【魔码量化HTTP实战 #18】定时拉数：每天盘后自动把数据存进 SQLite

本文来自魔码量化实战系列 —— 不依赖任何 SDK，用最朴素的 HTTP GET 请求玩转量化行情数据。

让数据自己长出来

量化讲究“持续的数据”。下面把第 09 篇的落库逻辑封装成 pull_and_store，配合系统的定时任务（cron / 云函数）就能每天盘后自动累积行情。

import sqlite3, requests
BASE = "https://api.momaapi.com"
LICENCE = "你的魔码证书"
def pull_and_store(code, db="watch.db"):
    bars = requests.get(f"{BASE}/hsstock/history/{code}/d/n/{LICENCE}",
                        params={"st":"20250101","et":"20250401"}).json()
    con = sqlite3.connect(db)
    con.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS k(d text, c real)")
    con.executemany("INSERT OR REPLACE INTO k VALUES(?,?)",
                    [(b["t"], b["c"]) for b in bars])
    con.commit()
    n = con.execute("SELECT count(*) FROM k").fetchone()[0]
    con.close()
    return n
print("存储 600519 行数:", pull_and_store("600519"))
print("（生产环境可用系统定时任务/云函数每天盘后调用此函数）")

运行结果（真实返回）：

存储 600519 行数: 350
（生产环境可用系统定时任务/云函数每天盘后调用此函数）

注：具体定时：Linux/macOS 用 crontab -e 加一行每天 16:30 执行；Windows 用任务计划程序。脚本里加多只股票循环即可批量落库。

免责声明：本文所有示例数据仅用于接口演示，不构成任何投资建议；市场有风险，投资需谨慎。

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