持久化到 localStorage

bump version to 1.18.3

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）。

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"

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。
@@ -63,8 +67,9 @@ 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
+            try:
                 year, month, day, hour, minute, pos = get_datetime(cat, body, pos)
 
                 open_diff, pos = get_price(body, pos)
@@ -74,6 +79,21 @@ class GetSecurityBarsCmd(BaseCommand[list[SecurityBar]]):
 
                 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
@@ -116,8 +136,9 @@ 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
+            try:
                 year, month, day, hour, minute, pos = get_datetime(cat, body, pos)
 
                 open_diff, pos = get_price(body, pos)
@@ -130,7 +151,20 @@ class GetIndexBarsCmd(GetSecurityBarsCmd):
 
                 # 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

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("<H", 5) + truncated[2:]
+    cmd = GetSecurityBarsCmd(Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 5)
+
+    with pytest.raises(TdxDecodeError):
+        cmd.parse_response(truncated)
+
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # security_quotes
 # ---------------------------------------------------------------------------

web-ui/src/views/OptimizeView.vue

@@ -2,7 +2,7 @@
 // 参数寻优主页面：左配置（选标的 + 策略 + 寻优参数）/ 右报告（排名表 + 热力图）。
 // 取行情已整合进「开始寻优」。另有「一键寻优所有策略」：用各策略预设网格逐策略寻优再全局排名。
 
-import { computed, onMounted, ref } from 'vue'
+import { computed, onMounted, ref, watch } from 'vue'
 import { useRouter } from 'vue-router'
 
 import GradeBadge from '../components/GradeBadge.vue'
@@ -44,16 +44,38 @@ const cpuCount = (() => {
   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——
+// 推荐档：min(cpu, 8)。默认 8 进程，若用户改过则记到 localStorage，
-// 小机器上 Windows spawn 子进程开销可能反而拖慢单个寻优任务。
+// 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' },