python 读取通达信shm.tnf文件

Python可以使用pandas库来读取通达信的shm.tnf文件。pandas库提供了DataFrame对象，可以方便地读取和处理结构化的数据。

首先，需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令安装pandas库：

pip install pandas

接下来，可以使用pandas的read_csv()函数来读取shm.tnf文件。read_csv()函数可以读取以逗号分隔的文本文件。

假设shm.tnf文件的路径为`shm.tnf`，可以使用以下代码读取文件：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('shm.tnf')

读取后的数据会存储在DataFrame对象`data`中。可以使用如下方法查看数据的前几行：

print(data.head())

如果shm.tnf文件的第一行是标题行，可以设置参数`header=0`来指定标题行的位置。如果shm.tnf文件中不存在逗号分隔符，可以设置参数`delimiter`为文件中的实际分隔符。

读取成功后，就可以对数据进行处理和分析，例如计算均值、标准差等统计指标，或者利用可视化库将数据可视化展示。

以上是使用Python读取通达信shm.tnf文件的基本步骤，希望对你有帮助。

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PYTHON读取通达信财务历史数据

通达信财务数据是以二进制形式保存在本地的，如果想要读取这些数据，需要使用相关的库进行解析。

以下是使用 pytdx 库读取通达信财务历史数据的示例代码：

from pytdx.hq import TdxHq_API
import struct
import datetime

def get_finance_history_data(api, code):
    """
    获取通达信财务历史数据
    :param api: TdxHq_API 对象
    :param code: 股票代码（例如：'600000'）
    :return: 财务历史数据
    """
    # 获取最新的财务数据日期
    latest_date = api.get_finance_info(code, 0)['latest_report_date']
    year = int(latest_date[:4])
    month = int(latest_date[4:6])

    # 依次获取历史数据
    data = []
    for i in range(5):
        if month == 0:
            year -= 1
            month = 12
        data += api.get_finance_info(code, year * 100 + month)
        month -= 1

    # 解析数据
    result = []
    for item in data:
        date = datetime.datetime.strptime(item['report_date'], '%Y%m%d').date()
        values = struct.unpack('<6f', item['data'])
        result.append((date,) + values)

    return result

# 创建 TdxHq_API 对象
api = TdxHq_API()

# 连接服务器
api.connect('119.147.212.81', 7709)

# 获取财务历史数据
data = get_finance_history_data(api, '600000')

# 输出数据
for item in data:
    print(item)

这段代码会输出股票代码为 600000 的财务历史数据，每行数据包含日期以及 6 个财务指标。你可以根据需要对代码进行修改。