Python自动化炒股：使用FastAPI和Docker Compose部署股票数据服务的完整教程

在当今数字化时代，自动化炒股已成为许多投资者和交易者的首选。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，让你的自动化炒股策略更加高效和稳定。

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+。它基于标准Python类型提示，并且利用了Python的异步特性，非常适合构建高性能的后端服务。

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，我们可以在一个配置文件中定义应用程序的服务，然后使用一个命令创建并启动所有服务。

环境准备

在开始之前，请确保你的环境中安装了以下软件：

1. Python 3.8 或更高版本
2. Docker
3. Docker Compose

步骤1：创建FastAPI应用

首先，我们需要创建一个FastAPI应用来处理股票数据的请求。

1.1 初始化项目

在你的工作目录中，创建一个新的文件夹，例如stock_data_service，并在其中创建一个虚拟环境：

mkdir stock_data_service
cd stock_data_service
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用 venv\Scripts\activate

1.2 安装依赖

安装FastAPI和Uvicorn（一个轻量级的ASGI服务器）：

pip install fastapi uvicorn

1.3 创建主应用文件

在项目目录中创建一个名为mAIn.py的文件，并添加以下代码：

from fastapi import FastAPI
from typing import List

app = FastAPI()

@app.get("/stock/{symbol}")
async def read_stock(symbol: str):
    # 这里将模拟股票数据的获取
    return {"symbol": symbol, "price": 100.0}

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，并返回模拟的股票价格。

步骤2：使用Docker Compose部署

2.1 创建Dockerfile

在项目目录中创建一个名为Dockerfile的文件，并添加以下内容：

# 使用Python官方镜像
FROM python:3.8-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制依赖文件
COPY requirements.txt .

# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制项目文件
COPY . .

# 运行Uvicorn服务器
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

2.2 创建requirements.txt

在项目目录中创建一个名为requirements.txt的文件，并列出所有依赖：

fastapi
uvicorn

2.3 创建docker-compose.yml

在项目目录中创建一个名为docker-compose.yml的文件，并添加以下内容：

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"

这个配置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。

步骤3：启动服务

在项目目录中运行以下命令来启动服务：

docker-compose up --build

这个命令会构建Docker镜像，并启动服务。你可以通过访问http://localhost:8000/stock/AAPL来测试API。

步骤4：扩展和优化

4.1 添加数据库支持

为了存储和检索股票数据，我们可以添加一个数据库服务。例如，使用PostgreSQL：

1. 更新docker-compose.yml文件以包含PostgreSQL服务：

version: '3.8'
services:
  db:
    image: postgres
    environment:
      POSTGRES_DB: stock_db
      POSTGRES_USER: user
      POSTGRES_PASSWORD: password
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - db

1. 在main.py中添加数据库连接和查询逻辑。

4.2 异步处理

利用FastAPI的异步特性，可以提高API的性能。例如，异步获取股票数据：

from fastapi import FastAPI, HTTPException