使用tushare获取股票列表数据，使用多线程别用(threads.append(t))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，写一个接口函数

以下是一个使用tushare获取股票列表数据并使用多线程计算所有股票最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量的接口函数示例：

import tushare as ts
import threading

def count_high_open(stock_list):
    count = 0  # 记录满足条件的股票数量
    for stock_code in stock_list:
        df = ts.get_hist_data(stock_code, start='3 months ago')  # 获取最近3个月的股票数据
        if df is not None and len(df) > 0:
            high_open = df[df['open'] * 1.03 <= df['high']]  # 计算开盘价不低于3%的日期
            count += len(high_open)  # 累加满足条件的日期数量
    return count

def get_stock_list():
    stock_list = ts.get_stock_basics().index.tolist()  # 获取股票列表
    return stock_list

def calculate_stock_count():
    stock_list = get_stock_list()
    thread_list = []
    thread_num = 10  # 线程数量
    batch_size = len(stock_list) // thread_num  # 每个线程处理的股票数量
    for i in range(thread_num):
        start = i * batch_size
        end = start + batch_size if i < thread_num - 1 else len(stock_list)
        sub_stock_list = stock_list[start:end]
        t = threading.Thread(target=count_high_open, args=(sub_stock_list,))
        thread_list.append(t)
        t.start()
    for t in thread_list:
        t.join()
    count = sum(t.result for t in thread_list)  # 计算所有线程处理结果的和
    return count

if __name__ == '__main__':
    count = calculate_stock_count()
    print('最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量为：', count)

该函数通过调用tushare接口获取股票列表数据，并将股票列表分成多个子列表，每个子列表交给一个线程处理。每个线程都会处理子列表中的股票，计算最近3个月每日不低于开盘价3%的股票数量，并返回结果。最后，将所有线程的结果相加，得到最终结果。