【Python量化系统工程化 #02】全市场K线一拉就卡死？增量更新让脚本每次只拉新数据

痛点开场

上次我们把数据存下来了，SQLite / Parquet / CSV 各种爽。

然后你加了个定时器——crontab -e 加一行 0 18 * * 1-5 python run.py。第一周一切顺利，5000 只股票每天 18 点拉一次、增量落 SQLite、回测一点不卡。

然后……

• 某天改了 INIT_LOOKBACK_DAYS，第二天又全量重拉了一遍 → 浪费 4990 次 API 调用
• 进程崩了、重启 → 全量又来一遍 → 又浪费 5000 次
• 团队里另一个同事不知道你写过这脚本，复制了上一版 → 又一份全量在跑

根因都指向同一件事：没有"上次拉到哪里了"的状态表，每次脚本都假设自己是从零开始。

本文解决的就是这个：让脚本只拉"新数据"，不是每次都全量重跑。完整跑一遍「首次全量 → 增量 → 幂等再跑」的真实流程，看实测能从"每次 30 分钟"压到"每次 60 秒"。

本文你将得到什么

1. 一个 sync_state 状态表设计（含 last_et / rows_total / updated_at）
2. 完整的「首次全量 + 增量续传 + 幂等」三阶段代码
3. 实测对比：全量 vs 增量在 API 调用次数、耗时上的差异
4. 跨日 / 跨节假日 / 断网重连三个边界场景的处理思路

一、增量更新的核心思想

最朴素的一句话：

「上次拉到最后一天是 X，那么今天只拉 X+1 到今天」

落到代码上需要两件事：

1. 一个状态表：每只股记录"上次拉到的最后日期 + 累计条数 + 最后更新时间"
2. 两个查询模式：
   • 首次运行（state 表为空）→ 全量 + 写 state
   • 后续运行（state 表非空）→ 只拉 last_et 之后的数据

就这么简单？是的。但有几个容易翻车的边界：

• 节假日：state 记录 2026-08-14 是周五，但 2026-08-15 是周六没交易、2026-08-16 周日也没交易；下次拉时跳过周末、但要小心 buffer
• 时区：服务器在 UTC 时区、用户在北京时区——"今天"是哪个？
• 断网：上次跑到一半崩了，下次重跑从哪个状态继续？——关键：state 表要每次跑完一批就 commit，不能攒到最后

二、状态表设计

最简版的 sync_state 表：

CREATE TABLE sync_state (
code TEXT PRIMARY KEY, -- 股票代码
last_et TEXT, -- 该股上次拉到的最后交易日，YYYY-MM-DD
rows_total INTEGER, -- 累计条数（仅用于健康检查）
updated_at TEXT -- 上次更新 state 表的时间，YYYY-MM-DD
);
CREATE INDEX idx_sync_state_updated_at ON sync_state(updated_at);

配套一个 klines 主表：

CREATE TABLE klines (
code TEXT, t TEXT, -- 代码 + 日期
o REAL, h REAL, l REAL, c REAL, -- OHLC
v INTEGER, a REAL, pc REAL, -- 成交量/额/昨收
PRIMARY KEY (code, t) -- 天然幂等
);
CREATE INDEX idx_klines_t ON klines(t);

PRIMARY KEY (code, t) 是关键——保证 INSERT OR REPLACE 不会插重复行；state 表 + 幂等 = 断网重连也无害。

三、代码骨架（三阶段完整）

import os
import sqlite3
import mairui

api = mairui.Client("LICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073") # 演示证书，演示证书（读者复制即用，无需替换）
conn = sqlite3.connect("klines_incremental.db")

def seed_state_first_time():
"""首次全量 + 写 state 表"""
state_rows = []
for code in SAMPLE_CODES:
rows = api.stock_history(code=code, period="d", st="",
et="20260814", # 上周五
dividend="n", lt=200) or []
if not rows:
continue
conn.executemany(
"INSERT OR REPLACE INTO klines (code,t,o,h,l,c,v,a,pc) "
"VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
[(code, r["t"], r["o"], r["h"], r["l"], r["c"],
int(r["v"] or 0), r["a"], r["pc"]) for r in rows],
)
last_t = max(r["t"] for r in rows)
state_rows.append((code, last_t, len(rows), "20260814"))
conn.executemany(
"INSERT OR REPLACE INTO sync_state VALUES (?,?,?,?)", state_rows
)
conn.commit()

def incremental_fetch():
"""基于 sync_state 表只拉新数据"""
for code, last_t in conn.execute(
"SELECT code, last_et FROM sync_state ORDER BY code"
).fetchall():
if not last_t:
continue
# last_t 是 YYYY-MM-DD，加 1 天作为起点
y, m, d = last_t.split("-")
from datetime import datetime, timedelta
st = (datetime(int(y), int(m), int(d)) + timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d")
# 增量最多 10 条（A 股一天就 1 条 K 线，10 足够节假日补漏）
rows = api.stock_history(code=code, period="d", st=st,
et="20260817", dividend="n", lt=10) or []
if rows:
conn.executemany(
"INSERT OR REPLACE INTO klines VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?)",
[(code, r["t"], r["o"], r["h"], r["l"], r["c"],
int(r["v"] or 0), r["a"], r["pc"]) for r in rows],
)
new_last = max(r["t"] for r in rows)
conn.execute(
"UPDATE sync_state SET last_et=?, rows_total=rows_total+?, "
"updated_at='20260817' WHERE code=?",
(new_last, len(rows), code),
)
conn.commit()

四、实测三阶段

样本：5 只股（平安银行 / 贵州茅台 / 宁德时代 / 中国平安 / 五粮液）。INITIAL_ET = 20260814（上周五），END_DATE = 20260817（今天）。

阶段 1：首次全量（脚本"上周五"第一次跑）

✓ 新增 1000 条 K 线，耗时 0.41s（2434 条/s）
✓ SQLite 累计 1000 条
✓ sync_state 表（都停在 2026-08-14）:
000001.SZ last_et=2026-08-14 rows_total=200
600519.SH last_et=2026-08-14 rows_total=200
300750.SZ last_et=2026-08-14 rows_total=200
601318.SH last_et=2026-08-14 rows_total=200
000858.SZ last_et=2026-08-14 rows_total=200

阶段 2：模拟「过几天后重跑」（今天 2026-08-17 重跑）

✓ 本次新增 5 条 / 调用 5 次 SDK / 耗时 498.9ms
✓ SQLite 累计 1005 条
✓ 当前 sync_state（已全部更新到 2026-08-17）:
000001.SZ last_et=2026-08-17 rows_total=201 updated=20260817
600519.SH last_et=2026-08-17 rows_total=201 updated=20260817
...

5 只股各加 1 天数据（周一 2026-08-17 的 K 线），调用 5 次 SDK。

阶段 3：立即再跑（验证幂等）

✓ 本次新增 0 条 / 调用 5 次 / 耗时 383.1ms
→ 日常只需这种「近乎空跑」开销

五、关键结论

阶段 调用次数 新增行数 耗时 价值
首次全量 5 1000 0.41s 把 5 只股过去 200 天一次性落库
增量 5 5 498.9ms 把过去 3 天的 1 条新 K 线补上
幂等再跑 5 0 383.1ms 探活，零写入

为什么这是工程化的关键：

• 把"每天 30 分钟全量重拉"压成"每天 60 秒增量 + 探活"
• 状态表 + PRIMARY KEY (code, t) 天然幂等 → 断网 / 进程崩 / 同事不小心跑两次都不会脏数据
• 配合下篇的「并发抓取」，还能再压一截

六、常见坑

1. state 表不 commit——写完状态不 commit，进程崩了下次重跑会以为"没拉过"导致重复
2. 跨节假日忘了加 buffer——周五 last_et 拉到 2026-08-14，下周一是 2026-08-17，加 buffer 拉到 2026-08-15 仍然有 0 行（周末确实没交易），但跨长假（如国庆）必须 buffer ≥ 7
3. 时区用服务器本地时区——updated_at = "20260817" 应该是本地日期而不是 UTC，CRON 调度前检查 date 命令的输出
4. state 表忘了 PRIMARY KEY——INSERT OR REPLACE 依赖 PK，没有 PK 就会变成 INSERT 重复行
5. 不检查 stock_history 返回空 list——节假日 / 退市股会返 []，要先判空再 max(t)，不然 max 空列表直接抛 ValueError

七、小结 + 下篇预告

02 一句话：增量更新的灵魂是 state 表——记住「上次拉到哪里」，下次只拉「之后」；配合 PRIMARY KEY (code, t) 天然幂等，断网崩进程都不怕。

下篇（#03）聊「分钟 K 线怎么落」：1 分钟 K 线一天 240 条 × 5000 只 = 120 万行/天，分区表 + 索引策略 + 按 (code, date) 切分文件。我们会演示把"全市场 1 分钟 K 线"装进单一 SQLite 文件、按月切分、按需查询。

免责声明

⚠️ 本文不构成投资建议。历史数据回测不代表未来表现，所有量化决策请结合自身风险承受能力。

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代码与接口文档参考：https://github.com/MaiRuiApi