Python自动化炒股：使用FastAPI和Docker Compose部署股票数据服务的详细指南

在这个数字化时代，自动化炒股已经成为许多投资者的选择。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和框架，使得自动化炒股变得可行。本文将带你了解如何使用FastAPI和Docker Compose来部署一个股票数据服务，为你的自动化炒股策略提供数据支持。

什么是FastAPI？

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于构建APIs，使用Python 3.6+基于标准Python类型提示。它基于标准Python类型提示，这意味着你可以直接在函数参数中使用Python类型，而不需要额外的装饰器或特定的类。

为什么选择Docker Compose？

Docker Compose是一个工具，用于定义和运行多容器Docker应用程序。使用Docker Compose，你可以通过一个YAML文件来配置你的应用服务，然后使用一个简单的命令来启动和停止所有服务。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：

1. Python 3.6+
2. Docker
3. Docker Compose

步骤1：创建FastAPI应用

首先，我们需要创建一个FastAPI应用来提供股票数据服务。以下是一个简单的示例：

# mAIn.py
from fastapi import FastAPI
from typing import List

app = FastAPI()

@app.get("/stock/{symbol}", response_model=List[dict])
async def read_stock(symbol: str):
    # 这里应该是调用股票数据API的代码，这里只是一个示例
    return [{"symbol": symbol, "price": "100.00"}]

步骤2：创建Dockerfile

接下来，我们需要创建一个Dockerfile来构建我们的FastAPI应用。以下是一个简单的Dockerfile示例：

# Dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install --no-cache-dir fastapi uvicorn

CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

这个Dockerfile基于Python 3.9的Slim镜像，将当前目录的文件复制到容器中的/app目录，然后安装FastAPI和Uvicorn（一个ASGI服务器），最后启动Uvicorn服务器。

步骤3：创建Docker Compose文件

现在，我们需要创建一个Docker Compose文件来定义我们的服务。以下是一个简单的docker-compose.yml文件示例：

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - .:/app
    command: ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

这个docker-compose.yml文件定义了一个名为web的服务，它使用我们之前创建的Dockerfile构建镜像，并映射端口8000，将当前目录挂载到容器中的/app目录。

步骤4：启动服务

现在，我们可以使用Docker Compose来启动我们的服务了。在终端中运行以下命令：

docker-compose up --build

这个命令会构建我们的Docker镜像，并启动服务。你可以通过访问http://localhost:8000/stock/AAPL来测试你的FastAPI应用。

步骤5：扩展你的应用

现在你已经有一个基本的股票数据服务了，你可以扩展你的应用来提供更多的功能。例如，你可以添加一个数据库来存储股票数据，或者添加一个缓存层来提高性能。

以下是一个示例，展示如何使用PostgreSQL数据库来存储股票数据：

# main.py
from fastapi import FastAPI
from typing import List
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class Stock(Base):
    __tablename__ = 'stocks'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    symbol = Column(String, unique=True)
    price = Column(Float)

app = FastAPI()

engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
Session = sessionmaker(bind=engine)

@app.get("/stock/{symbol}", response_model=List[dict])
async def read_stock(symbol: str):
    session = Session()
    stock = session.query(Stock).filter(Stock.symbol == symbol).first()
    return [{"symbol": stock.symbol, "price": stock.price}]

在这个示例中，我们定义了一个Stock类来表示股票数据，并使用SQLAlchemy来连接PostgreSQL数据库。然后，我们在FastAPI应用中