Python自动化炒股：使用FastAPI和Docker Compose部署股票数据服务的实战案例

引言

在当今数字化时代，自动化炒股已经成为许多投资者的选择。Python以其强大的数据处理能力和丰富的库支持，成为自动化炒股的首选语言。本文将带你了解如何使用FastAPI和Docker Compose部署一个股票数据服务，为你的自动化炒股之旅提供技术支持。

什么是FastAPI和Docker Compose？

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。它旨在帮助你更快地开发API，减少样板代码，并提高代码质量。

Docker Compose

Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。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

构建FastAPI应用

1. 创建项目结构

首先，创建一个新的项目目录，并在其中创建以下文件和目录：

stock_service/
│
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── mAIn.py
│   └── dependencies.py
├── requirements.txt
└── docker-compose.yml

2. 安装依赖

在requirements.txt文件中，列出你的项目依赖：

fastapi==0.95.1
uvicorn==0.19.0

3. 编写FastAPI应用

在app/main.py中，创建一个简单的FastAPI应用：

from fastapi import FastAPI
from typing import List

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

@app.get("/stock/{symbol}")
def read_stock(symbol: str):
    # 这里将添加获取股票数据的逻辑
    return {"symbol": symbol, "price": "100.00"}

4. 配置Docker Compose

在docker-compose.yml文件中，定义你的服务：

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - .:/code
      - logvolume:/var/log
    environment:
      - PYTHONUNBUFFERED=1
    command: uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

volumes:
  logvolume:

运行和测试

1. 构建和运行服务

在项目根目录下，运行以下命令来构建和启动服务：

docker-compose up --build

2. 测试API

使用浏览器或Postman访问http://localhost:8000/，你应该能看到返回的JSON数据：

{
  "Hello": "World"
}

访问http://localhost:8000/stock/AAPL，你应该能看到：

{
  "symbol": "AAPL",
  "price": "100.00"
}

深入股票数据服务

1. 获取股票数据

为了获取真实的股票数据，我们可以使用yfinance库。首先，在requirements.txt中添加yfinance：

yfinance==0.1.70

然后，在app/main.py中，修改read_stock函数以使用yfinance获取数据：

import yfinance as yf

@app.get("/stock/{symbol}")
def read_stock(symbol: str):
    stock = yf.Ticker(symbol)
    hist = stock.history(period="1d")
    return {"symbol": symbol, "price": hist['Close'][0]}

2. 处理数据

你可以进一步处理数据，例如计算移动平均线等。在app/dependencies.py中，添加一个依赖项来计算移动平均线：

import pandas as pd

def calculate_moving_average(data, window):
    return data.rolling(window=window).mean()

然后在read_stock函数中使用这个依赖项：

from .dependencies import calculate_moving_average

@app.get("/stock/{symbol}")
def read_stock(symbol: str):
    stock = yf.Ticker(symbol)
    hist = stock.history(period="30d")
    moving_average = calculate_moving