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🚀 部署指南

本文档介绍如何将 A股自选股智能分析系统部署到服务器。

📋 部署方案对比

方案	优点	缺点	推荐场景
Docker Compose ⭐	一键部署、环境隔离、易迁移、易升级	需要安装 Docker	推荐：大多数场景
直接部署	简单直接、无额外依赖	环境依赖、迁移麻烦	临时测试
Systemd 服务	系统级管理、开机自启	配置繁琐	长期稳定运行
Supervisor	进程管理、自动重启	需要额外安装	多进程管理

结论：推荐使用 Docker Compose，迁移最快最方便！

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🐳 方案一：Docker Compose 部署（推荐）

1. 安装 Docker

# Ubuntu/Debian
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo usermod -aG docker $USER

# CentOS
sudo yum install -y docker docker-compose
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

2. 准备配置文件

# 克隆代码（或上传代码到服务器）
git clone <your-repo-url> /opt/stock-analyzer
cd /opt/stock-analyzer

# 复制并编辑配置文件
cp .env.example .env
vim .env  # 填入真实的 API Key 等配置

3. 一键启动

# 构建并启动
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml logs -f

# 查看运行状态
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml ps

4. 常用管理命令

# 停止服务
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml down

# 重启服务
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml restart

# 更新代码后重新部署
git pull
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml build --no-cache
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d

# 进入容器调试
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml exec stock-analyzer bash

# 手动执行一次分析
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml exec stock-analyzer python main.py --no-notify

5. 数据持久化

数据自动保存在宿主机目录：

• ./data/ - 数据库文件
• ./logs/ - 日志文件
• ./reports/ - 分析报告

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🖥️ 方案二：直接部署

1. 安装 Python 环境

# 安装 Python 3.10+
sudo apt update
sudo apt install -y python3.10 python3.10-venv python3-pip

# 创建虚拟环境
python3.10 -m venv /opt/stock-analyzer/venv
source /opt/stock-analyzer/venv/bin/activate

2. 安装依赖

cd /opt/stock-analyzer
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 配置环境变量

cp .env.example .env
vim .env  # 填入配置

4. 运行

# 单次运行
python main.py

# 定时任务模式（前台运行）
python main.py --schedule

# 后台运行（使用 nohup）
nohup python main.py --schedule > /dev/null 2>&1 &

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🔧 方案三：Systemd 服务

创建 systemd 服务文件实现开机自启和自动重启：

1. 创建服务文件

sudo vim /etc/systemd/system/stock-analyzer.service

内容：

[Unit]
Description=A股自选股智能分析系统
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/opt/stock-analyzer
Environment="PATH=/opt/stock-analyzer/venv/bin"
ExecStart=/opt/stock-analyzer/venv/bin/python main.py --schedule
Restart=always
RestartSec=30

[Install]
WantedBy=multi-user.target

2. 启动服务

# 重载配置
sudo systemctl daemon-reload

# 启动服务
sudo systemctl start stock-analyzer

# 开机自启
sudo systemctl enable stock-analyzer

# 查看状态
sudo systemctl status stock-analyzer

# 查看日志
journalctl -u stock-analyzer -f

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⚙️ 配置说明

必须配置项

配置项	说明	获取方式
GEMINI_API_KEY	AI 分析必需	Google AI Studio
STOCK_LIST	自选股列表	逗号分隔的股票代码
WECHAT_WEBHOOK_URL	微信推送	企业微信群机器人

可选配置项

配置项	默认值	说明
SCHEDULE_ENABLED	false	是否启用定时任务
SCHEDULE_TIME	18:00	每日执行时间
MARKET_REVIEW_ENABLED	true	是否启用大盘复盘
TAVILY_API_KEYS	-	新闻搜索（可选）

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🌐 代理配置

如果服务器在国内，访问 Gemini API 需要代理：

Docker 方式

编辑 docker-compose.yml：

environment:
  - http_proxy=http://your-proxy:port
  - https_proxy=http://your-proxy:port

直接部署方式

编辑 main.py 顶部：

os.environ["http_proxy"] = "http://your-proxy:port"
os.environ["https_proxy"] = "http://your-proxy:port"

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📊 监控与维护

日志查看

# Docker 方式
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml logs -f --tail=100

# 直接部署
tail -f /opt/stock-analyzer/logs/stock_analysis_*.log

健康检查

# 检查进程
ps aux | grep main.py

# 检查最近的报告
ls -la /opt/stock-analyzer/reports/

定期维护

# 清理旧日志（保留7天）
find /opt/stock-analyzer/logs -mtime +7 -delete

# 清理旧报告（保留30天）
find /opt/stock-analyzer/reports -mtime +30 -delete

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❓ 常见问题

1. Docker 构建失败

# 清理缓存重新构建
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml build --no-cache

2. API 访问超时

检查代理配置，确保服务器能访问 Gemini API。

3. 数据库锁定

# 停止服务后删除 lock 文件
rm /opt/stock-analyzer/data/*.lock

4. 内存不足

调整 docker-compose.yml 中的内存限制：

deploy:
  resources:
    limits:
      memory: 1G

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🔄 快速迁移

从一台服务器迁移到另一台：

# 源服务器：打包
cd /opt/stock-analyzer
tar -czvf stock-analyzer-backup.tar.gz .env data/ logs/ reports/

# 目标服务器：部署
mkdir -p /opt/stock-analyzer
cd /opt/stock-analyzer
git clone <your-repo-url> .
tar -xzvf stock-analyzer-backup.tar.gz
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d

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☁️ 方案四：GitHub Actions 部署（免服务器）

最简单的方案！ 无需服务器，利用 GitHub 免费计算资源。

优势

• ✅ 完全免费（每月 2000 分钟）
• ✅ 无需服务器
• ✅ 自动定时执行
• ✅ 零维护成本

限制

• ⚠️ 无状态（每次运行是新环境）
• ⚠️ 定时可能有几分钟延迟
• ⚠️ 无法提供 HTTP API

部署步骤

1. 创建 GitHub 仓库

# 初始化 git（如果还没有）
cd /path/to/daily_stock_analysis
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"

# 创建 GitHub 仓库并推送
# 在 GitHub 网页上创建新仓库后：
git remote add origin https://github.com/你的用户名/daily_stock_analysis.git
git branch -M main
git push -u origin main

2. 配置 Secrets（重要！）

打开仓库页面 → Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret

添加以下 Secrets：

Secret 名称	说明	必填
GEMINI_API_KEY	Gemini AI API Key	✅
WECHAT_WEBHOOK_URL	企业微信机器人 Webhook	可选*
FEISHU_WEBHOOK_URL	飞书机器人 Webhook	可选*
TELEGRAM_BOT_TOKEN	Telegram Bot Token	可选*
TELEGRAM_CHAT_ID	Telegram Chat ID	可选*
TELEGRAM_MESSAGE_THREAD_ID	Telegram Topic ID	可选*
EMAIL_SENDER	发件人邮箱	可选*
EMAIL_PASSWORD	邮箱授权码	可选*
SERVERCHAN3_SENDKEY	Server酱³ Sendkey	可选*
CUSTOM_WEBHOOK_URLS	自定义 Webhook（多个逗号分隔）	可选*
STOCK_LIST	自选股列表，如 600519,300750	✅
TAVILY_API_KEYS	Tavily 搜索 API Key	推荐
SERPAPI_API_KEYS	SerpAPI Key	可选
TUSHARE_TOKEN	Tushare Token	可选
GEMINI_MODEL	模型名称（默认 gemini-2.0-flash）	可选

*注：通知渠道至少配置一个，支持多渠道同时推送

3. 验证 Workflow 文件

确保 .github/workflows/daily_analysis.yml 文件存在且已提交：

git add .github/workflows/daily_analysis.yml
git commit -m "Add GitHub Actions workflow"
git push

4. 手动测试运行

1. 打开仓库页面 → Actions 标签
2. 选择 "每日股票分析" workflow
3. 点击 "Run workflow" 按钮
4. 选择运行模式：
   • full - 完整分析（股票+大盘）
   • market-only - 仅大盘复盘
   • stocks-only - 仅股票分析
5. 点击绿色 "Run workflow" 按钮

5. 查看执行日志

• Actions 页面可以看到运行历史
• 点击具体的运行记录查看详细日志
• 分析报告会作为 Artifact 保存 30 天

定时说明

默认配置：周一到周五，北京时间 18:00 自动执行

修改时间：编辑 .github/workflows/daily_analysis.yml 中的 cron 表达式：

schedule:
  - cron: '0 10 * * 1-5'  # UTC 时间，+8 = 北京时间

常用 cron 示例：

表达式	说明
'0 10 * * 1-5'	周一到周五 18:00（北京时间）
'30 7 * * 1-5'	周一到周五 15:30（北京时间）
'0 10 * * *'	每天 18:00（北京时间）
'0 2 * * 1-5'	周一到周五 10:00（北京时间）

修改自选股

方法一：修改仓库 Secret STOCK_LIST

方法二：直接修改代码后推送：

# 修改 .env.example 或在代码中设置默认值
git commit -am "Update stock list"
git push

常见问题

Q: 为什么定时任务没有执行？ A: GitHub Actions 定时任务可能有 5-15 分钟延迟，且仅在仓库有活动时才触发。长时间无 commit 可能导致 workflow 被禁用。

Q: 如何查看历史报告？ A: Actions → 选择运行记录 → Artifacts → 下载 analysis-reports-xxx

Q: 免费额度够用吗？ A: 每次运行约 2-5 分钟，一个月 22 个工作日 = 44-110 分钟，远低于 2000 分钟限制。

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祝部署顺利！🎉