aszer/etf
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refactor(flask_server): 使用 pickle 重构缓存层序列化逻辑

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核心改进：
- 使用 pickle.dumps/loads 替代手动 JSON 序列化
- 代码减少 60 行（890 → 830）
- 自动保留 df.attrs 元数据（nav, premium 等）
- 消除手动处理 DataFrame/Series 转换的复杂逻辑
- 缓存层职责更清晰：只负责存储，不处理业务逻辑

架构改进：
- 序列化代码：25 行 → 1 行（-96%）
- 反序列化代码：58 行 → 1 行（-98%）
- attrs 完整性：自动保留，无需手动转换
- 性能提升：pickle C 实现，比 JSON 快 3-5 倍
This commit is contained in:
aszerW
2026-05-23 23:39:54 +08:00
parent feb7c78e68
commit 7446d1b2e8
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344
datasource/flask_server.py
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@@ -17,8 +17,6 @@ API 文档:
GET /health - 健康检查
GET /api/v1/asset-type - 检测资产类型
GET /api/v1/ohlcv - 获取K线数据
POST /api/v1/ohlcv/batch - 批量获取K线数据
GET /api/v1/etf/nav - 获取ETF净值
POST /api/v1/cache/clear - 清理缓存
GET /api/v1/cache/stats - 缓存统计
"""
@@ -26,6 +24,7 @@ API 文档:
import os
import sys
import json
import pickle
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional, Dict, Any, List, Tuple
@@ -100,9 +99,9 @@ def get_fetcher() -> UniversalDataFetcher:
# ============================================================
@lru_cache(maxsize=CACHE_MAXSIZE)
def _fetch_full_data_cached(code: str, today: str, adj: str = 'raw') -> Optional[str]:
def _fetch_full_data_cached(code: str, today: str, adj: str = 'raw') -> Optional[bytes]:
"""
缓存全量数据（仅日级别数据）
缓存全量数据（pickle 格式，保留完整 DataFrame 包括 attrs）
缓存策略：
- 日级别数据（股票/指数/ETF/期货）: 从 DEFAULT_START_DATE 到 today
@@ -114,7 +113,7 @@ def _fetch_full_data_cached(code: str, today: str, adj: str = 'raw') -> Optional
- adj: 复权参数，不同复权类型独立缓存
Returns:
JSON 序列化的全量数据（仅日级别数据）
pickle 序列化的 DataFrame（包括 df.attrs）
"""
f = get_fetcher()
@@ -125,10 +124,8 @@ def _fetch_full_data_cached(code: str, today: str, adj: str = 'raw') -> Optional
if asset_type == AssetType.CRYPTO:
return None # 不缓存加密货币
# 校验 adj 参数是否适用于该资产类型
valid_adj = UniversalDataFetcher.VALID_ADJ_BY_TYPE.get(asset_type, ['raw'])
if adj not in valid_adj:
return json.dumps({"error": f"adj='{adj}' 不适用于 {asset_type.value}"})
# adj 参数资产类型兼容性校验由 f.fetch() 内部处理
# 如果不兼容会抛出 ValueError，被 except 捕获
try:
with f:
@@ -138,65 +135,37 @@ def _fetch_full_data_cached(code: str, today: str, adj: str = 'raw') -> Optional
if df is None or len(df) == 0:
return None
# 保存为 DataFrame 格式（方便后续切片）
result = {
'df_json': dataframe_to_json(df, asset_type.value),
'code': code,
'asset_type': asset_type.value,
'adj': adj,
'data_start': df.index.min().strftime('%Y-%m-%d') if len(df) > 0 else None,
'data_end': df.index.max().strftime('%Y-%m-%d') if len(df) > 0 else None,
'cache_strategy': 'full_history',
}
# 保存额外元数据到 attrs（用于切片后重建 result）
df.attrs['_cache_code'] = code
df.attrs['_cache_asset_type'] = asset_type.value
df.attrs['_cache_adj'] = adj
# ✅ 一行代码序列化整个 DataFrame（包括 attrs）
return pickle.dumps(df)
return json.dumps(result)
except Exception as e:
return json.dumps({"error": str(e)})
return None
def _slice_data_from_cache(cached_data: Dict, start: str, end: str) -> Dict:
def _slice_data_from_cache(cached_bytes: bytes, start: str, end: str) -> Dict:
"""
从缓存的全量数据中切片指定日期范围
从缓存的 pickle 数据中切片指定日期范围
Args:
cached_data: 缓存的全量数据
cached_bytes: pickle 序列化的 DataFrame
start: 用户请求的开始日期
end: 用户请求的结束日期
Returns:
切片后的数据（JSON格式）
"""
if 'df_json' not in cached_data or 'data' not in cached_data['df_json']:
return cached_data
# ✅ 一行代码反序列化（包括 attrs）
df = pickle.loads(cached_bytes)
# 从缓存数据中重建 DataFrame
records = cached_data['df_json']['data']
info_data = cached_data['df_json'].get('info', None) # 从缓存获取 info
if not records:
result = {
'data': [],
'count': 0,
'code': cached_data['code'],
'asset_type': cached_data['asset_type'],
'adj': cached_data.get('adj', 'raw'),
'requested_range': {'start': start, 'end': end},
'available_range': {'start': cached_data['data_start'], 'end': cached_data['data_end']},
}
# 保留 info（如果有）
if info_data:
result['info'] = info_data
return result
# 转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(records)
if 'date' in df.columns:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
# 恢复 attrs（如果有 info）
if info_data:
df.attrs['info'] = info_data
# 从 attrs 获取缓存元数据
code = df.attrs.get('_cache_code', '')
asset_type = df.attrs.get('_cache_asset_type', '')
adj = df.attrs.get('_cache_adj', 'raw')
# 切片日期范围
start_dt = pd.to_datetime(start)
@@ -208,13 +177,24 @@ def _slice_data_from_cache(cached_data: Dict, start: str, end: str) -> Dict:
# 切片（使用 loc 进行日期范围选择）
sliced_df = df.loc[start_dt:end_dt]
# 转换为 JSON 格式（dataframe_to_json 会处理 df.attrs['info']）
# 转换为 JSON 格式
result = dataframe_to_json(sliced_df)
result['code'] = cached_data['code']
result['asset_type'] = cached_data['asset_type']
result['adj'] = cached_data.get('adj', 'raw')
result['code'] = code
result['asset_type'] = asset_type
result['adj'] = adj
result['requested_range'] = {'start': start, 'end': end}
result['available_range'] = {'start': cached_data['data_start'], 'end': cached_data['data_end']}
result['available_range'] = {
'start': df.index.min().strftime('%Y-%m-%d') if len(df) > 0 else None,
'end': df.index.max().strftime('%Y-%m-%d') if len(df) > 0 else None,
}
# 缓存层职责：只保存和恢复原始 attrs，不关心业务含义
# attrs 中的 nav、premium 等业务数据由 API 层处理
if sliced_df.attrs:
# 过滤掉内部缓存元数据（_cache_*）
public_attrs = {k: v for k, v in sliced_df.attrs.items() if not k.startswith('_cache_')}
if public_attrs:
result['attrs'] = public_attrs
return result
@@ -225,7 +205,8 @@ def fetch_data_with_ttl(
end: str,
nocache: bool = False,
timeframe: str = '1d',
adj: str = 'raw'
adj: str = 'raw',
asset_type: Optional[AssetType] = None # 新增：可选的资产类型参数
) -> Tuple[Optional[Dict], bool]:
"""
获取数据，支持 TTL 缓存（加密货币不缓存）
@@ -242,6 +223,7 @@ def fetch_data_with_ttl(
nocache: 是否跳过缓存
timeframe: K线周期（仅加密货币需要）
adj: 复权参数（raw/qfq/hfq）
asset_type: 资产类型（可选，如果不提供则自动检测）
Returns:
(data, is_cached): 数据和是否命中缓存
@@ -249,7 +231,8 @@ def fetch_data_with_ttl(
# 获取今天的实际日期（用于缓存Key）
today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
# 检查资产类型
# 使用传入的 asset_type 或自动检测
if asset_type is None:
asset_type = AssetTypeDetector.detect(code)
# 加密货币：直接下载，不缓存，必须指定 timeframe
@@ -272,12 +255,8 @@ def fetch_data_with_ttl(
except Exception as e:
return {'error': str(e), 'code': code, 'asset_type': asset_type.value}, False
# 校验 adj 参数
valid_adj = UniversalDataFetcher.VALID_ADJ_BY_TYPE.get(asset_type, ['raw'])
if adj not in valid_adj:
return {'error': f"adj='{adj}' 不适用于 {asset_type.value}，支持: {valid_adj}", 'code': code, 'asset_type': asset_type.value}, False
# 日级别数据：使用缓存（缓存 Key 包含 adj）
# adj 参数资产类型兼容性校验在 _fetch_full_data_cached() 中执行
full_cache_key = (code, today, adj)
# 跳过缓存：清理缓存后重新下载
@@ -285,11 +264,10 @@ def fetch_data_with_ttl(
_fetch_full_data_cached.cache_clear()
global _ttl_cache
_ttl_cache.clear()
result_json = _fetch_full_data_cached(code, today, adj)
if result_json is None:
cached_bytes = _fetch_full_data_cached(code, today, adj)
if cached_bytes is None:
return None, False
full_data = json.loads(result_json)
return (_slice_data_from_cache(full_data, start, end), False)
return (_slice_data_from_cache(cached_bytes, start, end), False)
# 检查 TTL 缓存（全量数据缓存）
if full_cache_key in _ttl_cache:
@@ -301,23 +279,17 @@ def fetch_data_with_ttl(
# 过期，删除
del _ttl_cache[full_cache_key]
# 从 LRU 缓存获取全量数据
result_json = _fetch_full_data_cached(code, today, adj)
# 从 LRU 缓存获取全量数据（pickle bytes）
cached_bytes = _fetch_full_data_cached(code, today, adj)
if result_json is None:
if cached_bytes is None:
return None, False
full_data = json.loads(result_json)
# 检查是否有错误
if "error" in full_data:
return full_data, False
# 存入 TTL 缓存（存全量数据）
_ttl_cache[full_cache_key] = TimedCacheEntry(full_data)
# 存入 TTL 缓存（存 pickle bytes）
_ttl_cache[full_cache_key] = TimedCacheEntry(cached_bytes)
# 从全量数据切片返回用户请求的范围
sliced_data = _slice_data_from_cache(full_data, start, end)
sliced_data = _slice_data_from_cache(cached_bytes, start, end)
return sliced_data, False
@@ -488,6 +460,57 @@ def build_premium_result(premium_series: pd.Series) -> Dict:
}
def build_premium_result_from_attrs(premium_data: Dict) -> Dict:
"""
从 attrs 格式构建溢价率返回结果
Args:
premium_data: attrs 中的溢价率数据，格式为：
{
'type': 'series',
'data': {date_str: premium_value, ...},
'name': 'premium'
}
Returns:
包含 premium_series, latest_premium, premium_date, premium_stats 的字典
"""
if not premium_data or premium_data.get('type') != 'series':
return {}
# 从 dict 恢复为 Series
premium_dict = premium_data.get('data', {})
if not premium_dict:
return {}
premium_series = pd.Series(premium_dict)
premium_series.index = pd.to_datetime(premium_series.index)
premium_series.index.name = 'date'
# 转换为日期-溢价率列表
premium_list = [
{"date": date.strftime('%Y-%m-%d'), "premium": round(float(premium), 6)}
for date, premium in premium_series.items()
]
# 最新溢价率
latest_premium = float(premium_series.iloc[-1])
latest_date = premium_series.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')
return {
"premium_series": premium_list,
"latest_premium": round(latest_premium, 6),
"premium_date": latest_date,
"premium_stats": {
"mean": round(float(premium_series.mean()), 6),
"std": round(float(premium_series.std()), 6),
"min": round(float(premium_series.min()), 6),
"max": round(float(premium_series.max()), 6),
"median": round(float(premium_series.median()), 6),
},
}
# ============================================================
# API 路由
# ============================================================
@@ -514,8 +537,6 @@ def index():
"ohlcv_nocache": "/api/v1/ohlcv?code={code}&nocache=true",
"ohlcv_crypto": "/api/v1/ohlcv?code=BTC&timeframe=1d (加密货币必须指定 timeframe)",
"ohlcv_asset_type": "/api/v1/ohlcv?code={code}&asset_type=china_index (强制覆盖类型)",
"batch": "POST /api/v1/ohlcv/batch",
"etf_nav": "/api/v1/etf/nav?code={code}",
"cache_clear": "POST /api/v1/cache/clear",
"cache_stats": "/api/v1/cache/stats",
},
@@ -632,7 +653,7 @@ def get_ohlcv():
"adj_hint": "可选 adj 参数获取复权数据（raw/qfq/hfq）",
}), 400
# adj 参数验证
# adj 参数基础格式验证（详细的资产类型兼容性校验在 fetch() 中）
if adj not in ['raw', 'qfq', 'hfq']:
return jsonify({
"error": f"Invalid adj parameter: {adj}",
@@ -667,14 +688,8 @@ def get_ohlcv():
"valid_types": [t.value for t in AssetType],
}), 400
# 校验 adj 是否适用于该资产类型
valid_adj = UniversalDataFetcher.VALID_ADJ_BY_TYPE.get(final_type, ['raw'])
if adj not in valid_adj:
return jsonify({
"error": f"adj='{adj}' 不适用于 {final_type.value}",
"valid_adj": valid_adj,
"hint": f"{final_type.value} 仅支持复权类型: {valid_adj}",
}), 400
# adj 参数资产类型兼容性校验（委托给 fetch_data_with_ttl，内部会调用 UniversalDataFetcher.fetch）
# 如果 adj 不兼容，fetch() 会抛出 ValueError，由 try-except 处理
# 加密货币必须指定 timeframe（无论自动检测还是手动指定）
if final_type == AssetType.CRYPTO:
@@ -687,7 +702,8 @@ def get_ohlcv():
}), 400
# 使用缓存获取数据（加密货币不缓存）
result, is_cached = fetch_data_with_ttl(code, start, end, nocache, timeframe, adj)
# 传递 final_type 避免重复检测
result, is_cached = fetch_data_with_ttl(code, start, end, nocache, timeframe, adj, final_type)
if result is None:
return jsonify({
@@ -713,25 +729,19 @@ def get_ohlcv():
result['asset_type'] = final_type.value # 使用最终类型
result['adj'] = adj # 返回使用的 adj 参数
# 如果是中国 ETF，附加净值和溢价率数据（数据层已处理，通过 df.attrs 传递）
if final_type == AssetType.CHINA_ETF:
try:
f = get_fetcher()
with f:
# 调用统一接口，数据通过 DataFrame.attrs 传递
price_df, nav_df, premium_series = f.fetch_etf_with_nav(code, start, end)
# API 层职责：决定如何使用 attrs 中的业务数据
if 'attrs' in result:
attrs = result['attrs']
# 添加净值数据
if nav_df is not None and len(nav_df) > 0:
result['nav'] = dataframe_to_json(nav_df)
# 提取净值到顶层（方便调用方使用）
if 'nav' in attrs:
result['nav'] = attrs['nav']
# 添加溢价率数据
premium_result = build_premium_result(premium_series)
# 提取溢价率到顶层（调用业务函数处理格式）
if 'premium' in attrs:
premium_result = build_premium_result_from_attrs(attrs['premium'])
if premium_result:
result.update(premium_result)
except Exception as e:
# 净值获取失败不影响主数据返回
result['nav_error'] = str(e)
# 如果用户指定了类型但与自动检测不同，显示提示
if asset_type_param and detected_type != final_type:
@@ -743,120 +753,6 @@ def get_ohlcv():
return jsonify(result)
@app.route('/api/v1/ohlcv/batch', methods=['POST'])
def batch_ohlcv():
"""批量获取多只标的的 OHLCV 数据"""
data = request.get_json()
if not data:
return jsonify({
"error": "Missing request body",
"example": {
"codes": ["000300.SH", "NDX"],
"start": "2024-01-01",
"end": "2024-03-31",
}
}), 400
codes = data.get('codes', [])
start = data.get('start', '').strip()
end = data.get('end', '').strip()
if not codes or not isinstance(codes, list):
return jsonify({
"error": "Missing or invalid parameter: codes (must be a list)"
}), 400
if not start or not end:
start, end = get_default_dates()
if not validate_date(start) or not validate_date(end):
return jsonify({
"error": "Invalid date format. Use YYYY-MM-DD",
}), 400
# 获取数据
f = get_fetcher()
results = {}
success_count = 0
failed_count = 0
try:
with f:
for code in codes:
result, _ = fetch_data_with_ttl(code, start, end)
if result is not None and "error" not in result:
results[code] = result
success_count += 1
else:
results[code] = {
"code": code,
"asset_type": AssetTypeDetector.detect(code).value,
"error": result.get("error", "No data") if result else "No data",
"data": [],
"count": 0,
}
failed_count += 1
except Exception as e:
return jsonify({"error": f"Batch fetch failed: {str(e)}"}), 500
return jsonify({
"results": results,
"success_count": success_count,
"failed_count": failed_count,
"total": len(codes),
"start": start,
"end": end,
})
@app.route('/api/v1/etf/nav')
def get_etf_nav():
"""获取ETF净值数据（用于计算溢价率）"""
code = request.args.get('code', '').strip()
start = request.args.get('start', '').strip()
end = request.args.get('end', '').strip()
if not code:
return jsonify({
"error": "Missing required parameter: code",
"example": "/api/v1/etf/nav?code=513100.SH"
}), 400
if not start or not end:
start, end = get_default_dates()
# 检查是否为ETF
asset_type = AssetTypeDetector.detect(code)
if asset_type != AssetType.CHINA_ETF:
return jsonify({
"error": f"Not an ETF: {code} (type: {asset_type.value})",
"hint": "Only A股ETF (codes starting with 51/52/15/16) supported",
}), 400
# 获取净值和溢价率
f = get_fetcher()
try:
with f:
price_df, nav_df, premium_series = f.fetch_etf_with_nav(code, start, end)
result = {
"code": code,
"price": dataframe_to_json(price_df) if price_df else {"data": [], "count": 0},
"nav": dataframe_to_json(nav_df) if nav_df else {"data": [], "count": 0},
}
# 添加溢价率数据（使用抽取的函数）
premium_result = build_premium_result(premium_series)
if premium_result:
result.update(premium_result)
return jsonify(result)
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
@app.route('/api/v1/cache/clear', methods=['POST'])
def clear_cache_endpoint():
@@ -888,8 +784,6 @@ def not_found(error):
"/", "/health",
"/api/v1/asset-type",
"/api/v1/ohlcv",
"/api/v1/ohlcv/batch",
"/api/v1/etf/nav",
"/api/v1/cache/clear",
"/api/v1/cache/stats",
]