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Python 数据服务 Docker 化部署指南

概述

本指南介绍如何将 Python AKShare 数据服务 Docker 化部署，并连接 Docker 中的 MySQL 数据库。

架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Docker Network                            │
│                                                                  │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐          │
│  │   MySQL     │◄───┤  AKShare    │    │   Node.js   │          │
│  │  :3306      │    │  :8000      │◄───┤   :3000     │          │
│  │             │    │             │    │             │          │
│  │ aguzhitou   │    │ 数据获取    │    │  API服务    │          │
│  │             │    │ 数据存储    │    │             │          │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘          │
│         ▲                  │                   │                 │
│         │                  │                   │                 │
│  ┌─────────────┐           │                   │                 │
│  │   Redis     │◄──────────┴───────────────────┘                 │
│  │  :6379      │                                                  │
│  └─────────────┘                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

数据表说明

Python 数据服务需要以下数据表：

1. 市场指数表 (market_indices)

- id: 主键
- name: 指数名称（如上证指数）
- code: 指数代码（如000001）
- current: 当前点位
- change: 涨跌额
- change_percent: 涨跌幅
- volume: 成交量
- turnover: 成交额

2. 板块信息表 (sectors)

- id: UUID主键
- name: 板块名称
- code: 板块代码

3. 板块行情表 (sector_quotes)

- id: 主键
- sector_code: 板块代码
- current/change/change_percent: 行情数据
- momentum_score: 动量分数
- rank/previous_rank: 排名信息
- quote_time: 行情时间

4. 板块K线数据表 (sector_klines)

- id: 主键
- sector_code: 板块代码
- period: 周期(day/week/month)
- date: 日期
- open/high/low/close/volume: K线数据

5. 股票信息表 (stocks) ⭐核心表

- id: UUID主键
- code: 股票代码（如000001）
- name: 股票名称
- sector_code: 所属板块
- market_cap: 市值
- pe/pb: 市盈率/市净率

6. 股票行情表 (stock_quotes) ⭐高频写入

- id: 主键
- stock_code: 股票代码
- price/open/high/low/pre_close: 价格数据
- volume/turnover: 成交数据
- change_percent: 涨跌幅
- turnover_rate/amplitude: 换手率/振幅
- quote_time: 行情时间

7. 股票K线数据表 (stock_klines) ⭐核心表

- id: 主键
- stock_code: 股票代码
- period: 周期
- date: 日期
- open/high/low/close/volume: K线数据
- ma5/ma10/ma20/ma30/ma60: 移动平均线

8. 新高新低记录表 (high_low_stocks)

- id: 主键
- stock_code: 股票代码
- type: high(新高) / low(新低)
- price: 触发价格
- date: 日期
- days_to_highlow: 距离前高/低天数

9. 动量股票推荐表 (momentum_stocks)

- id: 主键
- stock_code: 股票代码
- momentum_score: 动量分数(0-100)
- tags: 标签JSON（如["强势突破","量价齐升"]）
- volume_ratio: 量比
- break_through: 是否突破
- date: 日期

快速启动

方式一：完整 Docker 部署（推荐）

cd app/backend

# 启动所有服务（MySQL + Redis + AKShare + Node.js后端）
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f akshare

方式二：仅数据库 + Python 服务

cd app/backend

# 使用简化配置
docker-compose up -d mysql redis akshare

# 后端在宿主机运行（开发模式）
cd ../backend
npm install
npx prisma db push
npm run dev

服务地址

启动后各服务地址：

服务	容器内地址	宿主机访问地址
MySQL	mysql:3306	localhost:3306
Redis	redis:6379	localhost:6379
AKShare	akshare:8000	localhost:8000
Node.js后端	app:3000	localhost:3000

Python 服务接口

原始数据接口（从AKShare实时获取）

GET /stock_zh_a_spot          # A股实时行情
GET /stock_zh_a_hist          # A股历史K线
GET /stock_zh_index_spot      # 指数行情
GET /stock_sector_spot        # 板块行情

数据库查询接口（从MySQL查询）

GET /db/stocks                # 获取股票列表
GET /db/klines/{symbol}       # 获取K线数据

数据同步接口

POST /sync/stocks             # 同步股票列表
POST /sync/quotes             # 同步实时行情
POST /sync/klines             # 同步K线数据
POST /sync/all                # 执行全量同步
POST /sync/daily              # 执行每日增量同步
GET  /sync/status             # 获取同步状态

数据同步流程

首次部署 - 全量同步

# 1. 初始化数据库表
docker exec aguzhitou-akshare python -c "from database import init_db; init_db()"

# 2. 执行全量同步（快速模式，只同步少量数据测试）
curl -X POST http://localhost:8000/sync/all?quick=true

# 3. 查看同步状态
curl http://localhost:8000/sync/status

定时同步 - 增量更新

设置定时任务（crontab）：

# 编辑 crontab
crontab -e

# 添加定时任务（每5分钟同步一次实时行情）
*/5 * * * 1-5 curl -X POST http://localhost:8000/sync/quotes > /dev/null 2>&1

# 每晚8点执行每日同步
0 20 * * 1-5 curl -X POST http://localhost:8000/sync/daily > /dev/null 2>&1

环境变量配置

Python 服务支持以下环境变量：

变量	说明	默认值
DB_HOST	MySQL主机	mysql
DB_PORT	MySQL端口	3306
DB_NAME	数据库名	aguzhitou
DB_USER	用户名	root
DB_PASSWORD	密码	1qazse42W3

数据量预估

表名	预估数据量	存储空间
stocks	~5000条	~1MB
stock_quotes	~5000条/天	~500MB/年
stock_klines	~120万条/年	~2GB/年
sector_klines	~3万条/年	~50MB/年
high_low_stocks	~1万条/年	~10MB/年
momentum_stocks	~5000条/年	~5MB/年

常见问题

1. 数据库连接失败

# 检查MySQL是否运行
docker-compose ps mysql

# 查看MySQL日志
docker-compose logs mysql

# 测试连接
docker exec aguzhitou-akshare python -c "from database import check_connection; print(check_connection())"

2. 表不存在

如果使用 Prisma，执行：

cd app/backend
npx prisma db push

如果使用 SQL 脚本，执行：

docker exec -i aguzhitou-mysql mysql -uroot -p1qazse42W3 aguzhitou < app/backend/init-scripts/01-init-database.sql

3. 数据同步太慢

# 只同步部分股票（max_stocks参数）
curl -X POST "http://localhost:8000/sync/klines?max_stocks=100"

# 减少同步天数
curl -X POST "http://localhost:8000/sync/klines?days=30"

4. 清理旧数据

-- 清理3个月前的行情数据
DELETE FROM stock_quotes WHERE quote_time < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);

-- 优化表空间
OPTIMIZE TABLE stock_quotes;

开发调试

进入 Python 容器

docker exec -it aguzhitou-akshare bash

# 测试数据同步
python -c "from data_sync import sync_all_stocks; sync_all_stocks()"

查看实时日志

docker-compose logs -f akshare --tail 100

重启服务

docker-compose restart akshare

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