使用tushare获取股票列表数据，使用多线程计算所有股票最近3个月中，每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量,时间复杂度最低，在类中实现

好的，我可以为您编写一个类，该类可以使用tushare获取股票列表数据，并使用多线程计算所有股票最近3个月中，每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量。

首先，您需要安装tushare包，您可以使用以下命令进行安装：

pip install tushare

然后，您可以使用以下代码来实现上述功能：

import tushare as ts
from threading import Thread, Lock

class StockCalculator:
    def __init__(self):
        self.stock_list = []
        self.count = 0
        self.lock = Lock()

    def get_stock_list(self):
        self.stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()

    def calculate(self, code):
        df = ts.get_hist_data(code)
        if df is not None and len(df) >= 60:
            df = df[:60]
            if (df['low'] >= df['open']*0.97).all():
                with self.lock:
                    self.count += 1
                    print(code)

    def run(self):
        threads = []
        self.get_stock_list()
        for code in self.stock_list:
            t = Thread(target=self.calculate, args=(code,))
            threads.append(t)
            t.start()
        for t in threads:
            t.join()

        print('Total:', self.count)

在上述代码中，我们定义了一个名为StockCalculator的类，该类包含以下方法：

- `__init__`：初始化函数，用于初始化一些变量和锁。
- `get_stock_list`：用于获取股票列表数据。
- `calculate`：用于计算每个股票的最近3个月中，每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量。
- `run`：用于启动多线程计算。

在`run`方法中，我们首先获取股票列表数据，然后使用多线程计算每个股票的最近3个月中，每日的最低价最低不小于开盘价的-3%的股票列表和数量。最后，我们输出计算结果。

请注意，由于tushare接口的限制，我们需要使用多线程来加快计算速度。在代码中，我们使用了锁来保证计算结果的正确性。

您可以使用以下代码来测试上述类的功能：

if __name__ == '__main__':
    calculator = StockCalculator()
    calculator.run()

希望这可以回答您的问题。