用python编写一个函数来实现这一功能：使用baostock库中的get_k_data函数，该函数可以获取指定股票的日K线数据，并通过比较当日最高价和前一日最低价，以及当日最低价和前一日最高价来判断是否出现跳空现象，如果出现跳空现象，则记录下跳空现象发生的日期和股价。

### 回答1：

可以使用以下函数来实现：def get_jump_data(stock_code):
'''
使用baostock库中的get_k_data函数，该函数可以获取指定股票的日K线数据
'''
from baostock import get_k_data
df = get_k_data(stock_code)

# 创建一个空列表用来存储跳空数据
jump_data = []

# 遍历每一行数据
for i in range(1, len(df)):
# 比较当日最高价和前一日最低价
if df.loc[i]['high'] > df.loc[i-1]['low']:
# 记录下跳空现象发生的日期和股价
jump_data.append([df.loc[i]['date'], df.loc[i]['high']])

# 比较当日最低价和前一日最高价
elif df.loc[i]['low'] < df.loc[i-1]['high']:
# 记录下跳空现象发生的日期和股价
jump_data.append([df.loc[i]['date'], df.loc[i]['low']])

return jump_data

### 回答2：
下面是用 Python 编写的函数来实现这一功能：

import baostock

def find_gap(stock_code):
    lg = baostock.login()

    rs = baostock.get_k_data(stock_code, start_date='2010-01-01', end_date='2021-01-01', index=False)

    gap_records = []

    for i in range(1, len(rs)):
        prev_high = rs.iloc[i-1]['high']
        prev_low = rs.iloc[i-1]['low']
        
        cur_high = rs.iloc[i]['high']
        cur_low = rs.iloc[i]['low']

        if cur_high > prev_high and cur_low > prev_high:
            gap_records.append((rs.iloc[i]['date'], rs.iloc[i]['close']))
        
        if cur_high < prev_low and cur_low < prev_low:
            gap_records.append((rs.iloc[i]['date'], rs.iloc[i]['close']))

    baostock.logout()

    return gap_records

# 以浦发银行（sh.600000）为例
stock_code = 'sh.600000'
gap_records = find_gap(stock_code)

for record in gap_records:
    date, close_price = record
    print(f"跳空现象日期：{date}，股价：{close_price}")

请确保你已经安装了 baostock 库。此函数中，使用 baostock 库的 `get_k_data` 函数获取了指定股票的日 K 线数据。我们通过比较当日最高价和前一日最低价，以及当日最低价和前一日最高价来判断是否出现跳空现象。如果出现跳空现象，我们记录下跳空现象发生的日期和对应的收盘价。

你可以将 `stock_code` 更改为你想要查询的股票代码。函数将返回跳空现象发生的日期和股价的列表。

### 回答3：
使用Python编写一个函数来实现此功能，首先需要安装并导入baostock库。然后，定义一个函数，参数为指定股票代码和日期范围。

在函数中，调用baostock的get_k_data函数获取指定股票的日K线数据。接着，遍历日K线数据，比较当日最高价和前一日最低价，以及当日最低价和前一日最高价。如果出现跳空现象，记录下跳空现象发生的日期和股价。

以下是使用Python代码实现的例子：

import baostock as bs

def find_gap(stock_code, start_date, end_date):
    bs.login()
    rs = bs.query_history_k_data(stock_code,
                                 "date, high, low",
                                 start_date=start_date,
                                 end_date=end_date,
                                 frequency="d",
                                 fields="date,high,low")
    jump_gaps = []
    first_data = rs.get_row_data(0)
    for i in range(1, len(rs.data)):
        curr_data = rs.get_row_data(i)
        prev_data = rs.get_row_data(i - 1)
        curr_high = float(curr_data[1])
        prev_low = float(prev_data[2])
        curr_low = float(curr_data[2])
        prev_high = float(prev_data[1])
        
        if curr_high > prev_low:
            jump_gaps.append((curr_data[0], curr_high))
        if curr_low < prev_high:
            jump_gaps.append((curr_data[0], curr_low))
    
    bs.logout()
    return jump_gaps

上述代码中，我们用`find_gap`函数找到了跳空现象，函数接受三个参数：股票代码`stock_code`，起始日期`start_date`和结束日期`end_date`。然后，通过`bs.login()`登录baostock。接着，使用`bs.query_history_k_data`函数获取指定股票在指定日期范围内的日K线数据。

接下来，我们遍历日K线数据。对于每一条记录，我们取出前一日和当日的最高价和最低价，并将其转换为浮点数，然后比较它们。如果当日的最高价大于前一日的最低价，我们记录下发生跳空现象的日期和股价。同理，如果当日的最低价小于前一日的最高价，我们也记录下来。最后，我们使用`bs.logout()`函数退出baostock，并返回跳空现象的日期和股价。

这样，我们就实现了用Python编写一个函数来通过比较最高价和最低价来判断是否出现跳空现象，并记录下跳空现象发生的日期和股价。