首先，访问官方网站进行账户注册：
https://massive.com/dashboard/keys

完成注册并登录后，进入密钥管理页面，获取系统分配的唯一API密钥。随后，在代码中将以下字段中的示例密钥替换为你个人账户生成的实际密钥：

“apiKey”: “leZ81KlwHnTGygQVn60pIQ5MmihYzuPyu1”

import requests
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量（.env文件中写入 POLYGON_API_KEY=你的密钥）
load_dotenv()
#API_KEY = os.getenv("POLYGON_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.polygon.io/v2/aggs"

def get_kline(ticker, interval="1/day", start_date="2023-01-01", end_date="2023-12-31"):
    """
    获取不同周期K线（修正后支持所有Polygon合法周期）
    :param ticker: 股票代码（如AAPL）
    :param interval: 周期（合法格式：1/minute、5/minute、1/hour、1/day、1/week、1/month、1/quarter、1/year）
    :param start_date: 开始日期（YYYY-MM-DD）
    :param end_date: 结束日期（YYYY-MM-DD）
    :return: DataFrame格式K线数据
    """
    # 验证周期格式（可选，提前规避错误）
    valid_units = ["minute", "hour", "day", "week", "month", "quarter", "year"]
    unit = interval.split("/")[-1]
    if unit not in valid_units:
        raise ValueError(f"无效周期单位！支持的单位：{valid_units}")
    
    url = f"{BASE_URL}/ticker/{ticker}/range/{interval}/{start_date}/{end_date}"
    params = {
        "adjusted": True,  # 复权数据（必开，修正分红/拆股影响）
        "limit": 5000,     # Free Tier单次最多返回5000条
        "apiKey": 'eZ81KlwHnTGygQVn60pIQ5MmihYzuPyu1 换成你自己的 key'
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    
    if data.get("status") != "OK":
        raise ValueError(f"接口报错：{data.get('error')}")
    
    # 解析数据并格式化
    df = pd.DataFrame(data["results"])
    df.columns = ["时间戳", "开盘价", "最高价", "最低价", "收盘价", "成交量", "成交额", "换手率"]
    df["日期时间"] = pd.to_datetime(df["时间戳"], unit="ms")  # 时间戳转可读格式
    # 筛选常用字段，按时间排序
    df = df[["日期时间", "开盘价", "最高价", "最低价", "收盘价", "成交量", "成交额"]].sort_values("日期时间")
    return df

# ---------------------- 测试不同周期（修正后无报错）----------------------
# 1. 分时数据（1分钟线，2023-01-03当天）
df_minute = get_kline("AAPL", interval="1/minute", start_date="2025-11-03", end_date="2025-12-03")
print("AAPL 2023-01-03 1分钟线（前5条）：")
print(df_minute.head())

# 2. 5分钟线（2023-01-03当天）
df_5min = get_kline("AAPL", interval="1/minute", start_date="2025-11-03", end_date="2025-12-03")
print("\nAAPL 2023-01-03 5分钟线（前5条）：")
print(df_5min.head())

# 3. 小时线（2023-01-01至2023-01-07）
df_hour = get_kline("AAPL", interval="1/minute", start_date="2025-11-03", end_date="2025-12-03")
print("\nMSFT 2023-01-01至2023-01-07 1小时线（前5条）：")
print(df_hour.head())

# 4. 季度线（2020-01-01至2023-12-31）
df_quarter = get_kline("AAPL", interval="1/minute", start_date="2025-11-03", end_date="2025-12-03")
print("\nTSLA 2020-2023年季度线：")
print(df_quarter)