finviz-api 2.0重磅更新：修复9大核心功能，Python 3.10+必学特性

费好曦Lucia

510人浏览 · 2026-03-15 02:34:53

费好曦Lucia · 2026-03-15 02:34:53 发布

finviz-api 2.0重磅更新：修复9大核心功能，Python 3.10+必学特性

【免费下载链接】finviz Unofficial API for finviz.com 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/finviz

finviz-api 2.0版本已正式发布！作为finviz.com的非官方API，本次重大更新带来了9大核心功能修复、全面的测试套件以及对Python 3.10+的强力支持，为股票市场数据分析提供了更稳定、更强大的工具支持。

🚀 为什么选择finviz-api 2.0？

finviz-api 2.0解决了因FinViz网站2024年底重大DOM结构变更导致的所有数据抓取问题。新版本不仅完全重构了核心数据提取逻辑，还引入了全面的测试体系和现代化的开发工具链，让金融数据获取从未如此简单可靠。

✨ 核心功能修复亮点

1. `get_stock()`：90+数据点完整提取

完全重写的股票数据提取函数，现在能稳定返回90+关键财务指标。通过更新的选择器系统（如quote-header_ticker-wrapper和snapshot-td2），解决了之前数据为空或不完整的问题，特别是波动率数据现在能正确区分周/月组件。

2. `Screener`：全类型表格完美解析

修复了表格解析和表头提取逻辑，现在能正确从<th>元素提取表头信息，确保表格数据与表头完美对齐。支持所有表格类型：概览(Overview)、估值(Valuation)、财务(Financial)、所有权(Ownership)、表现(Performance)和技术(Technical)分析。

3. `get_news()`：时间戳智能解析

更新了时间戳解析系统，支持"Today HH:MMAM/PM"和"Mon-DD HH:MMAM/PM"等新格式，统一返回YYYY-MM-DD HH:MM标准格式，让新闻时间序列分析更加便捷。

4. `get_insider()`：新表格结构适配

针对FinViz新的styled-table-new表格类进行了优化，从thead th元素提取表头，确保所有内幕交易数据字段准确解析。

5. `get_analyst_price_targets()`：分析师评级精准获取

适配新的js-table-ratings表格类，正确解析分析师信息、评级和价格目标数据，为投资决策提供关键参考。

🐍 Python 3.10+特性深度整合

finviz-api 2.0全面拥抱Python现代特性，要求Python 3.10或更高版本。这一决策带来了多项优势：

利用结构模式匹配（Structural Pattern Matching）优化DOM解析逻辑
增强的类型提示支持，提高代码可读性和IDE支持
更好的异步处理能力，提升数据获取效率

🔧 开发与测试体系升级

全面测试套件

新版本引入了完整的测试体系，确保API稳定性：

test_stock.py：全面测试所有股票相关函数
test_screener.py：验证筛选器功能的正确性
test_integration.py：端到端工作流测试
内置速率限制机制，尊重FinViz服务器负载

测试代码位于项目的tests/目录下，开发者可以通过这些测试用例深入了解API的使用方法和边界情况。

现代化开发配置

项目采用现代化的开发工具链，配置文件位于pyproject.toml：

pytest：强大的测试框架
ruff：超高速Python代码检查器
mypy：静态类型检查，提升代码质量

📦 快速开始使用指南

1. 安装最新版本

pip install --upgrade finviz-api

2. 基本使用示例

获取股票数据：

from finviz.main_func import get_stock

# 获取苹果公司股票数据
stock_data = get_stock('AAPL')
print(stock_data['P/E'])  # 打印市盈率
print(stock_data['Forward P/E'])  # 打印远期市盈率

使用筛选器：

from finviz.screener import Screener

# 创建筛选器实例
screener = Screener(filters=['exch_nasd', 'cap_large'], table='Performance')

# 获取并打印结果
for stock in screener.data:
    print(f"{stock['Ticker']}: {stock['Performance (Week)']}")