针对于ctp交易接口股票历史数据的查询，其基本原理就是利用api接口开发子系统最终就是开发完成并暴露一个标准的HTTPAPI接口，并将接口注册和接入到API网关。API设计和开发的核心思想仍然应该是基于领域对象建模驱动，通过领域对象建模很好的实现接口和底层数据库，数据库表之间的解耦，也方便实现底层多数据库，多表的支持能力。然后接入到ctp交易接口查询股票历史数据就方便多了。那么，它是怎样实现的呢？简单的示例以下api数据接口使用功能：

不过，当前很多API接口快速开发平台都是基于数据库对象或表，直接发布类似CRUD的API接口服务，但是基于是数据库表的直接发布，一般仍然建议逆向对象这层，方便后续在对象层进行相关的组合，规则扩展等操作。那么，交易者想要查询ctp交易接口股票历史数据，应该怎么操作呢？

就举个例子，我们在查询的时候，一般会定义A股的个股代码，股价，开盘价格，成交额等等数据，就可以通过一些源码来链接到api数据接口查询出来。

如：

import requests；
import time；
import json；
import pandas as pd； 
def fenshishuju_dfcf(daima)；

//这里我们要定义数组来区分开来，让打印结果更加详细化，实现ctp交易接口股票数据的实时抓取按时间详细化分割，精准的打印出来；
    if daima[:2] == "sh":
        lsbl = '1.'+daima[2:]
    else:
        lsbl = '0.' + daima[2:]
    wangzhi = "http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
              "%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
              "ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
              "&_=1643253749790"+str(time.time)
    resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
    # print (resp)

#打印请求结果的状态码
    data = json.loads(resp.text)
    shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
    for k in data['data']['trends']:
        lsbl = k.split(",")
        shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
        shuju['最新价'].append(lsbl[2])
        shuju['均价'].append(lsbl[-1])
        shuju['成交额'].append(lsbl[-2])
        
    shuju = pd.DataFrame(shuju)
    print(shuju)
    return shuju
 
if __name__ == '__main__':
    while 1:
        fenshishuju_dfcf('sh603102')
        time.sleep(3)

return{
}

输出示例：