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# 📘 股票智能分析系统 - 部署运行指南
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> 本文档涵盖项目的启动方式、部署方式及注意事项
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## 📋 目录
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1. [快速启动](#一快速启动)
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2. [启动方式](#二启动方式)
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3. [部署方式](#三部署方式)
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4. [注意事项](#四注意事项)
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5. [常见问题](#五常见问题)
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## 一、快速启动
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### 1.1 环境要求
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| 组件 | 最低要求 | 推荐版本 |
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| Python | 3.10+ | 3.11.x |
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| Node.js | 18+ | 20.x |
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| Docker | 20.10+ | 最新版 |
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| 内存 | 512MB | 1GB+ |
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| 磁盘 | 1GB | 5GB+ |
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### 1.2 最小配置
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复制配置文件并填写必要信息：
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```bash
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# Windows
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copy .env.example .env
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# Linux/Mac
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cp .env.example .env
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```
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编辑 `.env` 文件，至少配置以下项：
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```env
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# 1. 自选股列表（必填）
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STOCK_LIST=600519,300750,002594
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# 2. AI 模型（二选一）
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# 方案 A: Gemini（免费）
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GEMINI_API_KEY=your_gemini_key
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# 方案 B: OpenAI 兼容 API（如 DeepSeek）
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OPENAI_API_KEY=your_key
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OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
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OPENAI_MODEL=deepseek-chat
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# 3. 通知渠道（至少一个）
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WECHAT_WEBHOOK_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx
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# 或
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EMAIL_SENDER=your_email@qq.com
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EMAIL_PASSWORD=your_auth_code
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```
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## 二、启动方式
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### 2.1 命令行模式
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#### 基本命令
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```bash
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 仅获取数据（测试模式，不消耗 AI 额度）
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python main.py --dry-run
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# 完整运行（执行 AI 分析）
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python main.py
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# 调试模式（输出详细日志）
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python main.py --debug
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# 指定分析特定股票
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python main.py --stocks 600519,000001
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# 不发送推送通知
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python main.py --no-notify
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# 单股推送模式（每分析完一只立即推送）
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python main.py --single-notify
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# 仅运行大盘复盘
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python main.py --market-review
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```
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#### 启动 WebUI
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```bash
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# 编译前端（首次需要）
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cd apps/dsa-web
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npm install
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npm run build
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cd ../..
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# 启动 WebUI + 定时分析
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python main.py --webui
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# 仅启动 WebUI（不执行分析）
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python main.py --webui-only
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# 或使用等效命令
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python main.py --serve
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python main.py --serve-only
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```
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访问地址：http://127.0.0.1:8000
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#### 定时任务模式
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```bash
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# 启用定时任务（每日自动执行）
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python main.py --schedule
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# 自定义执行时间（默认 18:00）
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SCHEDULE_TIME=09:30 python main.py --schedule
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```
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### 2.2 参数说明
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `--dry-run` | 仅获取数据，不进行 AI 分析 |
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| `--debug` | 启用调试模式，输出详细日志 |
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| `--stocks` | 指定股票代码，逗号分隔 |
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| `--no-notify` | 不发送推送通知 |
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| `--single-notify` | 单股推送模式 |
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| `--schedule` | 启用定时任务 |
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| `--market-review` | 仅运行大盘复盘 |
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| `--webui` | 启动 WebUI + 定时分析 |
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| `--webui-only` | 仅启动 WebUI |
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| `--serve` | 启动 API 服务 |
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| `--serve-only` | 仅启动 API 服务 |
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| `--host` | 绑定地址（默认 127.0.0.1） |
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| `--port` | 端口（默认 8000） |
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## 三、部署方式
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### 3.1 GitHub Actions 部署（推荐）
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**优点**：零成本、免服务器、自动定时运行
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#### 部署步骤
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1. **Fork 仓库**
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- 点击右上角 `Fork` 按钮
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2. **配置 Secrets**
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```
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Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret
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```
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3. **添加必要 Secrets**
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| Secret 名称 | 说明 | 必填 |
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|------------|------|:----:|
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| `STOCK_LIST` | 自选股代码 | ✅ |
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| `GEMINI_API_KEY` 或 `OPENAI_API_KEY` | AI 模型 API Key | ✅ |
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| `WECHAT_WEBHOOK_URL` / `EMAIL_SENDER` | 通知渠道 | ✅ |
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4. **启用 Actions**
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```
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Actions 标签 → I understand my workflows, go ahead and enable them
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```
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5. **手动测试**
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```
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Actions → 每日股票分析 → Run workflow → Run workflow
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```
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**默认定时**：工作日 18:00（北京时间）自动执行
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### 3.2 Docker 部署
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#### 快速启动
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```bash
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# 1. 克隆仓库
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git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
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cd daily_stock_analysis
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# 2. 配置环境变量
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cp .env.example .env
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# 编辑 .env 填入配置
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# 3. 启动容器
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# Web 服务模式（推荐，提供 API 与 WebUI）
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d server
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# 定时任务模式
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d analyzer
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# 同时启动两种模式
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d
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```
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#### 访问服务
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| 服务 | 地址 |
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|------|------|
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| WebUI | http://localhost:8000 |
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| API | http://localhost:8000/api |
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#### 常用命令
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```bash
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# 查看日志
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml logs -f server
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml logs -f analyzer
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# 停止服务
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml down
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# 重启服务
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml restart server
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# 更新镜像（拉取代码后）
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d --build
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# 进入容器
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docker exec -it stock-server /bin/bash
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```
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#### Docker 运行模式
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| 模式 | 命令 | 说明 |
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|------|------|------|
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| Web 服务 | `up -d server` | 提供 WebUI 和 API |
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| 定时分析 | `up -d analyzer` | 每日自动执行分析 |
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| 双模式 | `up -d` | 同时启动两种模式 |
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### 3.3 本地服务器部署
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#### Linux/Mac 系统
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```bash
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# 1. 克隆项目
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git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
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cd daily_stock_analysis
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# 2. 创建虚拟环境
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python -m venv venv
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source venv/bin/activate
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# 3. 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 4. 编译前端
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cd apps/dsa-web
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npm install
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npm run build
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cd ../..
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# 5. 配置环境
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cp .env.example .env
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vim .env
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# 6. 启动服务
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# 方式 A: 直接运行
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python main.py --webui
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# 方式 B: 使用 systemd（推荐生产环境）
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sudo nano /etc/systemd/system/stock-analysis.service
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```
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**systemd 服务配置示例**：
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```ini
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[Unit]
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Description=Stock Analysis Service
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After=network.target
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[Service]
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Type=simple
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User=ubuntu
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WorkingDirectory=/home/ubuntu/daily_stock_analysis
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Environment=PYTHONUNBUFFERED=1
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ExecStart=/home/ubuntu/daily_stock_analysis/venv/bin/python main.py --webui
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Restart=always
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RestartSec=10
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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```
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|
启动服务：
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|
```bash
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|
sudo systemctl daemon-reload
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|
sudo systemctl enable stock-analysis
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|
sudo systemctl start stock-analysis
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|
sudo systemctl status stock-analysis
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|
```
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|
#### Windows 系统
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```powershell
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# 1. 克隆项目
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git clone https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis.git
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|
|
cd daily_stock_analysis
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# 2. 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 3. 编译前端
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cd apps\dsa-web
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npm install
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npm run build
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cd ..\..
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# 4. 配置环境
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copy .env.example .env
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# 编辑 .env
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# 5. 启动
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python main.py --webui
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```
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**使用 NSSM 注册 Windows 服务**（生产环境）：
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```powershell
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# 下载 NSSM: https://nssm.cc/download
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nssm install stock-analysis
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# 设置 Path: python
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# 设置 Arguments: main.py --webui
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# 设置 Working directory: D:\daily_stock_analysis
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nssm start stock-analysis
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```
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### 3.4 部署方式对比
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| 部署方式 | 复杂度 | 成本 | 适用场景 | 稳定性 |
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|----------|--------|------|----------|--------|
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| GitHub Actions | ⭐ 低 | 免费 | 个人用户、轻度使用 | ⭐⭐⭐ |
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| Docker | ⭐⭐ 中 | 低 | 有服务器的用户 | ⭐⭐⭐⭐ |
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| 本地服务器 | ⭐⭐⭐ 高 | 中 | 企业用户、高频使用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| 云服务器 | ⭐⭐ 中 | 中 | 需要 24h 在线服务 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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## 四、注意事项
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### 4.1 安全配置
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#### API Key 保护
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```bash
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# ❌ 不要这样做
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# 在代码中硬编码 API Key
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# 提交 .env 到 Git 仓库
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# ✅ 正确做法
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# 使用环境变量
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# 将 .env 加入 .gitignore
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# GitHub Actions 使用 Secrets
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```
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#### 最小权限原则
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| 服务 | 建议权限 |
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|------|----------|
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| AI API Key | 仅文本生成权限 |
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| 邮件授权码 | 仅 SMTP 发送权限 |
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| Tushare Token | 仅行情数据权限 |
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### 4.2 性能优化
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#### 并发控制
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```env
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# .env 中配置
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MAX_WORKERS=3 # 根据机器性能调整，建议 2-5
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```
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#### API 限流处理
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```env
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# 个股分析和大盘分析之间的延迟（秒）
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ANALYSIS_DELAY=10
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# Gemini 请求延迟
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GEMINI_REQUEST_DELAY=30
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|
```
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#### 内存优化（Docker）
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```yaml
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# docker-compose.yml
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deploy:
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|
resources:
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|
limits:
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|
memory: 512M
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|
|
reservations:
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|
|
memory: 256M
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|
```
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### 4.3 数据备份
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```bash
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# 数据库备份（SQLite）
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cp data/stock_analysis.db backup/stock_analysis_$(date +%Y%m%d).db
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# 日志归档
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tar -czf logs_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz logs/
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# Docker 数据卷备份
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|
docker run --rm -v daily_stock_analysis_data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/data_backup.tar.gz -C /data .
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|
```
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|
### 4.4 监控与日志
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#### 日志位置
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|
| 部署方式 | 日志路径 |
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|
|
|----------|----------|
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| 本地运行 | `./logs/` |
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|
|
| Docker | `/app/logs/` 或挂载的宿主机目录 |
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|
|
| GitHub Actions | Actions 运行日志 |
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|
#### 关键日志文件
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|
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|
```
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|
logs/
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|
├── stock_analysis_YYYYMMDD.log # 常规日志
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|
├── stock_analysis_debug_YYYYMMDD.log # 调试日志
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|
|
└── notifications_YYYYMMDD.log # 推送日志
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
#### 健康检查
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|
|
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|
|
```bash
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|
|
# API 健康检查
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|
|
curl http://localhost:8000/api/health
|
|
|
|
|
|
# Docker 健康检查（自动）
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|
docker ps # 查看 STATUS 列
|
|
|
```
|
|
|
|
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|
### 4.5 网络与代理
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|
|
|
|
```env
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|
# 国内用户可能需要代理访问 Gemini/OpenAI
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|
|
USE_PROXY=true
|
|
|
PROXY_HOST=127.0.0.1
|
|
|
PROXY_PORT=10809
|
|
|
|
|
|
# Docker 代理配置
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|
|
# docker-compose.yml 中 environment 部分
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|
- http_proxy=http://host.docker.internal:10809
|
|
|
- https_proxy=http://host.docker.internal:10809
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
### 4.6 时区设置
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|
|
|
|
|
```env
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|
|
# .env 中设置
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|
TZ=Asia/Shanghai
|
|
|
|
|
|
# Docker 中已默认设置上海时区
|
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|
```
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## 五、常见问题
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### Q1: Windows 下中文显示乱码？
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|
|
```powershell
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|
|
# 设置 UTF-8 编码
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|
chcp 65001
|
|
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|
|
# 或在运行前设置环境变量
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|
|
$env:PYTHONIOENCODING="utf-8"
|
|
|
python main.py
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### Q2: 前端页面 404？
|
|
|
|
|
|
```bash
|
|
|
# 需要编译前端
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|
cd apps/dsa-web
|
|
|
npm install
|
|
|
npm run build
|
|
|
```
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|
### Q3: Docker 启动失败？
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|
|
|
|
|
```bash
|
|
|
# 检查端口占用
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|
netstat -tlnp | grep 8000
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|
# 检查环境变量
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|
cat .env | grep -E "^(STOCK_LIST|OPENAI|GEMINI)"
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# 查看详细日志
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docker-compose logs
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### Q4: API 额度不足？
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- **Gemini**: 免费版有额度限制，建议申请多个 Key 轮换使用
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- **DeepSeek**: 充值或降低分析频率
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- **本地模型**: 使用 Ollama 部署本地大模型
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### Q5: 推送收不到？
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1. 检查 Webhook URL 是否正确
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2. 检查网络连通性：`curl -v WEBHOOK_URL`
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3. 查看通知日志：`logs/notifications_*.log`
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4. 确认消息长度未超限（企业微信 4096 字节）
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### Q6: 数据获取失败？
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```bash
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# 检查数据源状态
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python -c "from data_provider.base import DataFetcherManager; m = DataFetcherManager(); print(m.list_fetchers())"
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# 单个数据源测试
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python -c "from data_provider.tushare_fetcher import TushareFetcher; f = TushareFetcher(); print(f.test_connection())"
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## 六、参考链接
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- [完整配置指南](docs/full-guide.md)
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- [常见问题](docs/FAQ.md)
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- [更新日志](docs/CHANGELOG.md)
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- [项目主页](https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis)
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**免责声明**: 本项目仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎。
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