DinQuant/backend_api_python/DEPLOY.md

Python API 部署说明

1. 环境准备

安装 Python 3.8+

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-venv

# CentOS/RHEL
sudo yum install python3 python3-pip

创建虚拟环境（推荐）

cd backend_api_python
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate  # Windows

安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 开发环境运行

python run.py

服务将在 http://localhost:5000 启动

3. 生产环境部署

使用 Gunicorn

# 安装 gunicorn（已在 requirements.txt 中）
pip install gunicorn

# 启动服务
gunicorn -c gunicorn_config.py "run:app"

# 或使用命令行参数
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 --timeout 120 "run:app"

使用 Supervisor 管理进程

创建 /etc/supervisor/conf.d/quantdinger_python_api.conf:

[program:quantdinger_python_api]
command=/path/to/venv/bin/gunicorn -c /path/to/gunicorn_config.py "run:app"
directory=/path/to/backend_api_python
user=www-data
autostart=true
autorestart=true
redirect_stderr=true
stdout_logfile=/path/to/logs/supervisor.log

启动：

sudo supervisorctl reread
sudo supervisorctl update
sudo supervisorctl start quantdinger_python_api

使用 Systemd 管理服务

创建 /etc/systemd/system/quantdinger-python-api.service:

[Unit]
Description=QuantDinger Python API Service
After=network.target

[Service]
Type=notify
User=www-data
Group=www-data
WorkingDirectory=/path/to/backend_api_python
Environment="PATH=/path/to/venv/bin"
ExecStart=/path/to/venv/bin/gunicorn -c /path/to/gunicorn_config.py "run:app"
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable quantdinger-python-api
sudo systemctl start quantdinger-python-api
sudo systemctl status quantdinger-python-api

4. Nginx 反向代理配置

在 Nginx 配置文件中添加：

upstream python_api {
    server 127.0.0.1:5000;
    keepalive 32;
}

server {
    listen 80;
    server_name api-python.quantdinger.com;

    location / {
        proxy_pass http://python_api;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        
        # WebSocket 支持（如果需要）
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        
        # 超时设置
        proxy_connect_timeout 60s;
        proxy_send_timeout 60s;
        proxy_read_timeout 60s;
    }
}

5. PHP 配置

（已移除）本仓库当前不包含 PHP 网关/后台服务，前端开发环境通过 quantdinger_vue/vue.config.js 将 /api 代理到 Python 服务即可。

6. 日志管理

创建日志目录：

mkdir -p logs
chmod 755 logs

日志文件：

• logs/access.log - 访问日志
• logs/error.log - 错误日志
• logs/gunicorn.pid - Gunicorn 进程ID

7. 监控和健康检查

健康检查接口

curl http://localhost:5000/health

监控脚本示例

#!/bin/bash
# check_api.sh

API_URL="http://localhost:5000/health"
RESPONSE=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" $API_URL)

if [ $RESPONSE -ne 200 ]; then
    echo "API 服务异常，状态码: $RESPONSE"
    # 发送告警通知
    # 重启服务
    systemctl restart quantdinger-python-api
fi

8. 常见问题

AKSHARE 安装失败

# 可能需要安装系统依赖
sudo apt-get install build-essential
pip install akshare --upgrade

端口被占用

# 查看端口占用
lsof -i :5000
# 或
netstat -tulpn | grep 5000

# 修改端口
export PYTHON_API_PORT=5001

权限问题

# 确保日志目录有写权限
chown -R www-data:www-data logs/
chmod -R 755 logs/

9. 性能优化

1. 增加 Worker 数量：根据 CPU 核心数调整
2. 使用异步 Worker：worker_class = "gevent"（需要安装 gevent）
3. 启用缓存：使用 Redis 缓存指数数据
4. 数据库连接池：如果使用数据库，配置连接池

10. 安全建议

1. 使用 HTTPS
2. 配置防火墙规则
3. 限制 API 访问频率
4. 使用 API Key 认证（如果需要）
5. 定期更新依赖包