Python 算法交易实验72 QTV200第一步: 获取原始数据并存入队列

说明

最近的数据流往前进了一步，我觉得基本可以开始同步的推进QTV200了。上次规划了整体的数据流，现在开始第一步。

内容

1 结构位置

这是上次的总体图：
在这里插入图片描述
以下是这次要实现的一小部分：

在这里插入图片描述
从结构上，这个是整体数据流的起点，系统因为这些不断运行的数据才开始“动”了起来，可以称为源点。

2 规范与约束

源点是基于每分钟的节拍从外界读取数据，这部分目前我没用用付费接口(数据的需求量很小)，所以基于自律(类似与吃自助餐)的原则，增加一些规范与约束。

我获取的数据不会多，可以约束在60个ETF之内。
每次请求只会查询当前时刻的前10分钟数据(数据少),每只ETF一天最多有60610 ~ 3600条数据
每次请求10条的目的是为了防止某个时隙程序中断或者失效，通过冗余的数据可以在10分钟之内的终端内无缝恢复（从这角度，用某个云服务器做这件事比较合适,下一版考虑)
任务按照秒进行划分，每秒最多提交6只ETF的请求，数据请求总量为60条
周末一定不会发起查询请求

这样可以确保非必要不请求数据，即使请求数据，请求也被均匀分摊，每次的请求量非常之小（环保）

3 工具与方法

通过FLask-APS执行秒级的任务调度，通过Flask-Celery实现各ETF的异步抓取，确保时效的同时，减少CPU开销。(同步方式会独占一个核，很浪费的)。

有的时候倒也不纯粹是为了节约这点计算成本，而是总体成本。设想，一开始只跟踪3~4个ETF，同步状态下并发，可能抢占4个核一小会，还不至于出现卡顿(主机有32核)。但是如果跟踪60个ETF，那么整个机器就会因为这个原因处于卡顿状态，那就真的很没必要。

即使是现阶段，QTV102与Mongo通信的时候更新少量数据,但是是同步状态的，都让我的CPU负载处于一个很奇怪的状态。
在这里插入图片描述
虽然看着很满，其实我知道很多是处于浪费的状态的。

所以，如果用合适的方法进行调度，那么即使是60个ETF，甚至是600个ETF可能单核都足够了。这种效率的提升是很夸张的。目前在IO密集处理这块可以做到的提升最大。未来QTV200实现后，应该会把QTV102整个卸载掉。

3.1 worker

对于每一个ETF来说，处理的流程是相同的。所以，可以先做一个worker,然后调用的时候按不通的ETF代码进行参数化就可以了。

etf_crawl_worker.py

# 0 记录日志
import logging
from logging.handlers import RotatingFileHandler

logger = logging.getLogger('MyLogger')
handler = RotatingFileHandler('/var/log/workers.log', maxBytes=1024*1024*100, backupCount=5)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)


# 1 允许传入一个参数
import argparse
def get_arg():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Customized Arguments')
#     parser.add_argument('-p','--pkl', default='Meta')

    # 制程名
    parser.add_argument('--etf_code')
    parser.add_argument('--assigned_work_dt')
    # 准备解析参数
    args = parser.parse_args()

    res_dict = {}
    res_dict['etf_code'] = args.etf_code
    res_dict['assigned_work_dt'] = args.assigned_work_dt
    return res_dict

arg_dict = get_arg()

etf_code = arg_dict['etf_code']
assigned_work_dt = arg_dict.get('assigned_work_dt')

from Basefuncs import * 
import time

# 2 判断是否是可执行时间
if assigned_work_dt is None:
    ts = time.time()
else:
    if assigned_work_dt.strip() == '':
        ts = time.time()
    else:
        ts = inverse_time_str(assigned_work_dt)

cur_dt_str = get_time_str1(ts)
cur_time = cur_dt_str.split()[-1]
 
morning_start = '09:25:00'
morning_end = '11:41:00'
afternoon_start = '12:55:00'
afternoon_end = '15:11:00'

is_moring_work = False 
is_afternoon_work = False
if cur_time >= morning_start and cur_time < morning_end:
    is_moring_work = True 
if cur_time >= afternoon_start and cur_time < afternoon_end:
    is_afternoon_work = True 

is_work_time = is_moring_work or is_afternoon_work


if is_work_time:
    start_dt = get_time_str1( (ts//60)*60 - 600 )
    end_dt = get_time_str1( ts + 60 )

    # 目标队列设置
    qm = QManager(redis_agent_host = 'http://192.168.0.4:24118/',redis_connection_hash = None)
    # qm.info()

    # 3 执行
    # etf_code = '510300'
    import akshare as ak 
    para_dict  ={}
    para_dict['symbol'] = etf_code
    para_dict['period'] = "1"
    para_dict['adjust'] = ''
    para_dict['start_date'] = start_dt
    para_dict['end_date'] = end_dt
    # 如果时间段不对，那么就是空
    df = ak.fund_etf_hist_min_em(**para_dict)

    # 是否获取到了数据
    is_query_data = True if len(df) else False 

    if is_query_data:
        # ak的变量字典映射
        ak_dict = {}
        ak_dict['时间'] = 'data_dt'
        ak_dict['开盘'] = 'open'
        ak_dict['收盘'] = 'close'
        ak_dict['最高'] = 'high'
        ak_dict['最低'] = 'low'
        ak_dict['成交量'] = 'vol'
        ak_dict['成交额'] = 'amt'

        keep_cols = ['data_dt','open','close','high','low','vol','amt']

        cols = list(df.columns)
        new_cols = [ak_dict.get(x) or x for x in cols ]
        df.columns = new_cols
        df1 = df[keep_cols]
        df1['data_source'] = 'AK'
        df1['code'] = etf_code
        df1['market'] = 'SH'
    
        df1['rec_id'] = df1['data_source'] + '_' + df1['market'] + '_' + df1['code'].apply(str) \
                                + '_' + df1['data_dt']

        # 调整股和手
        vol_approximal = df1['amt'] / df1['close']
        maybe_wrong = (vol_approximal / df1['vol']) > 10
        if maybe_wrong.sum() > 0:
            df1['vol'] = df1['vol'] * 100

        stream_name = 'YOURS.stream_in'
        # 写入结果队列
        data_listofdict = df1.to_dict(orient='records')
        resp = qm.parrallel_write_msg(stream_name, data_listofdict)
        logger.info('%s %s 【%s】' % (cur_dt_str,'etf_crawl_worker',resp['msg'] ))   

    else:
        logger.info('%s %s 【未获取到数据】' % (cur_dt_str,'etf_crawl_worker'))   

else:
    logger.info('%s %s 【不在工作时间】' % (cur_dt_str,'etf_crawl_worker'))

worker分为几部分：

1 设定使用rotate日志，记录每次执行的效果
2 get_arg 获取调用时传入的关键字参数
3 判断是否在工作时间。默认情况，使用当前时间；也可接受使用指定的时间
4 如果是在工作时间，那么推算对应时间的前10分钟和后1分钟，作为参数发起请求
5 获取数据后，还有一个判断交易量是手还是股的小逻辑
6 处理完成后，推入队列，然后记录日志，worker执行完毕

两种调用方法：

1 实时获取

python3 etf_crawl_worker.py --etf_code=510300

2 指定历史时间的获取

python3 etf_crawl_worker.py --etf_code=510300 --assigned_work_dt='2024-06-21 10:00:00'

获取日志查看，第三条数据是因为指定了工作时间。

/var/log/workers.log

└─ $ cat workers.log
2024-06-23 20:27:07 etf_crawl_worker 【不在工作时间】
2024-06-23 20:40:41 etf_crawl_worker 【不在工作时间】
2024-06-23 20:57:48 etf_crawl_worker 【ok,add 12 of 12  messages】

3.2 shell

exe_etf_crawl_worker.sh
chmod +x exe_etf_crawl_worker.sh

本来想让脚本可以接受第二个参数的，但是似乎隔空传带空格的参数很麻烦，另外实时调用(脚本)的时候没有必要再筛选时间了。

#!/bin/bash

# 记录
# sh /home/test_exe.sh com_info_change_pattern running

# 有些情况需要把source替换为 .
# . /root/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
# 激活 base 环境（或你创建的特定环境）
source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh

#conda init
conda activate base

cd  /home/workers && python3 etf_crawl_worker.py --etf_code=$1

3.3 flask_celery

将flask_celery升级为可执行脚本的版本

In [1]: import requests as req
   ...: param_dict = {'the_cmd': 'bash /home/test_exe.sh'}
   ...: resp = req.post('http://127.0.0.1:24104/exe_sh/',json = param_dict )

In [2]: resp
Out[2]: <Response [200]>

└─ $ cat tem.log
2024-06-23 22:16:25 - 脚本执行

3.4 将任务发布为flask_aps任务

任务参数如下

# 任务6：执行脚本-qtv200 510300 get 
task006 = {}
task006['machine'] = 'm4'
task006['task_id'] = 'task006'
task006['description'] = '执行脚本,在周一到周五，上午9点到下午4点执行，获取510300的数据。在秒0执行'
task006['pid'] = '.'.join([task006['machine'],task006['task_id']  ])
task006['job_name'] = 'make_a_request' # 这个是对flask-aps来说的
task006['set_to_status'] = 'running'
task006['running_status'] = ''
task006['start_dt'] = '2024-05-01 00:00:00'
task006['end_dt'] = '2099-06-01 00:00:00'
task006['task_kwargs'] = {'para_dict': 
                                {'url':'http://172.17.0.1:24104/exe_sh/',
                                 'json_data':
                                    {
                                    'the_cmd': 'bash /home/exe_etf_crawl_worker.sh 510300'
                                    }

                                }
                            }
task006['interval_para'] ={'second':'0',
                            'day_of_week':'0-4',
                            'hour':'9-16'}
task006 = TaskTable(**task006)
task006.save()

ok，明天等着看吧

In [11]: the_task_obj = TaskTable.objects(machine='m4',task_id ='task006').first()
    ...: exe_a_task(the_task_obj)
set to status running  current state  init
Publish a task
Out[11]: 1