Python自动化炒股：使用FastAPI和Docker Compose部署股票数据服务的最佳实践

引言

在金融市场中，自动化交易已经成为一种趋势。Python因其强大的库支持和灵活性，成为自动化炒股的首选语言。本文将介绍如何使用FastAPI和Docker Compose来部署一个股票数据服务，以支持自动化交易系统。我们将涵盖从开发到部署的全过程，确保你能够构建一个高效、可扩展的股票数据服务。

为什么选择FastAPI和Docker Compose？

• FastAPI：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。
• Docker Compose：一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Docker Compose，我们可以通过一个YAML文件来配置应用的服务，然后使用一个命令来启动和停止所有服务。

环境准备

在开始之前，请确保你的环境中安装了以下软件：

• Python 3.8+
• Docker
• Docker Compose

步骤1：创建FastAPI应用

首先，我们将创建一个简单的FastAPI应用来提供股票数据。

安装FastAPI

pip install fastapi[all]

创建应用

在你的项目目录中，创建一个名为mAIn.py的文件，并添加以下代码：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class StockData(BaseModel):
    symbol: str
    price: float

@app.get("/stock/{symbol}", response_model=StockData)
async def read_stock(symbol: str):
    # 这里我们模拟从数据库或API获取股票数据
    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，并返回该股票的价格。

步骤2：使用Docker Compose进行部署

创建Dockerfile

在项目根目录下，创建一个名为Dockerfile的文件，用于构建FastAPI应用的Docker镜像。

# 使用官方Python镜像
FROM python:3.8-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制项目文件
COPY . /app

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

# 运行FastAPI应用
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

创建requirements.txt

在同一目录下，创建一个requirements.txt文件，列出所有依赖：

fastapi
uvicorn
pydantic

创建docker-compose.yml

最后，创建一个docker-compose.yml文件来定义服务：

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

这个配置文件定义了一个名为web的服务，它使用我们之前创建的Dockerfile构建镜像，并映射端口8000。

步骤3：启动服务

在项目根目录下，运行以下命令来启动服务：

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API。

步骤4：扩展服务

为了使服务更加健壮，我们可以添加数据库支持和缓存机制。以下是如何扩展服务的示例。

添加数据库服务

修改docker-compose.yml文件，添加一个PostgreSQL服务：

version: '3.8'
services:
  db:
    image: postgres
    environment:
      POSTGRES_DB: stockdb
      POSTGRES_USER: user
      POSTGRES_PASSWORD: password
  web:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - .:/app
    command: uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
    depends_on:
      - db

修改FastAPI应用

更新main.py文件，添加数据库连接和查询逻辑：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, String, Float, select
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

app = FastAPI()

DATABASE_URL = "postgresql://user:password@db:5432/