Hatch 是 Python 官方推荐、现代一体化项目管理工具，替代 pipenv/poetry/setuptools/pip，一站式搞定：
- 虚拟环境隔离（多 Python 版本并行）
- 项目打包、构建 sdist/wheel
- 依赖管理、锁定文件
- 脚本命令、测试、格式化、发布 PyPI
- 多子包/单包、库/CLI 工具模板
底层标准完全贴合 PEP 621（pyproject.toml 标准化项目配置），抛弃老旧 setup.py/setup.cfg。
DataHub 是 LinkedIn 开源、面向现代数据栈的一站式元数据平台/数据目录，仓库地址：https://github.com/datahub-project/datahub，开源协议 Apache 2.0。 核心定位：实时元数据图谱平台，解决企业数据孤岛、数据不可发现、无统一治理、数据链路不可视、数据资产无管理等痛点，是数据治理、数据可观测、数据发现一体化基础设施。
仓库采用多语言分层开发，核心目录分工： 1. Java 后端核心...
DataHub 是全球排名第一的开源元数据平台（DataHub Core），主打AI与数据上下文管理，核心目标是解决企业数据碎片化乱象，为人类与AI代理提供可信数据元数据上下文，打通数据发现、治理、可观测全流程，支撑生产级AI落地与规模化数据合规管理。 产品分两条产品线： 1. DataHub Core（开源版）：底层开源元数据基座； 2. DataHub Cloud（企业SaaS托管版）：基于开源内核打造的商用服务，适配企业级AI协同、数据治理、合规审计需求。
toolName: run_command
status: success
command: easy-tdx --help undefined
没有 server 命令，正确的命令是 serve：
easy-tdx serve # 启动 Web API 服务器
可用命令列表：
| 命令 | 功能 |
|---|---|
ping |
测量服务器延迟 |
kline |
K 线数据 |
quote |
实时报价 |
quote-list |
市场报价列表 |
tick |
分时数据 |
transaction |
逐笔成交 |
market-stat |
全市场统计 |
board-list |
板块列表 |
board-me... |
页面地址：https://help.tdx.com.cn/quant/docs/markdown/mindoc-1cfsjkbf8f3is/
该网站是深圳市财富趋势科技股份有限公司旗下通达信品牌的官方主站，作为国内知名证券行情、交易软件及金融信息服务平台官网，面向机构与个人投资者提供综合服务、公告资讯、产品入口及客户对接渠道。
| 文件 | 功能 |
|---|---|
| async_connect.py | 演示 AsyncTdxClient 异步客户端的连接与基本用法，支持 async with 上下文管理器 |
| ping_servers.py | 测量多台通达信服务器延迟并排序，返回按延迟升序排列的服务器列表 |
| connect_best_host.py | 演示三种连接方式：默认配置、自动优选最低延迟服务器、手动指定服务器 |
| 文件 | 功能 |
|---|---|
| market_stat.py | 获取全市场涨跌统计概况（上... |
pytdx 是纯 Python 实现的通达信 TCP 行情客户端，无 GUI、纯接口，直接对接通达信官方行情服务器，实现A股/港股/期货/指数实时、历史K线、分笔、财务、板块等数据拉取。
- 仓库：https://github.com/rainx/pytdx
- 通信协议：自定义二进制 TCP 私有协议（TDX 私有报文，未公开文档，逆向通达信客户端抓包解析而来）
- 依赖：construct 二进制序列化库（核心，用于解析/打包二进制报文）
- 核心优势：轻量、跨平台、无需安装通达信软件、批量拉取历史数据速度快
easy-tdx 是一个基于 通达信（TDX）TCP 协议 的免费 A 股/港股/美股/期货行情数据客户端，提供 Python API、CLI 和 Web API 三种使用方式。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户接口层 (User Interface) │
│ CLI (click) │ Python API │ Web API (FastAPI) ...项目定位：mootdx 是开源Python库，是对通达信（TDX）金融数据接口的轻量化封装，基于 pytdx 二次简化开发，专为量化投资、金融数据分析设计，MIT开源协议，仅用于学习交流，禁止商用。
.dat/.day 等二进制数据文件，转成 Pandas 结构化数据。