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个月每日不低于开盘价3%的股票数量

好的，这是一个获取股票列表数据并使用多线程计算股票数据的问题。以下是示例代码：

import tushare as ts
import datetime
import threading

# 获取所有股票的代码和名称
def get_stock_list():
    stock_list = ts.get_stock_basics()
    return stock_list

# 定义线程函数
def calc_stock_count(code_list, start, end, result):
    count = 0
    for code in code_list[start:end]:
        data = ts.get_hist_data(code)
        if data is None:
            continue
        for date, row in data.iterrows():
            if date < three_month_ago:
                break
            if row['open'] * 1.03 <= row['close'] and row['close'] != 0 and row['open'] != 0 and row['high'] != 0 and row['low'] != 0:
                count += 1
    result.append(count)

# 获取当前日期
today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')

# 获取三个月前的日期
three_month_ago = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)).strftime('%Y-%m-%d')

# 获取股票列表
stock_list = get_stock_list()

# 定义线程数和每个线程处理的数据量
thread_num = 4
batch_size = len(stock_list) // thread_num

# 定义结果列表和线程列表
result = []
threads = []

# 创建线程并启动
for i in range(thread_num):
    start = i * batch_size
    end = start + batch_size
    if i == thread_num - 1:
        end = len(stock_list)
    t = threading.Thread(target=calc_stock_count, args=(stock_list.index[start:end], start, end, result))
    threads.append(t)
    t.start()

# 等待所有线程执行完毕
for t in threads:
    t.join()

# 计算最终结果
count = sum(result)

print('最近三个月每日不低于开盘价3%的股票数量为：', count)

注：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据自己的需求进行修改。