"""演示：获取当日逐笔成交数据。

使用 TdxClient 标准协议客户端，调用 get_transaction_data() 获取当日逐笔成交记录。
支持分页查询，start 为起始位置，count 为请求数量（默认 800）。

DataFrame 列说明:
  datetime   str     成交时间 "HH:MM:SS"（协议精度仅到分钟）
  price      float   成交价格（元）
  vol        int     成交量（股）
  num        int     成交笔数（该笔成交包含的撮合笔数）
  buyorsell  int     成交方向: 0=买盘, 1=卖盘, 2=中性/撮合, 8=集合竞价

数据特点:
  - start=0 表示获取最近 count 条，start=800 表示倒数第 801~1600 条，以此类推
  - 每日成交笔数因股票活跃度差异很大，活跃股票可达数万笔
  - buyorsell 是根据内外盘判断的方向，2（中性）表示买卖方向不明确的撮合成交
"""

from easy_tdx import Market, TdxClient

with TdxClient.from_best_host() as c:
    df = c.get_transaction_data(Market.SH, "600000", 0, 20)
    df["方向"] = df["buyorsell"].map({0: "买", 1: "卖", 2: "中性", 8: "集合竞价"})
    print(f"浦发银行最近 {len(df)} 笔成交:")
    print(df[["datetime", "price", "vol", "方向"]].to_string(index=False))

# 运行结果:
# 浦发银行最近 20 笔成交:
#             datetime  price   vol 方向
# 2025-01-10 14:56:00  10.25  1000   买
# 2025-01-10 14:56:00  10.25   200   买
# 2025-01-10 14:56:00  10.24   500   卖
# 2025-01-10 14:56:00  10.25   300   买
# 2025-01-10 14:56:00  10.24   800   卖
# 2025-01-10 14:56:00  10.25   100   买
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   500   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   200   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   400   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   100   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.24   300   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   600   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   150   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.24   250   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   350   中性
# 2025-01-10 14:57:00  10.25   400   中性
# 2025-01-10 14:58:00  10.25   200   中性
# 2025-01-10 14:58:00  10.25   100   中性
# 2025-01-10 14:58:00  10.25   300   中性
# 2025-01-10 14:59:00  10.25  5000  集合竞价