edgartools 是读取 SEC 数据的标准方式，环境已预装。应在 Python 脚本或 python -c 中工作，而不是手工抓取 sec.gov 页面。
用途：按代码或 CIK 查询公司，获取申报文件列表与最新文件，读取 10-K/10-Q 的章节与 XBRL 财务报表，做同比比较与风险因素对比。
身份设置：SEC 要求自动请求携带联系身份，每次会话须在任何调用前执行： from edgar import set_identity set_identity("Research Desk workshop attendee@example.com") 也可使用运行前导出的 EDGAR_IDENTITY 环境变量。
公司与文件： from edgar import Company company = Company("NVDA") company.name, company.cik, company.industry filings = company.get_filings(form="10-K") latest_10k = filings.latest() latest_10q = company.get_filings(form="10-Q").latest() latest_10k.form, latest_10k.filing_date, latest_10k.accession_no 被问及“最新申报”时，比较最新 10-K 与 10-Q 哪个更新。外国私人发行人提交 20-F 而非 10-K。
读取文件：filing.obj() 返回富对象；tenk["Item 1A"] 取风险因素，tenk["Item 7"] 取管理层讨论与分析，tenk["Item 1"] 取业务；filing.text() 取全文用于检索。章节很长，应只提取所需内容。
财务报表：tenk.financials 或 company.get_financials()，再调 income_statement()、balance_sheet()、cashflow_statement() 返回便于 pandas 处理的表格对象。通常含上一期列，用于同比比较。
分部与地区收入位于报表附注（ASC 280），不在主表。可检索文本标记如 "Segment Information"、"revenue by geographic"、"Disaggregation of Revenue" 并读取后续表格；报告时与合并数字并列，指出同比变动超过约 20% 的地区或分部，以及客户集中度披露。
常用模式：同比风险因素差异（取近两年 Item 1A 对比）；内部人活动用 company.get_filings(form="4")。API 可能演进，属性不存在时可用 dir()、help() 检查，或回退到 filing.text() 定向检索并注明。请求应克制，库在会话内缓存。
单位与规范：报表值通常为原始美元，报告时除以 1e6 转为百万并标注；始终说明数字来自哪份文件（表格、财季、申报日）；XBRL 缺失或含糊时如实说明，不要估算。