# 股票数据存储框架 - 实现总结

## 项目概述

根据 `doc/dev.md` 技术概要设计文档，已成功实现完整的股票数据存储框架后端代码。该框架是一个配置驱动的数据处理系统，支持通过YAML配置文件定义完整的数据处理workflow。

## 实现的核心特性

### 1. 配置驱动架构
- 完全通过YAML配置文件定义数据处理流程
- 支持环境变量替换 `${ENV_VAR}`
- 支持模板变量 `{{ today }}`、`{{ yesterday }}`、`{{ now }}`

### 2. 模块化设计
- **采集器 (Collectors)**: 负责从外部数据源获取数据
- **处理器 (Processors)**: 负责对采集的数据进行转换和处理
- **存储器 (Storages)**: 负责将处理后的数据持久化

### 3. 多存储支持
- **SQLite**: 轻量级本地数据库
- **MySQL**: 关系型数据库（支持异步操作）
- **CSV**: 文件存储格式
- 易于扩展新的存储后端

### 4. 灵活的数据处理
- 内置Pandas处理器，支持多种数据清洗和转换操作
- 支持自定义Python脚本进行复杂数据处理
- 支持技术指标计算（移动平均线、RSI、布林带等）

### 5. 优化的Collector定义
- 支持method字段指定具体的数据采集方法
- 示例：`ak.stock_zh_a_hist()` 对应 `method: "stock_zh_a_hist"`
- 支持动态方法调用，可配置任意akshare方法
- 自动标准化不同方法的返回数据格式

## 项目结构

```
stock-storage-frame/
├── README.md                    # 项目说明文档
├── pyproject.toml              # Python项目配置
├── requirements.txt            # 依赖包列表
├── config.yaml                 # 主配置文件
├── workflows/                  # workflow配置目录
│   └── daily_stock_data.yaml   # 示例workflow配置
├── scripts/                    # 自定义处理脚本
│   └── process_daily_data.py   # 示例处理脚本
├── src/stock_storage/          # 源代码目录
│   ├── __init__.py            # 包初始化
│   ├── main.py                # 主程序入口
│   ├── engine.py              # Workflow引擎
│   ├── models.py              # 数据模型
│   ├── factories.py           # 组件工厂
│   ├── collectors/            # 采集器实现
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py
│   │   ├── akshare.py
│   │   └── tushare.py
│   ├── processors/            # 处理器实现
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── base.py
│   │   ├── pandas.py
│   │   └── custom.py
│   └── storages/              # 存储器实现
│       ├── __init__.py
│       ├── base.py
│       ├── sqlite.py
│       ├── mysql.py
│       └── csv.py
├── data/                       # 数据存储目录
├── test_basic.py              # 基本测试脚本
└── IMPLEMENTATION_SUMMARY.md  # 本总结文件
```

## 核心组件说明

### 1. Workflow引擎 (`engine.py`)
- 解析workflow配置，按顺序执行采集、处理、存储步骤
- 支持错误处理和重试机制
- 提供执行状态监控和日志记录

### 2. 数据模型 (`models.py`)
- 使用Pydantic定义强类型数据模型
- 支持数据验证和序列化
- 包含StockData、BatchStockData、WorkflowConfig等核心模型

### 3. 工厂模式 (`factories.py`)
- CollectorFactory: 创建数据采集器实例
- ProcessorFactory: 创建数据处理器实例  
- StorageFactory: 创建数据存储器实例
- ComponentManager: 统一管理所有组件

### 4. 采集器实现
- **AkshareCollector**: 获取A股历史数据
- **TushareCollector**: 获取tushare平台数据
- 支持自定义采集器扩展

### 5. 处理器实现
- **PandasProcessor**: 基于pandas的基础数据处理
- **CustomProcessor**: 执行用户自定义Python脚本
- 支持去重、类型转换、缺失值处理等操作

### 6. 存储器实现
- **SQLiteStorage**: SQLite数据库存储
- **MySQLStorage**: MySQL数据库存储（异步）
- **CSVStorage**: CSV文件存储

## 使用示例

### 1. 安装依赖
```bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
## 国内源
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple -r requirements.txt
## 官方源
pip install -i https://pypi.org/simple/ -r requirements.txt
```

### 2. 配置主配置文件 (`config.yaml`)
```yaml
app:
  name: "stock-data-pipeline"
  version: "1.0.0"
  log_level: "INFO"
  log_dir: "./logs"

collectors:
  akshare1:
    type: "akshare"
    config:
      timeout: 30
      retry_times: 3

storages:
  sqlite1:
    type: "sqlite"
    config:
      database: "./data/stock_data.db"
```

### 3. 创建workflow配置 (`workflows/daily_stock_data.yaml`)
```yaml
name: "daily_stock_data"
description: "每日股票数据采集和处理"
schedule: "0 18 * * *"

collector:
  name: "akshare1"
  config:
    symbols: ["000001", "000002"]
    start_date: "2024-01-01"
    end_date: "{{ today }}"
    frequency: "daily"

processor:
  script: "./scripts/process_daily_data.py"

storage:
  name: "sqlite1"
  config:
    table_name: "daily_stock_data"
```

### 4. 执行workflow
```bash
# 执行单个workflow
python -m src.stock_storage.main --workflow workflows/daily_stock_data.yaml

# 执行所有workflow
python -m src.stock_storage.main --all

# 测试所有组件
python -m src.stock_storage.main --test

# 验证workflow配置
python -m src.stock_storage.main --validate workflows/daily_stock_data.yaml
```

## 测试验证

已通过基本测试验证框架核心功能：
- 数据模型测试 ✓
- 工厂类测试 ✓
- 存储功能测试 ✓
- 工作流引擎测试 ✓
- 集成功能测试 ✓

所有测试通过，框架功能完整可用。

## 扩展性设计

### 1. 插件机制
- 支持通过插件注册新的采集器、处理器、存储器
- 使用`ComponentManager.load_plugin()`加载插件

### 2. 自定义组件
- 继承`BaseCollector`、`BaseProcessor`、`BaseStorage`实现自定义组件
- 在工厂类中注册新的组件类型

### 3. 配置扩展
- 支持条件配置和动态配置
- 支持多环境配置（开发、测试、生产）

## 技术栈

- **编程语言**: Python 3.8+
- **数据处理**: pandas, numpy
- **数据存储**: SQLAlchemy, sqlite3
- **配置管理**: Pydantic + YAML
- **日志管理**: Loguru
- **异步支持**: asyncio, aiomysql

## 总结

已根据技术设计文档完整实现了股票数据存储框架的后端代码。该框架具有以下优势：

1. **配置驱动**: 降低使用门槛，非开发人员也可使用
2. **模块化设计**: 各组件独立，易于维护和扩展
3. **灵活处理**: 支持自定义Python脚本，满足复杂需求
4. **多存储支持**: 适应不同的存储需求
5. **易于部署**: 依赖简单，部署方便

框架已准备好用于实际的股票数据采集、处理和存储任务。
