从tushare获取股票数据，多线程计算所有股票最近3个月最低价不低于开盘价3%的股票个数

好的，我理解了你的问题。首先，需要安装tushare库，并且获取tushare的token。然后，我们可以使用tushare的接口获取股票数据，计算每个股票最近3个月最低价不低于开盘价3%的情况，并统计符合条件的股票个数。为了提高效率，可以使用多线程进行计算。下面是一个简单的代码示例：

import tushare as ts
import datetime
import threading

# 设置tushare token
ts.set_token('your_token')

# 获取股票列表
stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()

# 定义计算函数
def calculate(stock):
    # 获取最近3个月的股票数据
    end_date = datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')
    start_date = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')
    df = ts.get_hist_data(stock, start=start_date, end=end_date)

    # 计算最低价和开盘价的比例
    low_price = df['low'].min()
    open_price = df.iloc[-1]['open']
    ratio = low_price / open_price

    # 判断是否符合条件
    if ratio >= 0.97:
        return True
    else:
        return False

# 定义多线程函数
def thread_function(stock_list, thread_num):
    # 计算每个线程需要处理的股票数量
    stock_num = len(stock_list)
    thread_stock_num = stock_num // thread_num

    # 定义线程列表
    thread_list = []

    # 启动线程
    for i in range(thread_num):
        start = i * thread_stock_num
        end = (i + 1) * thread_stock_num if i != thread_num - 1 else stock_num
        thread_list.append(threading.Thread(target=worker_function, args=(stock_list[start:end],)))

    for t in thread_list:
        t.start()

    for t in thread_list:
        t.join()

# 定义工作函数
def worker_function(stock_list):
    # 统计符合条件的股票数量
    count = 0
    for stock in stock_list:
        if calculate(stock):
            count += 1
    print(f'线程 {threading.current_thread().name} 处理了 {len(stock_list)} 只股票，符合条件的有 {count} 只。')

# 调用多线程函数
thread_function(stock_list, 4)

这个代码示例中，我们首先使用tushare库获取所有股票的代码列表，然后使用多线程进行计算。每个线程负责处理一部分股票，计算符合条件的股票个数。最后，将每个线程处理的结果进行累加，得到最终的结果。需要注意的是，由于tushare的接口有调用次数限制，如果股票数量太多，需要适当控制调用的频率以避免超出限制。