新增一键运行功能

limit_up.py

@@ -1,5 +1,8 @@
 import pandas as pd
-from sqlalchemy import create_engine, text
+from sqlalchemy import text
+import argparse
+
+from stock_config import get_engine
 
 # --- 数据库配置 ---
 # 请根据实际情况修改数据库连接信息
@@ -34,13 +37,7 @@ def analyze_and_save_limits(start_date, end_date):
     """
     计算并在数据库中落地涨停、炸板详情
     """
-    engine = create_engine(
-        "mysql+pymysql://yangfan@8.159.129.156:10836/level?charset=utf8mb4",
-        connect_args={
-            "password": "aA%8023321088"
-        },
-        pool_pre_ping=True
-    )
+    engine = get_engine()
 
     # 0. 初始化检查表结构
     init_db(engine)
@@ -61,7 +58,7 @@ def analyze_and_save_limits(start_date, end_date):
         df = pd.read_sql(query, engine)
         if df.empty:
             print(f"⚠️ 在指定区间 ({start_date} -> {end_date}] 内未获取到数据。")
-            return
+            return True
 
         # 2. 涨停价计算规则
         def calc_limit(row):
@@ -108,19 +105,26 @@ def analyze_and_save_limits(start_date, end_date):
             print(f"📊 总计入库: {len(final_df)} 条记录（已自动去重并覆盖历史数据）。")
         else:
             print("ℹ️ 该时段内全市场无涨停或炸板记录。")
+        return True
 
     except Exception as e:
         print(f"❌ 运行失败: {e}")
+        return False
 
 
 # ============================================================
 # 用户配置区
 # ============================================================
 if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="计算并保存涨停/炸板数据")
+    parser.add_argument("--start-date", default="2026-04-29", help="开始日期，格式 YYYY-MM-DD，实际查询为大于该日期")
+    parser.add_argument("--end-date", default="2026-04-29", help="结束日期，格式 YYYY-MM-DD")
+    args = parser.parse_args()
+
     # 开始日期：计算从该日期的下一个交易日开始
-    START_DATE = '2026-04-23'
+    START_DATE = args.start_date
 
     # 结束日期
-    END_DATE = '2026-04-24'
+    END_DATE = args.end_date
 
-    analyze_and_save_limits(START_DATE, END_DATE)
+    analyze_and_save_limits(START_DATE, END_DATE)