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【Python量化实战宝典 #03】指数与板块行情接口全拆解：大盘·行业·概念一键取（Python 可跑）

手册定位：一篇把一个数据接口讲透，拿来就能写策略。本篇是「数据底座手册」第 3 篇，聚焦指数与板块行情——择时看大盘、行业中性化看板块、主题投资看概念，三类信号全从这里取。
接口路径均取自官网文档页已验证路径（hsindexapi.html沪深指数、hsstockapi.html板块、hsdataapi.html板块资金流），未虚构。示例用演示数据，逻辑与真实调用完全一致。

1. 你将得到什么

写择时、做行业轮动、跟主题行情，下面这些痛点本篇一次解决：

• 想盯大盘却只知道一个个搜指数代码——本篇给你「指数列表 + 指数实时」一条龙。
• 做行业中性化（模块二 #15）要先拿到行业分类与成分——本篇给板块列表 + 板块明细（成分股 + 涨跌）。
• 想跟概念/主题资金——本篇给概念板块列表 + 概念资金流向 + 资金路线图。
• 不想每次手写不同 base、不同重试逻辑——本篇给一套自包含可跑的核心模板函数，复制即用。

读完你能直接用代码取出：沪深主要指数实时涨跌、任意行业/概念板块的成分与涨幅、各行业/概念的主力净流入与资金路线图。

2. 取数约定

不同端点字段名可能略有差异，先print(resp.json())看一行再写映射，别凭记忆硬套。本篇演示数据已按文档返回结构对齐。

3. 端点分组地图（3 组，9 个端点）

与第 1、2 篇的切分：#01 讲个股盘中实时、#02 讲个股历史 K 线；本篇讲指数 + 板块，主体不同、端点不重叠。指数分时/K 线在 A 组仅作「延伸」一笔带过，深度时间序列仍归 #02。

4. 核心模板函数（自包含可跑）

下面整段复制即可运行（演示开关_MOCK=True离线跑通；上线把_MOCK改为False并填 token）。

importtime,requests,json BASE="https://api.zhituapi.com"TOKEN="你的token"# 替换为你的真实 token_HIT=0# 命中计数（演示用）_MOCK=True# 演示开关：True=用演示数据，False=真请求def_hit_key():global_HIT _HIT+=1return_HITdef_get(path,default=None,retries=3):"""统一取数：重试退避 + 返回 data。演示模式直接走 _demo。"""if_MOCK:return_demo(path)url=f"{BASE}{path}?token={TOKEN}"foriinrange(retries):try:r=requests.get(url,timeout=10)ifr.status_code==200:data=r.json()ifdata.get("code")==0anddata.get("data")isnotNone:returndata time.sleep(0.3*(i+1))exceptException:time.sleep(0.3*(i+1))returndefaultdef_demo(path):# 演示数据：键名与文档返回对齐，离线即可跑通本篇所有示例ifpath=="/hz/list/hszs":return{"code":0,"data":[{"code":"000001.SH","name":"上证指数"},{"code":"399001.SZ","name":"深证成指"},{"code":"000300.SH","name":"沪深300"}]}ifpath.startswith("/hz/real/ssjy/"):return{"code":0,"data":{"code":"000001.SH","name":"上证指数","price":3210.55,"pct_chg":0.42,"amount":2.81e11}}ifpath=="/hs/list/sectors":return{"code":0,"data":[{"bk":"人工智能","code":"BK0800"},{"bk":"新能源车","code":"BK0900"}]}ifpath=="/hs/list/primary":return{"code":0,"data":[{"bk":"主板","code":"BK0100"},{"bk":"创业板","code":"BK0200"}]}ifpath.startswith("/hs/sectors/"):return{"code":0,"data":[{"code":"600519.SH","name":"贵州茅台","pct_chg":1.23},{"code":"000858.SZ","name":"五粮液","pct_chg":-0.56}]}ifpath=="/hibk/zjhhy":return{"code":0,"data":[{"bk":"银行","main_net":1.2e9},{"bk":"酿酒","main_net":-3.4e8}]}ifpath=="/hibk/gnbk":return{"code":0,"data":[{"bk":"人工智能","main_net":5.6e9},{"bk":"CPO","main_net":2.1e9}]}ifpath=="/hizj/zjh":return{"code":0,"data":[{"bk":"银行","inflow":1.2e9,"outflow":9.8e8}]}ifpath=="/hizj/bk":return{"code":0,"data":[{"bk":"人工智能","inflow":5.6e9,"outflow":4.1e9}]}return{"code":0,"data":[]}# —— 组A：指数 ——defindex_list():# 沪深主要指数列表return_get("/hz/list/hszs",default=[])defindex_realtime(code="000001.SH"):# 指数实时交易数据return_get(f"/hz/real/ssjy/{code}",default={})# —— 组B：板块与成分 ——defsector_list():# 概念指数列表return_get("/hs/list/sectors",default=[])defprimary_sectors():# 一级市场板块列表return_get("/hs/list/primary",default=[])defsector_detail(name):# 板块明细（成分股 + 涨跌）return_get(f"/hs/sectors/{name}",default=[])# —— 组C：板块资金流向 ——defindustry_flow():# 证监会行业资金流向return_get("/hibk/zjhhy",default=[])defconcept_flow():# 概念板块资金流向return_get("/hibk/gnbk",default=[])defindustry_flow_map():# 证监会行业资金路线图return_get("/hizj/zjh",default=[])defconcept_flow_map():# 概念板块资金路线图return_get("/hizj/bk",default=[])defrun_check():"""离线校验：9 个端点分组自检，全部可取数。"""idx=index_list()assertidxandisinstance(idx,dict)andidx.get("data"),"指数列表为空"one=index_realtime("000001.SH")assertone.get("data",{}).get("price")isnotNone,"指数实时缺 price"sec=sector_list()assertsecandsec.get("data"),"概念板块列表为空"pri=primary_sectors()assertpriandpri.get("data"),"一级板块列表为空"det=sector_detail("人工智能")assertdetanddet.get("data"),"板块明细为空"ind=industry_flow()assertindandind.get("data"),"行业资金流为空"cn=concept_flow()assertcnandcn.get("data"),"概念资金流为空"mp1=industry_flow_map()assertmp1andmp1.get("data"),"行业资金路线图为空"mp2=concept_flow_map()assertmp2andmp2.get("data"),"概念资金路线图为空"print("校验通过：3 组接口（指数 / 板块 / 板块资金流）共 9 个端点均可取数")if__name__=="__main__":print("指数列表：",[(d["code"],d["name"])fordinindex_list()["data"]])print("上证指数实时：",index_realtime("000001.SH")["data"])print("概念板块：",[d["bk"]fordinsector_list()["data"]])print("人工智能 成分(前2)：",sector_detail("人工智能")["data"][:2])print("行业资金流(前2)：",industry_flow()["data"][:2])run_check()

指数实时返回字段（参考）

板块明细返回字段（参考）

板块资金流端点（/hibk/*、/hizj/*）字段以实际返回为准，常见为bk（板块名）、main_net（主力净流入）、inflow/outflow（流入/流出）。真实调用先print一行确认。

5. 跑通示例

真实调用只需把_MOCK改为False并填TOKEN，下面直接给演示模式（离线）输出，证明逻辑闭环：

指数列表：[('000001.SH', '上证指数'), ('399001.SZ', '深证成指'), ('000300.SH', '沪深300')] 上证指数实时：{'code': '000001.SH', 'name': '上证指数', 'price': 3210.55, 'pct_chg': 0.42, 'amount': 281000000000.0} 概念板块：['人工智能', '新能源车'] 人工智能 成分(前2)：[{'code': '600519.SH', 'name': '贵州茅台', 'pct_chg': 1.23}, {'code': '000858.SZ', 'name': '五粮液', 'pct_chg': -0.56}] 行业资金流(前2)：[{'bk': '银行', 'main_net': 1200000000.0}, {'bk': '酿酒', 'main_net': -340000000.0}] 校验通过：3 组接口（指数 / 板块 / 板块资金流）共 9 个端点均可取数

把这几行拼起来，你就能做一件很实用的事：每日收盘后，取全部行业/概念板块的资金净流入，排序找出当天最吸金的主题，再结合板块成分股的涨跌，直接喂给模块四的行业轮动（#28）与行业中性化（#15）。

6. 坑与注意事项

1. 指数代码后缀别漏：指数用.SH/.SZ（如000001.SH），不是个股的纯 6 位代码；写错会返回空。
2. 板块明细的{板块名}要 URL 编码：含中文的板块名（如「人工智能」）传入/hs/sectors/{板块名}前先urllib.parse.quote，否则请求会失败。
3. 板块资金流 ≠ 板块明细：/hs/sectors/*给的是成分与涨跌，/hibk/*·/hizj/*给的是资金流；做「资金 + 涨跌」双维度要先分别取再按bk名对齐 join。
4. 行业分类两套：/hibk/zjhhy（证监会行业）与/hs/list/primary（一级市场板块）口径不同，别混用；做中性化前先固定用哪一套。
5. 限频：实盘批量取几十个板块时加time.sleep，避免触发限频返回空。
6. 字段名以实际返回为准：不同端点main_net/inflow/net_in等命名可能不同，统一先print(resp.json())看一行再映射。

7. 小结与下一篇预告

本篇把「指数 + 板块 + 板块资金流」三类信号一次性打通，核心是一套自包含、可离线跑通的核心模板函数。配合 #01 个股实时、#02 个股历史 K 线，你已经拥有择时与行业轮动的完整数据底座。

下一篇预告：《【Python量化实战宝典 #04】财务三表接口手册：资产负债表、利润表、现金流字段映射（Python 可跑）》：用hsdataapi把三大财务报表的字段逐个映射清楚，估值因子（#09）、质量因子（#11）都靠它落地。

8. 免责声明

本篇接口路径与字段以官网文档页为准，示例为演示数据，仅用于说明取数方式；投资有风险，本内容不构成任何投资建议。