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

在这个快节奏的数字时代，自动化炒股已经成为许多投资者和交易者的首选。Python以其强大的库和框架，成为实现自动化炒股的理想工具。本文将带你了解如何使用FastAPI和Docker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可靠。

为什么选择FastAPI和Docker？

FastAPI：现代、快速的Web框架

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及以上版本。它基于标准Python类型提示，并且利用了Python的异步特性，使得开发高性能API变得简单快捷。

Docker：容器化解决方案

Docker是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了Python、FastAPI、Uvicorn（ASGI服务器）和Docker。以下是安装命令：

pip install fastapi uvicorn

对于Docker，你可以从Docker官网下载并安装。

创建FastAPI应用

1. 初始化项目结构

首先，创建一个新的项目目录，并初始化一个虚拟环境：

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

2. 创建FastAPI应用

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 pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class StockData(BaseModel):
    symbol: str
    date: str

@app.get("/stock_data/{symbol}")
async def read_stock_data(symbol: str):
    return {"symbol": symbol, "data": "Some stock data"}

这段代码定义了一个基本的FastAPI应用，它有一个路由/stock_data/{symbol}，用于返回股票数据。

3. 运行FastAPI应用

使用Uvicorn运行你的应用：

uvicorn main:app --reload

现在，你的FastAPI应用应该在http://127.0.0.1:8000上运行。

容器化你的应用

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：

# 使用官方Python镜像
FROM python:3.9-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制项目文件到工作目录
COPY . /app

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

# 运行Uvicorn服务器
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]

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

3. 构建和运行Docker容器

使用以下命令构建Docker镜像，并运行容器：

docker build -t stock-data-service .
docker run -d -p 8000:80 --name my-stock-data-service stock-data-service

现在，你的FastAPI应用应该在Docker容器中运行，并且可以通过http://127.0.0.1:8000访问。

扩展应用

1. 集成股票数据API

为了使应用更加实用，我们可以集成一个真实的股票数据API。例如，使用yfinance库来获取股票数据：

pip install yfinance

然后，在main.py中添加以下代码：

import yfinance as yf

@app.get("/stock_data/{symbol}")
async def read_stock_data(symbol: str):
    stock = yf.Ticker(symbol)
    data = stock.history(period="1d")
    return {"symbol": symbol, "data": data.to_dict()}

2. 增加异常处理

为了提高应用的健壮性，我们可以添加异常处理：

@app.exception_handler(yf.exceptions.TickerNotFoundError)
async def ticker_not_found_exception_handler(request, exc):
    return JSONResponse(
        status_code=404,
        content={"message": f"Stock symbol