def get_industry_classified(standard='sina'):
    """
        获取行业分类数据
    Parameters
    ----------
    standard
    sina:新浪行业 sw：申万 行业
    
    Returns
    -------
    DataFrame
        code :股票代码
        name :股票名称
        c_name :行业名称
    """
    if standard == 'sw':
        df = _get_type_data(ct.SINA_INDUSTRY_INDEX_URL%(ct.P_TYPE['http'],
                                                    ct.DOMAINS['vsf'], ct.PAGES['ids_sw']))
    else:
        df = _get_type_data(ct.SINA_INDUSTRY_INDEX_URL%(ct.P_TYPE['http'],
                                                    ct.DOMAINS['vsf'], ct.PAGES['ids']))
    data = []
    ct._write_head()
    for row in df.values:
        rowDf =  _get_detail(row[0], retry_count=10, pause=0.01)
        rowDf['c_name'] = row[1]
        data.append(rowDf)
    data = pd.concat(data, ignore_index=True)
    return data

def get_growth_data(year, quarter, orderby='default'):
    """
        获取成长能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
    orderby:str 默认以主营业务收入增长率 排序方式:'mbrg','nprg','nav','targ'
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        mbrg,主营业务收入增长率(%)
        nprg,净利润增长率(%)
        nav,净资产增长率
        targ,总资产增长率
        epsg,每股收益增长率
        seg,股东权益增长率
    """
    orderby = ct._check_orderby(orderby,ct.GROWTH_ORDERBY)
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data = _get_growth_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame(),orderby)
        if data is not None:
            #             data = data.drop_duplicates('code')
            data['code'] = data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
        return data

def get_cashflow_data(year, quarter, orderby='default'):
    """
        获取现金流量数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
    orderby:str 默认以流动比率 排序方式:'cf_sales','rateofreturn','cf_nm','cf_liabilities','cashflowratio'
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        cf_sales,经营现金净流量对销售收入比率
        rateofreturn,资产的经营现金流量回报率
        cf_nm,经营现金净流量与净利润的比率
        cf_liabilities,经营现金净流量对负债比率
        cashflowratio,现金流量比率
    """
    orderby = ct._check_orderby(orderby, ct.CASHFLOW_ORDERBY)
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        df = _get_cashflow_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame(), orderby)
        if df is not None:
            #             df = df.drop_duplicates('code')
            df['code'] = df['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
        return df

def forecast_data(year, quarter):
    """
        获取业绩预告数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        type,业绩变动类型【预增、预亏等】
        report_date,发布日期
        pre_eps,上年同期每股收益
        range,业绩变动范围
        
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_forecast_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        df = pd.DataFrame(data, columns=ct.FORECAST_COLS)
        df['code'] = df['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
        return df

def get_profit_data(year, quarter, orderby='default'):
    """
        获取盈利能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
    orderby:str 默认以净资产收益率排序 排序方式: 'roe', 'net_profit_ratio','gross_profit_rate','net_profits',
                                            'eps','business_income', 'bips'
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        roe,净资产收益率(%)
        net_profit_ratio,净利率(%)
        gross_profit_rate,毛利率(%)
        net_profits,净利润(万元)
        eps,每股收益
        business_income,营业收入(百万元)
        bips,每股主营业务收入(元)
    """
    orderby = ct._check_orderby(orderby, ct.PROFIT_ORDERBY)

    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data = _get_profit_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame(), orderby)
        if data is not None:
            #             data = data.drop_duplicates('code')
            data['code'] = data['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
        return data

def get_debtpaying_data(year, quarter):
    """
        获取偿债能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        currentratio,流动比率
        quickratio,速动比率
        cashratio,现金比率
        icratio,利息支付倍数
        sheqratio,股东权益比率
        adratio,股东权益增长率
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        df =  _get_debtpaying_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        if df is not None:
#             df = df.drop_duplicates('code')
            df['code'] = df['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
        return df

def day_cinema(date=None, retry_count=3, pause=0.001):
    """
        获取影院单日票房排行数据
        数据来源：EBOT艺恩票房智库
        Parameters
        ------
            date:日期，默认为上一日
            retry_count : int, 默认 3
                      如遇网络等问题重复执行的次数
            pause : int, 默认 0
                     重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
         return
         -------
            DataFrame 
                  Attendance         上座率
                  AvgPeople          场均人次
                  CinemaName         影院名称  
                  RowNum             排名
                  TodayAudienceCount 当日观众人数
                  TodayBox           当日票房
                  TodayShowCount     当日场次
                  price              场均票价（元）
    """
    if date is None:
        date = du.day_last_week(-1)
    data = pd.DataFrame()
    ct._write_head()
    for x in range(1, 11):
        df = _day_cinema(date, x, retry_count,
                                       pause)
        if df is not None:
            data = pd.concat([data, df])
    data = data.drop_duplicates()
    return data.reset_index(drop=True)

def get_profit_data(year, quarter):
    """
        获取盈利能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        roe,净资产收益率(%)
        net_profit_ratio,净利率(%)
        gross_profit_rate,毛利率(%)
        net_profits,净利润(万元)
        eps,每股收益
        business_income,营业收入(百万元)
        bips,每股主营业务收入(元)
    """
    if _check_input(year, quarter) is True:
        data =  _get_profit_data(year, quarter, 1, [])
        ct._write_head()
        df = pd.DataFrame(data, columns=ct.PROFIT_COLS)
        df = df.drop_duplicates('code')
        return df

def get_operation_data(year, quarter):
    """
        获取营运能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        arturnover,应收账款周转率(次)
        arturndays,应收账款周转天数(天)
        inventory_turnover,存货周转率(次)
        inventory_days,存货周转天数(天)
        currentasset_turnover,流动资产周转率(次)
        currentasset_days,流动资产周转天数(天)
    """
    if _check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_operation_data(year, quarter, 1, [])
        df = pd.DataFrame(data, columns=ct.OPERATION_COLS)
        df = df.drop_duplicates('code')
        return df

def get_report_disclose_date(year, quarter, market=0):
    """
        获取业绩财报披露日期
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2015
    quarter:int 季度 e.g:1,2,3,4只能输入这4个季度
    market:int 市场 e.g:0(全部),1(上海),2(深圳)
    说明:由于是从其他网站爬取的数据，需要分页抓取，速度取决于您当前的网络速度

    Return
    --------
    DataFrame
        code,股票代码
        name,股票名称
        expected_date,预披露日期
        first_change,一次变更日期
        second_change,二次变更日期
        third_change,三次变更日期
        final_date,实际披露日期
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True and ct._check_market_input(market) is True:
        ct._write_head()
        df = _get_report_disclose_date(year, quarter, market, 1, 500, pd.DataFrame())
        return df

def sh_margins(start=None, end=None, retry_count=3, pause=0.001):
    """
    获取沪市融资融券数据列表
    Parameters
    --------
    start:string
                  开始日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取去年今日
    end:string
                  结束日期 format：YYYY-MM-DD 为空时取当前日期
    retry_count : int, 默认 3
                 如遇网络等问题重复执行的次数 
    pause : int, 默认 0
                重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
    
    Return
    ------
    DataFrame
    opDate:信用交易日期
    rzye:本日融资余额(元)
    rzmre: 本日融资买入额(元)
    rqyl: 本日融券余量
    rqylje: 本日融券余量金额(元)
    rqmcl: 本日融券卖出量
    rzrqjyzl:本日融资融券余额(元)
    """
    start = du.today_last_year() if start is None else start
    end = du.today() if end is None else end
    if du.diff_day(start, end) < 0:
        return None
    start, end = start.replace("-", ""), end.replace("-", "")
    data = pd.DataFrame()
    ct._write_head()
    df = _sh_hz(data, start=start, end=end, retry_count=retry_count, pause=pause)
    return df

def get_cashflow_data(year, quarter):
    """
        获取现金流量数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        cf_sales,经营现金净流量对销售收入比率
        rateofreturn,资产的经营现金流量回报率
        cf_nm,经营现金净流量与净利润的比率
        cf_liabilities,经营现金净流量对负债比率
        cashflowratio,现金流量比率
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        df =  _get_cashflow_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        if df is not None:
            df = df.drop_duplicates('code')
            df['code'] = df['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
        return df

def get_growth_data(year, quarter):
    """
        获取成长能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        mbrg,主营业务收入增长率(%)
        nprg,净利润增长率(%)
        nav,净资产增长率
        targ,总资产增长率
        epsg,每股收益增长率
        seg,股东权益增长率
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_growth_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        if data is not None:
            data = data.drop_duplicates('code')
            data['code'] = data['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
        return data

def get_operation_data(year, quarter):
    """
        获取营运能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        arturnover,应收账款周转率(次)
        arturndays,应收账款周转天数(天)
        inventory_turnover,存货周转率(次)
        inventory_days,存货周转天数(天)
        currentasset_turnover,流动资产周转率(次)
        currentasset_days,流动资产周转天数(天)
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_operation_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        if data is not None:
            data = data.drop_duplicates('code')
            data['code'] = data['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
        return data

def cap_tops(days= 5, retry_count= 3, pause= 0.001):
    """
    获取个股上榜统计数据
    Parameters
    --------
        days:int
                  天数，统计n天以来上榜次数，默认为5天，其余是10、30、60
        retry_count : int, 默认 3
                     如遇网络等问题重复执行的次数 
        pause : int, 默认 0
                    重复请求数据过程中暂停的秒数，防止请求间隔时间太短出现的问题
    Return
    ------
    DataFrame
        code：代码
        name：名称
        count：上榜次数
        bamount：累积购买额(万)     
        samount：累积卖出额(万)
        net：净额(万)
        bcount：买入席位数
        scount：卖出席位数
    """
    
    if ct._check_lhb_input(days) is True:
        ct._write_head()
        df =  _cap_tops(days, pageNo=1, retry_count=retry_count,
                        pause=pause)
        df['code'] = df['code'].map(lambda x: str(x).zfill(6))
        if df is not None:
            df = df.drop_duplicates('code')
        return df

def get_growth_data(year, quarter):
    """
        获取成长能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        mbrg,主营业务收入增长率(%)
        nprg,净利润增长率(%)
        nav,净资产增长率
        targ,总资产增长率
        epsg,每股收益增长率
        seg,股东权益增长率
    """
    if _check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_growth_data(year, quarter, 1, [])
        df = pd.DataFrame(data, columns=ct.GROWTH_COLS)
        df = df.drop_duplicates('code')
        return df

def get_profit_data(year, quarter):
    """
        获取盈利能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        roe,净资产收益率(%)
        net_profit_ratio,净利率(%)
        gross_profit_rate,毛利率(%)
        net_profits,净利润(万元)
        eps,每股收益
        business_income,营业收入(百万元)
        bips,每股主营业务收入(元)
    """
    if ct._check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_profit_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        if data is not None:
#             data = data.drop_duplicates('code')
            data['code'] = data['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
        return data

def get_debtpaying_data(year, quarter):
    """
        获取偿债能力数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        currentratio,流动比率
        quickratio,速动比率
        cashratio,现金比率
        icratio,利息支付倍数
        sheqratio,股东权益比率
        adratio,股东权益增长率
    """
    if _check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_debtpaying_data(year, quarter, 1, [])
        df = pd.DataFrame(data, columns=ct.DEBTPAYING_COLS)
        df = df.drop_duplicates('code')
        return df

def get_report_data(year, quarter):
    """
        获取业绩报表数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        eps,每股收益
        eps_yoy,每股收益同比(%)
        bvps,每股净资产
        roe,净资产收益率(%)
        epcf,每股现金流量(元)
        net_profits,净利润(万元)
        profits_yoy,净利润同比(%)
        distrib,分配方案
        report_date,发布日期
    """
    if ct._check_input(year,quarter) is True:
        ct._write_head()
        df =  _get_report_data(year, quarter, 1, pd.DataFrame())
        if df is not None:
#             df = df.drop_duplicates('code')
            df['code'] = df['code'].map(lambda x:str(x).zfill(6))
        return df

def get_cashflow_data(year, quarter):
    """
        获取现金流量数据
    Parameters
    --------
    year:int 年度 e.g:2014
    quarter:int 季度 :1、2、3、4，只能输入这4个季度
       说明：由于是从网站获取的数据，需要一页页抓取，速度取决于您当前网络速度
       
    Return
    --------
    DataFrame
        code,代码
        name,名称
        cf_sales,经营现金净流量对销售收入比率
        rateofreturn,资产的经营现金流量回报率
        cf_nm,经营现金净流量与净利润的比率
        cf_liabilities,经营现金净流量对负债比率
        cashflowratio,现金流量比率
    """
    if _check_input(year, quarter) is True:
        ct._write_head()
        data =  _get_cashflow_data(year, quarter, 1, [])
        df = pd.DataFrame(data, columns=ct.CASHFLOW_COLS)
        df = df.drop_duplicates('code')
        return df