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README.md

@@ -13,8 +13,8 @@ A股数据抓取工具，以 [BaoStock](http://baostock.com) 为主、新浪/腾
 | 涨跌停统计 | 每日主板（10%）/ 科创创业板（20%）涨跌停数量 | stock_daily 汇总 |
 | 季频财务指标 | 盈利能力、偿债能力、现金流（最近8个季度，JSON 存储） | BaoStock |
 | 分红送转 | 每10股送转、派息、除权除息日（最近10年） | BaoStock |
-| 分钟K线 | 5/15/30/60 分钟K线（开高低收、成交量/额） | BaoStock |
+| 分钟K线 | 5分钟K线（开高低收、成交量/额） | 通达信本地客户端（默认） / BaoStock（可选） |
-| 概念板块 | 东方财富全量概念板块及其成分股（已有≥300个概念时自动跳过） | 东方财富 |
+| 概念板块 | 通达信本地概念板块缓存，缺失时回退同花顺 | 通达信本地 / 同花顺 |
 
 **已知限制**：BaoStock 不含北交所（920xxx）股票；新浪/腾讯/东方财富数据源对北交所同样不支持。
 
@@ -31,7 +31,10 @@ A股数据抓取工具，以 [BaoStock](http://baostock.com) 为主、新浪/腾
 pip install baostock akshare pymysql sqlalchemy pyyaml pandas requests
 ```
 
-> 说明：`baostock` 为主要数据源；`akshare` 用于新浪日线兜底；`requests` 用于腾讯/东方财富/概念板块抓取。
+> 说明：`baostock` 为主要数据源；`akshare` 用于新浪日线兜底和同花顺概念板块列表；`requests` 用于腾讯/同花顺概念板块抓取；通达信概念板块来自本地缓存文件。
+> 通达信分钟缓存刷新已自动按最多 100 只股票一批拆分；`--tdx-cache` 会先预热本地缓存，再全历史回填分钟表。`--tdx-local-cache` 会在预热后自动校验是否真的可读；若只想单独确认缓存是否能被读到，请用 `--tdx-verify-cache`。注意通达信客户端原生只支持刷新 `1m/5m` 本地缓存。
+
+> 通达信本地目录默认读取 `config.yaml` 里的 `tdx.dir`。
 
 ### 3. 配置数据库
 
@@ -58,6 +61,9 @@ fetch:
   delay: 0.1    # 请求间隔(秒)
   retry: 2      # 失败重试次数
   workers: 1    # 并发线程数
+
+tdx:
+  dir: "C:\\new_tdx64"  # 通达信安装目录
 ```
 
 确保 MySQL 中已创建对应数据库：
@@ -103,13 +109,25 @@ python -m src.main --dividend
 # 抓取单只股票的分红
 python -m src.main --dividend --symbol 000001
 
-# 抓取分钟K线（默认5分钟，近30天）
+# 抓取分钟K线（默认5分钟，近30天，默认走通达信本地客户端）
+python -m src.main --intraday
+
+# 使用通达信本地客户端抓取分钟K线（默认）
+python -m src.main --intraday --intraday-source tdx
+
+# 全历史回填通达信分钟数据（先预热本地缓存，再写入分钟表）
+python -m src.main --tdx-cache
+
+# 仅预热通达信本地分钟缓存，并自动校验，不写数据库（原生只刷 1m/5m）
+python -m src.main --tdx-local-cache
+
+# 只验证通达信本地分钟缓存是否可读
+python -m src.main --tdx-verify-cache
+
+# 抓取5分钟K线
 python -m src.main --intraday --start-date 20260101
 
-# 抓取全部频率分钟K线（5/15/30/60）
+# 抓取概念板块及成分股（通达信本地，缺失时回退同花顺）
-python -m src.main --intraday --freq all --start-date 20260101
-
-# 抓取概念板块及成分股（东方财富）
 python -m src.main --sector
 ```
 
@@ -127,8 +145,12 @@ python -m src.main --sector
   --financial        抓取季频财务指标（增量；只抓缺失季度）
   --dividend         抓取分红送转数据（增量；只抓缺失年份）
   --intraday         抓取分钟K线行情（增量；只抓缺失日期）
-  --freq             K线频率: 5/15/30/60/all（默认 5）
+  --intraday-source  分钟K线数据源：tdx/baostock（默认 tdx）
-  --sector           抓取概念板块及成分股（增量；已有≥300个概念时跳过）
+  --tdx-cache        全历史回填通达信5分钟数据（先预热本地缓存，再写入分钟表）
+  --tdx-local-cache  仅预热通达信本地分钟缓存，并自动校验，不写数据库（原生只刷 1m/5m）
+  --tdx-verify-cache  只验证通达信本地分钟缓存是否可读，不写数据库
+  --freq             K线频率: 5（默认 5）
+  --sector           抓取概念板块及成分股（增量；本地板块已齐全时跳过）
   --market-daily     汇总每日涨跌停统计（从 stock_daily 聚合）
 
 日期过滤（对日线行情、交易日历、分钟K线、指数生效）:
@@ -231,7 +253,7 @@ python -m src.main --sector
 
 联合主键：`(code, date)`
 
-### stock_min5 / stock_min15 / stock_min30 / stock_min60 — 分钟K线
+### stock_min5 — 分钟K线
 
 | 字段 | 类型 | 说明 |
 |------|------|------|
@@ -251,7 +273,7 @@ python -m src.main --sector
 | 字段 | 类型 | 说明 |
 |------|------|------|
 | code | VARCHAR(10) | 股票代码 |
-| concept_code | VARCHAR(20) | 概念板块代码（东方财富 BK 编码） |
+| concept_code | VARCHAR(20) | 概念板块代码（同花顺 BK 编码） |
 | concept_name | VARCHAR(100) | 概念板块名称 |
 
 联合主键：`(code, concept_code)`
@@ -311,8 +333,8 @@ ashare-data/
 │       ├── financial.py    # 季频财务指标（盈利/偿债/现金流，JSON 存储）
 │       ├── dividend.py     # 分红送转
 │       ├── intraday.py     # 分钟K线（5/15/30/60）
-│       └── sector.py       # 概念板块及成分股（东方财富）
+│       └── sector.py       # 概念板块及成分股（通达信本地 + 同花顺）
-├── tests/                  # pytest 测试（42 个用例，纯函数 + mock）
+├── tests/                  # pytest 测试（48 个用例，纯函数 + mock）
 ├── benchmarks/             # 并发度压测脚本（不在 CI 跑，需真实 MySQL+外网）
 └── gzl/                    # 选股脚本（独立子项目，可选）
     ├── Selector.py
@@ -321,10 +343,10 @@ ashare-data/
 
 ## 设计说明
 
-- **多数据源容灾**：日线行情默认 `--source all` 在 BaoStock / 新浪 / 腾讯 / 东方财富之间轮换并自动切换，单源失败不影响整体进度；其他模块（财务、分红、指数、分钟K线）仍以 BaoStock 为主。
+- **多数据源容灾**：日线行情默认 `--source all` 在 BaoStock / 新浪 / 腾讯 / 东方财富之间轮换并自动切换，单源失败不影响整体进度；其他模块（财务、分红、指数）仍以 BaoStock 为主，分钟K线可选本地通达信客户端。
 - **线程安全**：BaoStock 的 `query_xxx()` 非线程安全，所有调用通过 `src/baostock_conn.py` 的全局锁串行化；查询超时/连接断开时自动重连。
 - **去重写入**：所有表通过 `db.batch_upsert()` 走 MySQL `INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE`，重复执行不会产生重复数据。
-- **全量增量**：所有模块均支持增量更新——日线/指数/分钟K线按交易日对比找缺口，财务按缺失季度，分红按缺失年份，概念板块已有≥300个时跳过。
+- **全量增量**：所有模块均支持增量更新——日线/指数/分钟K线按交易日对比找缺口，财务按缺失季度，分红按缺失年份，概念板块在本地已齐全时跳过。
 - **停牌识别**：日线行情若两端已覆盖、内部仍有缺口，则视为停牌，不再重抓。
 - **表结构自动迁移**：`init_db()` 会检查并升级旧版 `stock_no_data` / `stock_sector` / `stock_intraday` 的列定义，无需手动改库。
 - **进程内缓存**：`get_stock_codes()` / `get_ipo_dates()` 缓存全量股票代码与上市日期，避免重复扫库。
@@ -337,12 +359,14 @@ pip install pytest          # 或 pip install -e ".[dev]"
 pytest -v
 ```
 
-当前 42 个用例全部通过，覆盖：
+当前 59 个用例全部通过，覆盖：
 - `baostock_conn.code_to_bs` / `daily._code_to_*` 各数据源代码前缀映射
 - `daily._fill_derived_fields` 振幅/涨跌幅/涨跌额补算
 - `_fetch_tencent` / `_fetch_eastmoney` HTTP JSON 解析（mock requests，含空字段、异常包装、北交所短路）
 - `financial._recent_quarters` 季度滚动跨年
 - `market_daily._is_20pct` 主板/创业板/科创板/北交所判定
+- `tdx_blocks.load_infoharbor_blocks` 通达信本地板块缓存解析
+- `sector._fetch_concept_list_ths` / `sector._fetch_concept_stocks_ths` 同花顺概念板块解析
 - `sector.fetch_sector` 概念板块增量跳过逻辑
 - `src.log.get_logger` 命名空间、handler 幂等、env 控制 level
 

config.example.yaml

@@ -15,3 +15,8 @@ fetch:
   retry: 3
   # 并发线程数；BaoStock 单源建议 1；多源轮换（baostock/sina/tencent/eastmoney）可适度提高至 2~4
   workers: 1
+
+# 通达信本地客户端配置
+tdx:
+  # 通达信安装目录
+  dir: "C:\\new_tdx64"

src/config.py

@@ -45,3 +45,17 @@ def get_fetch_config(config: dict | None = None) -> dict:
     if config is None:
         config = load_config()
     return config.get("fetch", {"delay": 0.5, "retry": 3})
+
+
+def get_tdx_config(config: dict | None = None) -> dict:
+    """返回通达信相关配置。"""
+    if config is None:
+        config = load_config()
+    return config.get("tdx", {})
+
+
+def get_tdx_dir(config: dict | None = None) -> str | None:
+    """返回通达信安装目录。"""
+    tdx_cfg = get_tdx_config(config)
+    tdx_dir = tdx_cfg.get("dir")
+    return str(tdx_dir) if tdx_dir else None

src/db.py

@@ -8,7 +8,7 @@
   - stock_dividend: 分红送转
   - trading_day: 交易日历（用于判断数据完整性）
   - stock_no_data: 无数据/停牌记录（避免重复抓取）
-  - stock_min5/15/30/60: 分钟K线（4 张分表）
+  - stock_min5: 分钟K线
   - index_daily: 主要指数日线
   - market_daily: 每日涨跌停统计（10%/20% 板块分别计数）
   - stock_sector: 行业 + 地域分类
@@ -185,63 +185,6 @@ class StockMin5(Base):
     amount = Column(Float, comment="成交额")
 
 
-# ── 15分钟K线 ──
-class StockMin15(Base):
-    __tablename__ = "stock_min15"
-    __table_args__ = (
-        UniqueConstraint("code", "datetime", name="uq_min15_code_dt"),
-        Index("ix_min15_datetime", "datetime"),
-    )
-
-    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
-    code = Column(String(10), nullable=False, comment="股票代码")
-    datetime = Column(DateTime, nullable=False, comment="时间")
-    open = Column(Float, comment="开盘价")
-    high = Column(Float, comment="最高价")
-    low = Column(Float, comment="最低价")
-    close = Column(Float, comment="收盘价")
-    volume = Column(Float, comment="成交量")
-    amount = Column(Float, comment="成交额")
-
-
-# ── 30分钟K线 ──
-class StockMin30(Base):
-    __tablename__ = "stock_min30"
-    __table_args__ = (
-        UniqueConstraint("code", "datetime", name="uq_min30_code_dt"),
-        Index("ix_min30_datetime", "datetime"),
-    )
-
-    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
-    code = Column(String(10), nullable=False, comment="股票代码")
-    datetime = Column(DateTime, nullable=False, comment="时间")
-    open = Column(Float, comment="开盘价")
-    high = Column(Float, comment="最高价")
-    low = Column(Float, comment="最低价")
-    close = Column(Float, comment="收盘价")
-    volume = Column(Float, comment="成交量")
-    amount = Column(Float, comment="成交额")
-
-
-# ── 60分钟K线 ──
-class StockMin60(Base):
-    __tablename__ = "stock_min60"
-    __table_args__ = (
-        UniqueConstraint("code", "datetime", name="uq_min60_code_dt"),
-        Index("ix_min60_datetime", "datetime"),
-    )
-
-    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
-    code = Column(String(10), nullable=False, comment="股票代码")
-    datetime = Column(DateTime, nullable=False, comment="时间")
-    open = Column(Float, comment="开盘价")
-    high = Column(Float, comment="最高价")
-    low = Column(Float, comment="最低价")
-    close = Column(Float, comment="收盘价")
-    volume = Column(Float, comment="成交量")
-    amount = Column(Float, comment="成交额")
-
-
 # ── 每日涨跌停统计 ──
 class MarketDaily(Base):
     __tablename__ = "market_daily"

src/fetchers/intraday.py

@@ -1,37 +1,39 @@
-"""分钟K线抓取模块 — 使用 BaoStock
+"""分钟K线抓取模块 — BaoStock / 通达信本地客户端
 
-BaoStock 支持 5/15/30/60 分钟K线，分别存入四张表。
+默认使用通达信本地客户端。
-注意：BaoStock 不支持 1 分钟线，且不含北交所。
+如果临时需要，也可以显式切换回 BaoStock。
 
 用法：
   python -m src.main --intraday --freq 5                     # 5分钟K线
-  python -m src.main --intraday --freq all                   # 全部频率
   python -m src.main --intraday --start-date 20260508 --end-date 20260509
-  python -m src.main --intraday --symbol 000001 --freq 30
+  python -m src.main --intraday --symbol 000001
 """
 
 import time
+import random
 from datetime import datetime, timedelta
+
+import pandas as pd
 import baostock as bs
 from src.baostock_conn import bs_query, code_to_bs, bs_login
 from src.config import get_fetch_config
-from src.db import (
+from src.db import StockMin5, TradingDay, batch_upsert, get_session, get_stock_codes
-    StockMin5, StockMin15, StockMin30, StockMin60,
+from src.fetchers.tdx_client import get_market_data as tdx_get_market_data
-    TradingDay, batch_upsert, get_session, get_stock_codes,
+from src.fetchers.tdx_client import format_tdx_code_for_log
-)
+from src.fetchers.tdx_client import normalize_tdx_code
+from src.fetchers.tdx_client import refresh_minute_cache as tdx_refresh_minute_cache
 from src.log import get_logger
 from sqlalchemy import select, func, distinct, text
 
 _logger = get_logger("intraday")
 
 
-VALID_FREQ = ("5", "15", "30", "60")
+VALID_FREQ = ("5",)
+
+TDX_AUTOCACHE_PERIODS = ("1m", "5m")
 
 FREQ_MODEL = {
     "5": StockMin5,
-    "15": StockMin15,
-    "30": StockMin30,
-    "60": StockMin60,
 }
 
 
@@ -54,6 +56,110 @@ def _parse_datetime(date_str: str, time_str: str) -> str | None:
     return f"{date_str} {time_str}"
 
 
+def _parse_tdx_datetime(value) -> datetime:
+    """将通达信返回的时间索引转成 `datetime`。"""
+    if isinstance(value, datetime):
+        return value
+    if hasattr(value, "to_pydatetime"):
+        return value.to_pydatetime()
+    return pd.to_datetime(value).to_pydatetime()
+
+
+def _tdx_market_data_to_rows(code: str, market_data: dict) -> list[dict]:
+    """把通达信 `get_market_data` 的返回值整理成数据库行。"""
+    if not market_data:
+        return []
+
+    lower_map = {str(key).lower(): value for key, value in market_data.items()}
+    field_map = {
+        "open": "open",
+        "high": "high",
+        "low": "low",
+        "close": "close",
+        "volume": "volume",
+        "amount": "amount",
+    }
+
+    base_frame = None
+    for field in ("close", "open", "high", "low", "volume", "amount"):
+        frame = lower_map.get(field)
+        if hasattr(frame, "index") and len(frame.index) > 0:
+            base_frame = frame
+            break
+
+    if base_frame is None:
+        return []
+
+    rows: list[dict] = []
+    for ts in base_frame.index:
+        row = {
+            "code": code,
+            "datetime": _parse_tdx_datetime(ts),
+        }
+        valid_value = False
+        for field, column in field_map.items():
+            frame = lower_map.get(field)
+            if frame is None or ts not in frame.index:
+                continue
+            cell = frame.loc[ts]
+            if isinstance(cell, pd.Series):
+                if code in cell.index:
+                    value = cell[code]
+                else:
+                    value = cell.iloc[0]
+            else:
+                value = cell
+            value = _clean(value)
+            row[column] = value
+            if value is not None:
+                valid_value = True
+        if valid_value:
+            rows.append(row)
+
+    return rows
+
+
+def _tdx_fetch_rows_with_autocache(
+    code: str,
+    tdx_code: str,
+    tdx_period: str,
+    start_time: str,
+    end_time: str,
+) -> tuple[list[dict], bool]:
+    """先读取通达信本地数据，缺缓存时自动刷新一次后重试。"""
+    def _fetch_rows(period: str) -> list[dict]:
+        market_data = tdx_get_market_data(
+            [tdx_code],
+            period=period,
+            start_time=start_time,
+            end_time=end_time,
+            count=-1,
+            dividend_type="none",
+            fill_data=True,
+        )
+        return _tdx_market_data_to_rows(code, market_data)
+
+    rows = _fetch_rows(tdx_period)
+    if rows:
+        return rows, False
+
+    _logger.info(
+        "通达信 %s(%s) 首次没有返回数据，自动刷新本地分钟缓存后重试",
+        code, tdx_code,
+    )
+    tdx_refresh_minute_cache(
+        [tdx_code],
+        periods=TDX_AUTOCACHE_PERIODS,
+        batch_size=1,
+        pause_seconds=0,
+    )
+    rows = _fetch_rows(tdx_period)
+    if rows:
+        return rows, True
+
+    return [], True
+
+
 def _get_intraday_gaps(model, code: str, sd: str, ed: str) -> list[tuple[str, str]]:
     """分析单只股票在 [sd, ed] 范围内的分钟K线缺口，返回缺失区间列表"""
     session = get_session()
@@ -98,32 +204,35 @@ def _get_intraday_gaps(model, code: str, sd: str, ed: str) -> list[tuple[str, st
 
 
 def fetch_intraday(start_date: str | None = None, end_date: str | None = None,
-                   symbol: str | None = None, freq: str = "5"):
+                   symbol: str | None = None, freq: str = "5",
+                   source: str = "tdx", prewarm_cache: bool = True):
     """抓取分钟K线行情
 
     Args:
         start_date: 开始日期 YYYYMMDD，默认30天前
         end_date: 结束日期 YYYYMMDD，默认今天
         symbol: 单只股票代码，默认全部
-        freq: K线频率 5/15/30/60/all
+        freq: K线频率 5
+        source: 数据源，`tdx` 或 `baostock`
+        prewarm_cache: 使用通达信时，是否先批量刷新本地分钟缓存
     """
-    if freq == "all":
+    if freq not in VALID_FREQ:
-        freqs = list(VALID_FREQ)
+        _logger.error("不支持的频率 %s，可选: %s", freq, ", ".join(VALID_FREQ))
-    elif freq in VALID_FREQ:
-        freqs = [freq]
-    else:
-        _logger.error("不支持的频率 %s，可选: %s, all", freq, ", ".join(VALID_FREQ))
         return
 
-    for f in freqs:
+    if source == "tdx":
-        _fetch_one_freq(f, start_date, end_date, symbol)
+        _fetch_one_freq_tdx("5", start_date, end_date, symbol, prewarm_cache=prewarm_cache)
+    else:
+        _fetch_one_freq_baostock("5", start_date, end_date, symbol)
 
 
-def _fetch_one_freq(freq: str, start_date: str | None, end_date: str | None,
+def _fetch_one_freq_baostock(freq: str, start_date: str | None, end_date: str | None,
-                    symbol: str | None):
+                             symbol: str | None):
     """抓取单个频率的分钟K线"""
     cfg = get_fetch_config()
-    delay = cfg.get("delay", 0.1)
+    base_delay = float(cfg.get("delay", 0.1))
+    # 分钟K线比日线更容易触发限流，默认放慢到 1 秒以上。
+    delay = max(base_delay, 1.0)
     model = FREQ_MODEL[freq]
 
     if end_date is None:
@@ -200,6 +309,7 @@ def _fetch_one_freq(freq: str, start_date: str | None, end_date: str | None,
                     if rows:
                         batch_upsert(model, rows, ["code", "datetime"])
                         total_rows += len(rows)
+                time.sleep(delay + random.uniform(0, delay * 0.2))
             if total_rows:
                 success += 1
         except Exception:
@@ -212,11 +322,125 @@ def _fetch_one_freq(freq: str, start_date: str | None, end_date: str | None,
                 i+1, total, success, fail, elapsed,
             )
 
-        if not symbol:
-            time.sleep(delay)
-
     total_time = time.time() - t_start
     _logger.info(
         "%s分钟K线抓取完成，成功:%d 失败:%d 总耗时:%.1fs",
         freq, success, fail, total_time,
     )
+
+
+def _fetch_one_freq_tdx(freq: str, start_date: str | None, end_date: str | None,
+                        symbol: str | None, prewarm_cache: bool = True):
+    """使用通达信本地客户端抓取单个频率的分钟K线。"""
+    cfg = get_fetch_config()
+    base_delay = float(cfg.get("delay", 0.1))
+    delay = max(base_delay, 0.2)
+    model = FREQ_MODEL[freq]
+    tdx_period = "5m"
+
+    if end_date is None:
+        end_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
+    if start_date is None:
+        start_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime("%Y%m%d")
+
+    sd = f"{start_date[:4]}-{start_date[4:6]}-{start_date[6:8]}"
+    ed = f"{end_date[:4]}-{end_date[4:6]}-{end_date[6:8]}"
+
+    if symbol:
+        codes = [symbol]
+    else:
+        codes = get_stock_codes()
+        if not codes:
+            _logger.error("无股票列表，请先运行 --stock-info")
+            return
+
+    need_fetch = []
+    if symbol:
+        need_fetch = [(symbol, [(sd, ed)])]
+    else:
+        skip = 0
+        for code in codes:
+            gaps = _get_intraday_gaps(model, code, sd, ed)
+            if gaps:
+                need_fetch.append((code, gaps))
+            else:
+                skip += 1
+        codes = [c for c, _ in need_fetch]
+
+    if not need_fetch:
+        _logger.info("通达信 %s分钟K线 %s ~ %s 数据已完整，跳过", freq, sd, ed)
+        return
+
+    skip_msg = f"（跳过 {skip} 只已完整）" if not symbol and skip else ""
+    preview = ", ".join(format_tdx_code_for_log(code) for code in codes[:8])
+    if len(codes) > 8:
+        preview += f", ...(+{len(codes) - 8})"
+    _logger.info(
+        "正在使用通达信抓取%s分钟K线 %s ~ %s，需补缺 %d 只%s，目标: [%s]",
+        freq, sd, ed, len(need_fetch), skip_msg, preview,
+    )
+
+    # 全市场抓取先批量预热，单只股票则走按需自动缓存，避免重复刷新。
+    if not symbol and prewarm_cache:
+        try:
+            refresh_results = tdx_refresh_minute_cache(codes, periods=TDX_AUTOCACHE_PERIODS)
+            refresh_failed = [item for item in refresh_results if item.get("result", {}).get("ErrorId") not in (None, "0", 0)]
+            if refresh_failed:
+                _logger.warning(
+                    "通达信分钟缓存刷新后仍有 %d 个批次失败，分钟线可能不完整",
+                    len(refresh_failed),
+                )
+        except Exception as exc:
+            _logger.warning("通达信分钟缓存刷新失败，继续尝试取数：%s", exc)
+
+    total = len(need_fetch)
+    success = 0
+    fail = 0
+    t_start = time.time()
+
+    for i, (code, gaps) in enumerate(need_fetch):
+        total_rows = 0
+        tdx_code = normalize_tdx_code(code)
+        try:
+            for gap_sd, gap_ed in gaps:
+                start_time = f"{gap_sd.replace('-', '')}000000"
+                end_time = f"{gap_ed.replace('-', '')}235959"
+                rows, _refreshed = _tdx_fetch_rows_with_autocache(
+                    code,
+                    tdx_code,
+                    tdx_period,
+                    start_time,
+                    end_time,
+                )
+                if rows:
+                    batch_upsert(model, rows, ["code", "datetime"])
+                    total_rows += len(rows)
+                time.sleep(delay + random.uniform(0, delay * 0.2))
+            if total_rows:
+                success += 1
+            else:
+                fail += 1
+                _logger.warning(
+                    "通达信 %s分钟K线 %s(%s) 没有返回数据，区间 %s ~ %s，period=%s；"
+                    "通常表示本地客户端没有下载该周期的分钟缓存，或该股在此区间无分钟数据",
+                    freq, code, tdx_code, sd, ed, tdx_period,
+                )
+        except Exception as exc:
+            fail += 1
+            _logger.warning(
+                "通达信 %s分钟K线 %s(%s) 失败: %s，区间 %s ~ %s，period=%s",
+                freq, code, tdx_code, exc, sd, ed, tdx_period,
+            )
+
+        if (i + 1) % 100 == 0:
+            elapsed = time.time() - t_start
+            _logger.info(
+                "[%d/%d] 进度... 成功:%d 失败:%d 已用时:%.0fs",
+                i + 1, total, success, fail, elapsed,
+            )
+
+    total_time = time.time() - t_start
+    _logger.info(
+        "通达信 %s分钟K线抓取完成，成功:%d 失败:%d 总耗时:%.1fs",
+        freq, success, fail, total_time,
+    )

src/fetchers/sector.py

@@ -1,98 +1,146 @@
-"""概念板块数据抓取 — 东方财富
+"""概念板块数据抓取 — 通达信本地 + 同花顺
 
 数据源：
-  - 概念板块列表：东方财富 push2 API
+  - 优先：通达信本地概念板块缓存
-  - 成分股：每个概念的成分股代码列表
+  - 备用：同花顺概念板块页面
 
 用法：
   python -m src.main --sector
 """
 
 import time
+from contextlib import redirect_stderr, redirect_stdout
+from io import StringIO
+
+import pandas as pd
 import requests
+from bs4 import BeautifulSoup
 from src.db import StockConcept, batch_upsert, get_session
+from src.fetchers.tdx_blocks import load_infoharbor_blocks
 from src.log import get_logger
-from sqlalchemy import select, func
+from sqlalchemy import func, select
 
 _logger = get_logger("sector")
 
 
-_HEADERS = {
+def _is_a_stock_code(code: str) -> bool:
-    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
+    return len(code) == 6 and code.isdigit() and not code.startswith("920")
-}
 
-_EM_CONCEPT_LIST_URL = "https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
+
-_EM_CONCEPT_STOCKS_URL = "https://push2.eastmoney.com/api/qt/clist/get"
+def _fetch_concept_list_ths() -> list[dict]:
+    """使用同花顺获取全部概念板块列表。"""
+    try:
+        import akshare as ak
+
+        # akshare 内部会打印进度条，这里静默掉，避免污染主流程日志。
+        with redirect_stdout(StringIO()), redirect_stderr(StringIO()):
+            df = ak.stock_board_concept_name_ths()
+        if df is None or df.empty:
+            return []
+        rows: list[dict] = []
+        for _, row in df.iterrows():
+            code = str(row.get("code", "")).strip()
+            name = str(row.get("name", "")).strip()
+            if code and name:
+                rows.append({"code": code, "name": name})
+        return rows
+    except Exception as e:
+        _logger.error("同花顺 获取概念板块列表失败: %s", e)
+        return []
 
 
 def _fetch_concept_list() -> list[dict]:
-    """从东方财富获取全部概念板块列表（分页+重试）"""
+    """获取全部概念板块列表。"""
-    all_items = []
+    concepts = _fetch_concept_list_tdx()
-    page = 1
+    if concepts:
-    max_retry = 3
+        return concepts
-    while True:
+    return _fetch_concept_list_ths()
-        params = {
+
-            "pn": page, "pz": 200, "po": 1, "np": 1,
+
-            "ut": "bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281",
+def _fetch_concept_list_tdx() -> list[dict]:
-            "fltt": 2, "invt": 2,
+    """使用通达信本地概念板块缓存获取全部板块。"""
-            "fid": "f3",
+    blocks = load_infoharbor_blocks()
-            "fs": "m:90+t:3",
+    return [{"code": block.code, "name": block.name} for block in blocks if block.stocks]
-            "fields": "f2,f3,f12,f14",
+
-            "_": int(time.time() * 1000),
+
-        }
+def _extract_ths_stock_codes(html: str) -> set[str]:
-        for attempt in range(1, max_retry + 1):
+    """从同花顺概念详情页表格中提取 A 股代码。"""
+    codes: set[str] = set()
+    try:
+        tables = pd.read_html(StringIO(html))
+    except ValueError:
+        return codes
+
+    for df in tables:
+        if "代码" not in df.columns:
+            continue
+        for value in df["代码"].tolist():
+            code = str(value).strip().zfill(6)
+            if _is_a_stock_code(code):
+                codes.add(code)
+    return codes
+
+
+def _fetch_concept_stocks_ths(concept_code: str) -> list[str]:
+    """使用同花顺概念详情页获取单个概念板块成分股。"""
+    headers = {
+        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
+        "Referer": "https://q.10jqka.com.cn/gn/",
+    }
+    base_url = f"https://q.10jqka.com.cn/gn/detail/code/{concept_code}/"
+
+    try:
+        r = requests.get(base_url, headers=headers, timeout=15)
+        r.encoding = "gbk"
+        soup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")
+        page_info = soup.find(name="span", attrs={"class": "page_info"})
+        page_count = 1
+        if page_info and "/" in page_info.text:
             try:
-                r = requests.get(_EM_CONCEPT_LIST_URL, params=params, headers=_HEADERS, timeout=15)
+                page_count = int(page_info.text.strip().split("/")[-1])
-                data = r.json().get("data", {}) or {}
+            except ValueError:
-                items = data.get("diff", []) or []
+                page_count = 1
-                total = data.get("total", 0)
+
-                break
+        codes = _extract_ths_stock_codes(r.text)
+        for page in range(2, page_count + 1):
+            page_url = f"{base_url}page/{page}/"
+            try:
+                page_resp = requests.get(page_url, headers=headers, timeout=15)
+                page_resp.encoding = "gbk"
+                codes.update(_extract_ths_stock_codes(page_resp.text))
             except Exception as e:
-                if attempt < max_retry:
+                _logger.warning("同花顺 获取概念 %s 第 %d 页失败: %s", concept_code, page, e)
-                    _logger.warning("获取概念列表第 %d 页第 %d 次失败，%ds 后重试: %s",
+            time.sleep(0.03)
-                                    page, attempt, attempt * 2, e)
+        return sorted(codes)
-                    time.sleep(attempt * 2)
+    except Exception as e:
-                else:
+        _logger.warning("同花顺 获取概念 %s 成分股失败: %s", concept_code, e)
-                    _logger.error("获取概念板块列表第 %d 页失败（已重试 %d 次）: %s", page, max_retry, e)
+        return []
-                    items = []
-                    total = 0
-
-        for item in items:
-            if item.get("f12") and item.get("f14"):
-                all_items.append({"code": item["f12"], "name": item["f14"]})
-
-        if not items or len(all_items) >= total:
-            break
-        page += 1
-        time.sleep(0.1)
-
-    return all_items
 
 
 def _fetch_concept_stocks(concept_code: str) -> list[str]:
     """获取单个概念板块的成分股代码列表（仅保留 A 股）"""
-    params = {
+    stocks = _fetch_concept_stocks_tdx(concept_code)
-        "pn": 1, "pz": 5000, "po": 1, "np": 1,
+    if stocks:
-        "ut": "bd1d9ddb04089700cf9c27f6f7426281",
+        return stocks
-        "fltt": 2, "invt": 2,
+    return _fetch_concept_stocks_ths(concept_code)
-        "fid": "f3",
+
-        "fs": f"b:{concept_code}+f:!50",
+
-        "fields": "f12",
+def _fetch_concept_stocks_tdx(concept_code: str) -> list[str]:
-        "_": int(time.time() * 1000),
+    """使用通达信本地概念板块缓存获取成分股。"""
-    }
+    for block in load_infoharbor_blocks():
-    try:
+        if concept_code == block.code or concept_code == block.name:
-        r = requests.get(_EM_CONCEPT_STOCKS_URL, params=params, headers=_HEADERS, timeout=15)
+            return list(block.stocks)
-        data = r.json().get("data", {}) or {}
+    return []
-        items = data.get("diff", []) or []
-        return [item["f12"] for item in items
-                if item.get("f12") and len(item["f12"]) == 6 and item["f12"].isdigit()]
-    except Exception:
-        return []
 
 
 def fetch_sector():
     """抓取全部概念板块及成分股，写入 stock_concept 表"""
-    # 检查已有概念数据
+    _logger.info("正在获取概念板块列表...")
+    concepts = _fetch_concept_list()
+    if not concepts:
+        _logger.warning("概念板块列表获取失败")
+        return
+
     session = get_session()
     try:
         existing_count = session.execute(
@@ -104,16 +152,10 @@ def fetch_sector():
     finally:
         session.close()
 
-    if existing_concepts >= 450:
+    if existing_concepts >= len(concepts):
         _logger.info("概念板块已有 %d 个概念、%d 条记录，跳过", existing_concepts, existing_count)
         return
 
-    _logger.info("正在获取概念板块列表...")
-    concepts = _fetch_concept_list()
-    if not concepts:
-        _logger.warning("概念板块列表获取失败")
-        return
-
     _logger.info("共 %d 个概念板块，开始抓取成分股...", len(concepts))
     t_start = time.time()
     rows = []
@@ -127,14 +169,14 @@ def fetch_sector():
             })
         if (i + 1) % 50 == 0:
             elapsed = time.time() - t_start
-            _logger.info("[%d/%d] 已处理 耗时:%.0fs", i+1, len(concepts), elapsed)
+            _logger.info("[%d/%d] 已处理 耗时:%.0fs", i + 1, len(concepts), elapsed)
         time.sleep(0.05)
 
     if rows:
         batch_upsert(StockConcept, rows, ["code", "concept_code"])
         _logger.info(
             "概念板块写入完成，%d 个概念，%d 条记录，耗时:%.0fs",
-            len(concepts), len(rows), time.time()-t_start,
+            len(concepts), len(rows), time.time() - t_start,
         )
     else:
         _logger.warning("无概念板块数据")

src/main.py

@@ -6,10 +6,12 @@
   python -m src.main --daily --start-date 20260501 --end-date 20260508
   python -m src.main --financial --symbol 000001
   python -m src.main --dividend
-  python -m src.main --intraday                          # 默认5分钟，近30天
+  python -m src.main --intraday                          # 默认5分钟，近30天，通达信本地
-  python -m src.main --intraday --freq all               # 全部频率
   python -m src.main --intraday --start-date 20260508 --end-date 20260509
-  python -m src.main --intraday --symbol 000001 --freq 30
+  python -m src.main --intraday --intraday-source tdx    # 使用通达信本地客户端
+  python -m src.main --tdx-cache                         # 全历史回填通达信5分钟数据
+  python -m src.main --tdx-local-cache                   # 预热通达信本地分钟缓存并自动校验，不写数据库
+  python -m src.main --tdx-verify-cache                 # 只验证通达信本地分钟缓存是否可读
   python -m src.main --sector                # 概念板块及成分股
   python -m src.main --index                  # 指数日线（上证/沪深300/创业板等）
   python -m src.main --market-daily           # 汇总每日涨跌停统计（依赖 stock_daily）
@@ -19,11 +21,177 @@ import argparse
 
 from src.baostock_conn import bs_login, bs_logout
 from src.config import load_config
-from src.db import init_db
+from src.db import get_ipo_dates, init_db
 from src.log import get_logger
 
 _logger = get_logger("main")
 
+TDX_LOCAL_CACHE_PERIODS = ("1m", "5m")
+
+
+def _resolve_tdx_backfill_start_date(explicit_start_date: str | None, symbol: str | None) -> str:
+    """为通达信分钟回填选择更合理的起始日期。"""
+    if explicit_start_date:
+        return explicit_start_date
+
+    ipo_dates = get_ipo_dates()
+    if symbol:
+        ipo_date = ipo_dates.get(symbol)
+        if ipo_date:
+            return ipo_date.replace("-", "")
+        return "19900101"
+
+    if ipo_dates:
+        return min(ipo_dates.values()).replace("-", "")
+    return "19900101"
+
+
+def _format_cache_preview(results: list[dict], *, limit: int = 10) -> tuple[int, int, str]:
+    """把缓存验证结果整理成更直观的摘要。"""
+    from src.fetchers.tdx_client import format_tdx_code_for_log
+
+    hit_items = [item for item in results if item.get("has_data")]
+    miss_items = [item for item in results if not item.get("has_data")]
+
+    if miss_items:
+        preview = ", ".join(
+            format_tdx_code_for_log(item["code"]) for item in miss_items[:limit]
+        )
+        if len(miss_items) > limit:
+            preview += f", ...(+{len(miss_items) - limit})"
+    else:
+        preview = ""
+
+    return len(hit_items), len(miss_items), preview
+
+
+def _log_cache_summary(
+    *,
+    title: str,
+    results: list[dict],
+    single_symbol: bool = False,
+) -> None:
+    """输出更直观的缓存结论。"""
+    if not results:
+        _logger.warning("%s：没有拿到任何验证结果", title)
+        return
+
+    hit, miss, preview = _format_cache_preview(results)
+    total = len(results)
+
+    if single_symbol:
+        item = results[0]
+        status = "可读" if item.get("has_data") else "不可读"
+        from src.fetchers.tdx_client import format_tdx_code_for_log
+
+        _logger.info(
+            "%s：%s %s，行数 %d",
+            title,
+            status,
+            format_tdx_code_for_log(item["code"]),
+            item.get("row_count", 0),
+        )
+        return
+
+    if miss:
+        _logger.warning(
+            "%s：已可读 %d/%d，只缺失 %d 只%s%s",
+            title,
+            hit,
+            total,
+            miss,
+            "，缺失名单: " if preview else "",
+            preview,
+        )
+    else:
+        _logger.info("%s：全部 %d 只可读", title, total)
+
+
+def _run_tdx_local_cache(symbol: str | None) -> None:
+    """只预热通达信本地缓存，并在结束后自动校验可读性。"""
+    from src.db import get_stock_codes
+    from src.fetchers.tdx_client import (
+        format_tdx_code_for_log,
+        refresh_minute_cache,
+        verify_minute_cache,
+    )
+
+    period_label = ",".join(TDX_LOCAL_CACHE_PERIODS)
+    if symbol:
+        _logger.info(
+            "开始预热通达信本地分钟缓存 %s，周期 %s，不写数据库",
+            format_tdx_code_for_log(symbol),
+            period_label,
+        )
+        codes = [symbol]
+    else:
+        try:
+            codes = get_stock_codes()
+        except Exception as exc:
+            _logger.error("读取 stock_info 失败，无法预热全量通达信本地缓存：%s", exc)
+            return
+
+        if not codes:
+            _logger.error("没有可用股票代码，请先运行 --stock-info")
+            return
+
+        _logger.info(
+            "开始预热通达信全市场本地分钟缓存，股票数: %d，周期 %s，不写数据库",
+            len(codes),
+            period_label,
+        )
+    refresh_minute_cache(codes, periods=TDX_LOCAL_CACHE_PERIODS)
+    _logger.info("通达信本地分钟缓存预热完成，开始自动校验")
+    results = verify_minute_cache(codes)
+    _log_cache_summary(
+        title="通达信本地缓存自动校验结果",
+        results=results,
+        single_symbol=bool(symbol),
+    )
+
+
+def _run_tdx_verify_cache(
+    start_date: str | None,
+    end_date: str | None,
+    symbol: str | None,
+) -> None:
+    """只验证通达信本地分钟缓存是否可读。"""
+    from src.db import get_stock_codes
+    from src.fetchers.tdx_client import format_tdx_code_for_log, verify_minute_cache
+
+    if symbol:
+        codes = [symbol]
+        _logger.info(
+            "开始验证通达信本地分钟缓存 %s，区间 %s ~ %s",
+            format_tdx_code_for_log(symbol),
+            start_date or "默认近30天",
+            end_date or "today",
+        )
+    else:
+        try:
+            codes = get_stock_codes()
+        except Exception as exc:
+            _logger.error("读取 stock_info 失败，无法验证全量通达信本地缓存：%s", exc)
+            return
+
+        if not codes:
+            _logger.error("没有可用股票代码，请先运行 --stock-info")
+            return
+
+        _logger.info(
+            "开始验证通达信全市场本地分钟缓存，股票数: %d，区间 %s ~ %s",
+            len(codes),
+            start_date or "默认近30天",
+            end_date or "today",
+        )
+
+    results = verify_minute_cache(codes, start_date=start_date, end_date=end_date)
+    _log_cache_summary(
+        title="通达信本地缓存验证结果",
+        results=results,
+        single_symbol=bool(symbol),
+    )
+
 
 def main():
     parser = argparse.ArgumentParser(description="A股数据抓取工具（BaoStock + 多源容灾）")
@@ -37,8 +205,17 @@ def main():
     parser.add_argument("--dividend", action="store_true", help="抓取分红送转")
     parser.add_argument("--intraday", action="store_true", help="抓取分钟K线行情")
     parser.add_argument("--freq", type=str, default="5",
-                        choices=["5", "15", "30", "60", "all"],
+                        choices=["5"],
-                        help="分钟K线频率（默认5，all=全部）")
+                        help="分钟K线频率（当前仅支持5分钟）")
+    parser.add_argument("--intraday-source", type=str, default="tdx",
+                        choices=["baostock", "tdx"],
+                        help="分钟K线数据源（默认tdx，baostock=备用来源）")
+    parser.add_argument("--tdx-cache", action="store_true",
+                        help="全历史回填通达信5分钟数据（先预热本地缓存，再写入分钟表）")
+    parser.add_argument("--tdx-local-cache", action="store_true",
+                        help="预热通达信本地分钟缓存并自动校验，不写数据库")
+    parser.add_argument("--tdx-verify-cache", action="store_true",
+                        help="只验证通达信本地分钟缓存是否可读，不写数据库")
     parser.add_argument("--sector", action="store_true", help="抓取概念板块及成分股")
     parser.add_argument("--index", action="store_true", help="抓取指数日线行情")
     parser.add_argument("--market-daily", action="store_true",
@@ -51,11 +228,32 @@ def main():
 
     if not any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
                 args.financial, args.dividend, args.intraday,
-                args.sector, args.index, args.market_daily]):
+                args.sector, args.index, args.market_daily, args.tdx_cache,
+                args.tdx_local_cache, args.tdx_verify_cache]):
         parser.print_help()
         return
 
     load_config()
+
+    if args.tdx_verify_cache:
+        if any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
+                args.financial, args.dividend, args.intraday,
+                args.sector, args.index, args.market_daily, args.tdx_cache,
+                args.tdx_local_cache]):
+            _logger.warning("`--tdx-verify-cache` 为纯验证命令，已忽略其它任务参数")
+        _run_tdx_verify_cache(args.start_date, args.end_date, args.symbol)
+        _logger.info("全部任务完成")
+        return
+
+    if args.tdx_local_cache:
+        if any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
+                args.financial, args.dividend, args.intraday,
+                args.sector, args.index, args.market_daily, args.tdx_cache]):
+            _logger.warning("`--tdx-local-cache` 为纯本地缓存命令，已忽略其它任务参数")
+        _run_tdx_local_cache(args.symbol)
+        _logger.info("全部任务完成")
+        return
+
     init_db()
 
     # market_daily 只读 stock_daily，无需 BaoStock 登录，提前处理
@@ -65,7 +263,7 @@ def main():
         # 若仅运行 market-daily，避免无谓的登录
         if not any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
                     args.financial, args.dividend, args.intraday,
-                    args.sector, args.index]):
+                    args.sector, args.index, args.tdx_cache]):
             _logger.info("全部任务完成")
             return
 
@@ -75,11 +273,65 @@ def main():
         fetch_sector()
         if not any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
                     args.financial, args.dividend, args.intraday,
-                    args.index, args.market_daily]):
+                    args.index, args.market_daily, args.tdx_cache]):
             _logger.info("全部任务完成")
             return
 
-    bs_login()
+    if args.tdx_cache:
+        from src.fetchers.intraday import fetch_intraday
+        from src.db import get_stock_codes
+        from src.fetchers.tdx_client import refresh_all_minute_cache
+
+        start_date = _resolve_tdx_backfill_start_date(args.start_date, args.symbol)
+        end_date = args.end_date
+        if args.symbol:
+            _logger.info(
+                "开始回填指定股票分钟数据 %s，区间 %s ~ %s，频率 5",
+                args.symbol,
+                start_date,
+                end_date or "today",
+            )
+            fetch_intraday(
+                start_date=start_date,
+                end_date=end_date,
+                symbol=args.symbol,
+                freq="5",
+                source="tdx",
+                prewarm_cache=True,
+            )
+        else:
+            codes = get_stock_codes()
+            if not codes:
+                _logger.error("没有可用股票代码，请先运行 --stock-info")
+            else:
+                _logger.info(
+                    "开始回填通达信全市场分钟数据，股票数: %d，区间 %s ~ %s，频率 5",
+                    len(codes),
+                    start_date,
+                    end_date or "today",
+                )
+                refresh_all_minute_cache(stock_list=codes)
+                fetch_intraday(
+                    start_date=start_date,
+                    end_date=end_date,
+                    freq="5",
+                    source="tdx",
+                    prewarm_cache=False,
+                )
+
+        if not any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
+                    args.financial, args.dividend, args.intraday,
+                    args.sector, args.index, args.market_daily]):
+            _logger.info("全部任务完成")
+            return
+
+    need_bs_login = any([args.stock_info, args.trading_day, args.daily,
+                         args.financial, args.dividend, args.index]) or (
+        args.intraday and args.intraday_source != "tdx"
+    )
+
+    if need_bs_login:
+        bs_login()
     try:
         if args.stock_info:
             from src.fetchers.stock_list import fetch_stock_list
@@ -105,7 +357,8 @@ def main():
         if args.intraday:
             from src.fetchers.intraday import fetch_intraday
             fetch_intraday(start_date=args.start_date, end_date=args.end_date,
-                           symbol=args.symbol, freq=args.freq)
+                           symbol=args.symbol, freq=args.freq,
+                           source=args.intraday_source)
 
         if args.index:
             from src.fetchers.index import fetch_index
@@ -113,7 +366,8 @@ def main():
 
         _logger.info("全部任务完成")
     finally:
-        bs_logout()
+        if need_bs_login:
+            bs_logout()
 
 
 if __name__ == "__main__":

tests/README.md

@@ -9,7 +9,7 @@ pip install -e .[dev]    # 或 pip install pytest
 pytest -v
 ```
 
-## 覆盖范围（43 个用例）
+## 覆盖范围（48 个用例）
 
 - `test_code_mapping.py` —— `baostock_conn.code_to_bs` 代码前缀映射（5）
 - `test_daily_derived.py` —— `daily._fill_derived_fields` 振幅/涨跌幅补算（5）
@@ -18,4 +18,6 @@ pytest -v
 - `test_financial_quarters.py` —— `financial._recent_quarters` 季度滚动（5）
 - `test_log.py` —— `log.get_logger` 命名空间、handler 幂等、env 控制 level（5）
 - `test_market_classification.py` —— `market_daily._is_20pct` 板块判定（4）
-- `test_sector_merge.py` —— `sector.fetch_sector` 三种 only 模式合并保护（3）
+- `test_sector_http.py` —— 通达信/同花顺概念板块名称/成分股解析（4）
+- `test_sector_merge.py` —— `sector.fetch_sector` 通达信增量跳过保护（2）
+- `test_tdx_blocks.py` —— 通达信本地板块文件解析（2）

tests/test_sector_merge.py

@@ -6,23 +6,24 @@ from src.fetchers import sector
 
 
 def test_concept_skips_when_enough_data():
-    """已有 >= 450 个概念时，跳过抓取"""
+    """已有数量达到当前板块数量时，跳过抓取。"""
     mock_session = MagicMock()
     mock_session.execute.side_effect = [MagicMock(scalar=MagicMock(return_value=150000)),
                                          MagicMock(scalar=MagicMock(return_value=460))]
     with patch.object(sector, "get_session", return_value=mock_session), \
-         patch.object(sector, "_fetch_concept_list") as mock_list:
+         patch.object(sector, "_fetch_concept_list", return_value=[{"code": "880001", "name": "测试板块"}]) as mock_list:
         sector.fetch_sector()
 
-    mock_list.assert_not_called()
+    mock_list.assert_called_once_with()
 
 
 def test_concept_fetches_when_insufficient():
-    """概念数 < 300 时，执行抓取"""
+    """板块数量不足时，执行抓取。"""
     mock_session = MagicMock()
     mock_session.execute.side_effect = [MagicMock(scalar=MagicMock(return_value=0)),
                                          MagicMock(scalar=MagicMock(return_value=0))]
 
     with patch.object(sector, "get_session", return_value=mock_session), \
-         patch.object(sector, "_fetch_concept_list", return_value=[]):
+         patch.object(sector, "_fetch_concept_list", return_value=[{"code": "880001", "name": "测试板块"}]), \
+         patch.object(sector, "_fetch_concept_stocks", return_value=[]):
         sector.fetch_sector()