module 'tushare' has no attribute 'get_index_stocks'

非常抱歉，`tushare` 库的 `get_index_stocks()` 函数已经不再支持，你可以使用 `baostock` 或者 `jqdatasdk` 库来获取上证指数中的股票代码。

下面是使用 `baostock` 库获取上证指数中所有股票代码的示例代码：

import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import baostock as bs

# 设置起始日期和结束日期
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'

# 上证指数的代码为 'sh.000001'
index_code = 'sh.000001'

# 登录 baostock
bs.login()

# 获取上证指数中所有股票的代码
index_components = bs.query_index_member(index_code)

# 将数据转换为 DataFrame 格式
index_components = pd.DataFrame(index_components.data)

# 获取所有股票的历史数据
all_data = pd.DataFrame()
for code in index_components['code']:
    # 从 Yahoo Finance 上获取数据
    data = web.get_data_yahoo(code + '.SS', start_date, end_date)
    # 将数据添加到 all_data DataFrame 中
    all_data = pd.concat([all_data, data])

# 将数据存储到 CSV 文件中
all_data.to_csv('shanghai_index_stocks_data.csv')

# 登出 baostock
bs.logout()

在上面的代码中，我们首先使用 `bs.login()` 函数登录 baostock，然后使用 `bs.query_index_member()` 函数获取上证指数中所有股票的代码。获取到数据后，我们将其转换为 Pandas 的 DataFrame 格式，并循环遍历所有股票，使用 `web.get_data_yahoo()` 函数从 Yahoo Finance 上获取历史数据，并将数据添加到一个 DataFrame 中。最后，使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将数据存储到 CSV 文件中。最后，我们使用 `bs.logout()` 函数登出 baostock。

如果你想使用 `jqdatasdk` 库获取上证指数中所有股票代码，可以参考下面的示例代码：

import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
from jqdatasdk import *

# 设置起始日期和结束日期
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-12-31'

# 登录 jqdata
auth('你的聚宽账号', '你的聚宽密码')

# 上证指数的代码为 '000001.XSHG'
index_code = '000001.XSHG'

# 获取上证指数中所有股票的代码
index_components = get_index_stocks(index_code)

# 获取所有股票的历史数据
all_data = pd.DataFrame()
for code in index_components:
    # 从 Yahoo Finance 上获取数据
    data = web.get_data_yahoo(code + '.SS', start_date, end_date)
    # 将数据添加到 all_data DataFrame 中
    all_data = pd.concat([all_data, data])

# 将数据存储到 CSV 文件中
all_data.to_csv('shanghai_index_stocks_data.csv')

# 登出 jqdata
logout()

在上面的代码中，我们首先使用 `auth()` 函数登录 jqdata，然后使用 `get_index_stocks()` 函数获取上证指数中所有股票的代码。获取到数据后，我们循环遍历所有股票，使用 `web.get_data_yahoo()` 函数从 Yahoo Finance 上获取历史数据，并将数据添加到一个 DataFrame 中。最后，使用 Pandas 的 `to_csv()` 函数将数据存储到 CSV 文件中。最后，我们使用 `logout()` 函数登出 jqdata。