关于免费获取中国股票数据，我个人最常用也最推荐的是 AkShare——它就像一把「瑞士军刀」，覆盖广、更新快、开箱即用，尤其适合快速获取实时行情、资金流、行业数据等场景。下面从几个角度详细说说我的使用体验和理由：

✅为什么我偏爱 AkShare？

1.零门槛，无需注册/Token

• 对比 Tushare（需注册获取Token）和 Baostock（部分接口需登录），AkShare 无需任何认证，复制代码直接跑通。
• 适合快速验证想法，避免注册流程打断思路。

2.数据源丰富且实时性强

• 聚合 新浪、腾讯、东方财富、交易所 等多源数据，实时行情延迟低（3~15秒）。
• 覆盖股票、基金、期货、期权、宏观、外汇、加密货币等 全品类金融数据。

3.接口设计简洁直观

• 函数命名清晰（如 stock_zh_a_hist 代表A股历史数据），参数少且符合直觉。
• 返回标准的 pandas.DataFrame，无需二次解析。

4.社区活跃，更新迅猛

• GitHub 上 ⭐️ 22k+ Star，开发者响应问题及时（项目链接）。
• 几乎每周更新，新增接口快（如北向资金、龙虎榜等特色数据）。

AkShare 高频使用场景 & 代码示例

▶️场景1：批量下载全A股实时行情

import akshare as ak# 一键获取全市场4800+只股票实时行情（含涨跌幅、成交量、换手率等）df_real_time = ak.stock_zh_a_spot_em()print(f"当前涨停股票数：{len(df_real_time[df_real_time['涨跌幅'] >= 9.9])}")

✅ 输出字段：代码,名称,最新价,涨跌幅,成交量(手),成交额(元),换手率,市盈率...

▶️场景2：获取个股历史K线（带复权）

# 获取贵州茅台 (600519) 2024年日线前复权数据df_maotai = ak.stock_zh_a_hist(    symbol="600519",     period="daily",     adjust="qfq",  # 可选 qfq(前复权), hfq(后复权), ''(不复权)    start_date="20240101",    end_date="20240630")# 用matplotlib绘制K线import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(12, 6))plt.plot(df_maotai['日期'], df_maotai['收盘'], label='贵州茅台')plt.title('2024年贵州茅台前复权价格走势')plt.legend()plt.show()

⚖️什么情况下选其他工具？

虽然我主力用 AkShare，但特定场景会切换工具：

1. 需要分钟级K线（>5年历史） → 切到 BaoStock（AkShare的分钟数据覆盖较短）。
2. 需要完整财务指标（ROE/毛利率等） → 用 Tushare Pro（需积分，但字段更规范）。
3. 需要盘口订单流/Level2数据 → 用 米筐（RiceQuant） 等付费工具（非免费）。

我的高效使用心法

1. 善用 ak.get_futures_contracts() 等函数：先查支持的数据接口列表，避免重复造轮子。
2. 搭配 polars 替代 pandas：当数据量 >100万行时，用 polars 加速处理（AkShare原生支持）。
3. 错误重试机制：用 tenacity 库自动重试网络请求（应对接口限流）。

from tenacity import retry, stop_after_attempt@retry(stop=stop_after_attempt(3))def safe_ak_query():    return ak.stock_zh_a_spot()safe_ak_query()

总结一句话：

「日常用 AkShare，分钟线用 BaoStock，基本面用 Tushare」
90% 的需求 AkShare 都能优雅解决，它的 免注册+多源聚合 特性完美契合 Pythonic 的「快速原型」哲学。

如果需要某类特定数据（如可转债、期权波动率、行业资金流），可以告诉我具体需求，我直接给你写 AkShare 的代码模板！