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Python
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# 导入必要的模块
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import json # 用于处理JSON格式的数据
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import os # 用于文件路径操作
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def get_data_in_range(ticker, start_date, end_date, data_type, data_dir, period=None):
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"""
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从本地磁盘获取已保存和处理的FinnHub数据
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这个函数不是直接调用FinnHub API，而是从本地JSON文件中读取预先下载的数据
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参数说明:
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ticker (str): 股票代码，例如 'AAPL' 代表苹果公司
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start_date (str): 开始日期，格式为 YYYY-MM-DD，例如 '2024-01-01'
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end_date (str): 结束日期，格式为 YYYY-MM-DD，例如 '2024-01-31'
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data_type (str): 要获取的数据类型，可以是以下之一：
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- 'insider_trans': 内部交易数据
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- 'SEC_filings': SEC文件数据
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- 'news_data': 新闻数据
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- 'insider_senti': 内部人员情绪数据
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- 'fin_as_reported': 财务报告数据
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data_dir (str): 数据保存的目录路径
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period (str): 报告周期，默认为None。如果指定，应该是 'annual'（年度）或 'quarterly'（季度）
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返回值:
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dict: 过滤后的数据字典，键为日期，值为该日期的数据列表
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"""
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# 根据是否有报告周期来构建文件路径
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if period:
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# 如果有报告周期，文件名包含周期信息
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data_path = os.path.join(
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data_dir, # 数据目录
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"finnhub_data", # FinnHub数据子目录
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data_type, # 数据类型子目录
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f"{ticker}_{period}_data_formatted.json", # 文件名格式：股票代码_周期_数据格式.json
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)
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else:
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# 如果没有报告周期，使用默认文件名
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data_path = os.path.join(
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data_dir, "finnhub_data", data_type, f"{ticker}_data_formatted.json"
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)
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# 打开并读取JSON文件
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data = open(data_path, "r") # 以只读模式打开文件
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data = json.load(data) # 将JSON文件内容解析为Python字典
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# 根据日期范围过滤数据
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# 只保留在指定日期范围内且有数据的条目
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filtered_data = {}
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for key, value in data.items():
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# key是日期字符串，value是该日期的数据列表
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# 检查日期是否在范围内，且数据不为空
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if start_date <= key <= end_date and len(value) > 0:
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filtered_data[key] = value # 将符合条件的数据添加到结果中
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return filtered_data # 返回过滤后的数据
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