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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

量化学习 2024-01-13 1391

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

在当今快节奏的金融市场中，自动化炒股已经成为许多投资者和交易者的首选策略。Python以其强大的数据处理能力和丰富的金融库，成为实现自动化炒股的理想工具。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。

为什么选择FastAPI和Docker Compose？

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。它允许你使用Python类型提示来自动生成文档，并且支持异步编程。

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Python、Docker和Docker Compose。你可以通过以下命令来检查它们是否已经安装：

python --version
docker --version
docker-compose --version

构建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。

创建项目结构

在你的工作目录中，创建以下文件和文件夹结构：

/stock_data_service
    |-- app
    |   |-- __init__.py
    |   |-- mAIn.py
    |-- docker-compose.yml

安装依赖

在stock_data_service目录下，创建一个requirements.txt文件，并添加以下内容：

fastapi
uvicorn
pandas
requests

然后，使用pip安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

编写FastAPI应用

在app/main.py文件中，编写以下代码：

from fastapi import FastAPI
import pandas as pd
import requests

app = FastAPI()

@app.get("/stock/{symbol}")
async def get_stock_data(symbol: str):
    # 这里使用一个示例API来获取股票数据
    url = f"https://api.example.com/stock/{symbol}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    return data

这段代码定义了一个简单的API，它接受一个股票符号作为参数，并返回该股票的数据。

使用Docker Compose部署

编写Docker Compose文件

在stock_data_service目录下，创建一个名为docker-compose.yml的文件，并添加以下内容：

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./app:/app
    command: uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

这个文件定义了一个服务web，它使用当前目录下的Dockerfile构建镜像，并映射端口8000。

构建和运行服务

在stock_data_service目录下，运行以下命令来构建和启动服务：

docker-compose up --build

这个命令将构建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API。

扩展和优化

缓存机制

为了提高性能，你可以在FastAPI应用中添加缓存机制。使用httpx库，你可以轻松实现缓存。

from fastapi import FastAPI
import httpx

app = FastAPI()

cache = {}

@app.get("/stock/{symbol}")
async def get_stock_data(symbol: str):
    if symbol in cache:
        return cache[symbol]
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(f"https://api.example.com/stock/{symbol}")
        data = response.json()
        cache[symbol] = data
        return data

异步处理

FastAPI支持异步编程，你可以利用这一点来提高API的性能。

from fastapi import FastAPI
import httpx

app = FastAPI()

@app.get("/stock/{symbol}")
async def get_stock_data(symbol: str):
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        response = await client.get(f"https://api.example.com/stock/{symbol}")
        return response.json()