start_time = datetime.now() - timedelta(days=1) end_time = datetime.now() 这两个变量可以填写为具体时间嘛

可以的，你可以将这两个变量的值替换为你所需要的具体时间。比如，如果你想查询从2022年10月1日到2022年10月10日之间的数据，那么你可以将变量start_time的值设置为2022-10-01 00:00:00，变量end_time的值设置为2022-10-10 23:59:59。需要注意的是，这里的时间格式必须是datetime类型才能进行计算。

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# 搜索条件 start_time = datetime.now() - timedelta(days=1) end_time = datetime.now() 解析代码

这段代码定义了两个变量start_time和end_time，分别表示从当前时间往前推一天的时间和当前时间。具体来说，datetime.now()获取当前时间，timedelta(days=1)表示时间差为1天，两者相减即可得到往前推一天的时间。因此，start_time表示从当前时间往前推一天的时间点，end_time表示当前时间点。这段代码主要用于时间范围的筛选或计算。

start = datetime.datetime(2000, 1, 1)

这段代码将`start`变量设定为一个`datetime`类型的对象，表示查询历史行情数据的起始时间。`datetime.datetime(2000, 1, 1)`表示2000年1月1日这一时刻的日期时间对象。你可以根据具体需求调整`start`参数的值，例如：

- 如果你想查询最近5年的历史行情数据，可以设置为`datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=5*365)`，表示当前时间往前推5年的时间；
- 如果你想查询从某一特定日期开始的历史行情数据，可以将`datetime.datetime(2000, 1, 1)`中的年、月、日分别替换为特定的日期。

例如，以下代码将查询招商银行从2000年1月1日到2021年1月1日之间的历史行情数据：

import tushare as ts
import datetime

start = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end = '2021-01-01'
df = ts.get_hist_data('600036', start=start, end=end)
print(df.head())

在这个例子中，我们将`start`参数设置为`datetime.datetime(2000, 1, 1)`表示2000年1月1日这一时刻的日期时间对象。