为了整合 akshare、tushare、yfinance 等多个金融数据源请求库，生成一个超融合数据采集 API，我们需要考虑以下几个方面：架构设计、模块功能、数据获取和处理流程、错误处理、日志记录等。
以下是一个设计说明书的框架：
超融合数据采集 API - 设计说明书
1. 项目概述
本项目旨在开发一个融合多个金融数据源（如 akshare、tushare、yfinance 等）的数据采集API。该API将提供统一的数据请求接口，能够从不同的金融数据源获取数据，并支持数据格式的统一处理和转换。目标是简化金融数据的获取过程，便于在量化交易、市场分析等应用中使用。
2. 功能要求
- 支持的金融数据源：
akshare：提供宏观经济、股票、期货、外汇等多种金融数据。tushare：提供中国市场的股票、期货等数据。-
yfinance：提供全球股票市场数据，支持历史数据和实时数据获取。 -
API功能：
- 数据获取：根据用户指定的市场、股票、指数等参数，支持从不同的数据源获取数据。
- 数据格式化：返回统一的结构化数据格式（如JSON或Pandas DataFrame），方便后续处理。
- 多数据源支持：根据用户配置，灵活选择使用不同的数据源。
- 定时任务：支持定时抓取数据，获取历史数据或实时数据。
- 错误处理：对API调用中的常见错误进行捕获与处理，并进行日志记录。
3. 架构设计
系统架构包括以下几个模块：
- 数据源模块（DataSource）：
- 负责与不同的金融数据源（如
akshare、tushare、yfinance）进行交互。 -
每个数据源将被封装成一个独立的类或函数接口，具有标准化的数据请求方法。
-
数据请求模块（DataRequest）：
- 接受用户请求并根据请求参数决定调用哪个数据源。
-
根据用户输入的时间范围、股票代码、指数等参数，调用相应的请求接口。
-
数据格式化模块（DataFormatter）：
- 负责对不同数据源返回的数据进行标准化处理，确保返回的数据格式一致。
-
格式可以是 pandas DataFrame 或 JSON。
-
日志与错误处理模块（ErrorHandling）：
- 记录API调用过程中的异常、错误信息，并提供详细的日志。
-
提供重试机制，确保数据采集任务的稳定性。
-
定时任务模块（Scheduler）：
- 支持用户配置定时任务，定期从不同数据源抓取数据。
- 可以配置频率（如每分钟、每小时、每天等）。
4. API设计
API 将通过 RESTful 风格暴露接口，支持以下功能：
- 获取历史股票数据：
GET /api/data/stock/history- 参数：
symbol（股票代码），start_date（起始日期），end_date（结束日期），source（数据源，默认为akshare）。 -
返回：统一格式的历史数据（如时间戳、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等）。
-
获取实时股票数据：
GET /api/data/stock/realtime- 参数：
symbol（股票代码），source（数据源，默认为yfinance）。 -
返回：股票的最新行情数据。
-
获取指数数据：
GET /api/data/index/history- 参数：
index（指数代码），start_date，end_date，source（默认使用tushare）。 -
返回：指数的历史数据。
-
定时任务管理：
POST /api/task/schedule- 参数：
task_type（任务类型，如股票历史数据、实时数据等），frequency（任务执行频率），start_date，end_date。 - 返回：任务调度成功或失败的信息。
5. 数据源集成
每个数据源将实现一个统一接口，能够根据用户的请求参数获取数据并返回：
- Akshare 数据源集成：
- 使用
akshare库的函数获取相关的金融数据。 -
示例：获取股票的历史数据：
akshare.stock_zh_a_hist(symbol="000001", start_date="2020-01-01", end_date="2020-12-31") -
Tushare 数据源集成：
- 使用
tushare提供的 API 接口获取国内市场的数据。 -
示例：获取股票历史数据：
tushare.pro_api().stock_basic() -
Yfinance 数据源集成：
- 使用
yfinance库获取全球市场的股票、ETF 等数据。 - 示例：获取历史数据：
yfinance.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2020-12-31')
6. 数据格式化与转换
不同的数据源返回的数据结构可能不同，因此我们需要设计一个数据格式化模块，将它们统一为统一的数据格式，方便后续的数据处理和分析：
- 将原始数据转化为 Pandas DataFrame 格式，统一列名（如
date,open,close,high,low,volume）。 - 支持时间戳的标准化处理，确保数据的时间格式一致。
7. 错误处理与日志
- 错误分类：
- 网络错误（如超时、无法连接）。
- 数据错误（如无数据、数据格式错误）。
-
参数错误（如无效的股票代码、时间范围错误）。
-
日志：
- 使用
logging模块记录API调用的日志，包括成功、失败和错误信息。 - 每个请求应记录日志，包含请求参数、返回结果以及执行时间。
8. 安全性与性能优化
- API 限流：考虑到不同数据源的访问频率限制，可以对API进行限流处理，避免对某个数据源造成过大的请求压力。
- 数据缓存：对于频繁请求的数据，可以考虑实现数据缓存机制，以减少不必要的重复请求。
9. 部署与维护
- 容器化：使用 Docker 将该API服务容器化，便于部署和扩展。
- CI/CD：建立自动化构建和部署流程，保证系统的稳定性和可维护性。
总结
这个超融合数据采集API的设计目的是为了简化从多个数据源获取金融数据的过程，用户可以通过一个统一的接口来获取多种类型的金融数据。同时，我们为这个系统提供了错误处理、日志记录、定时任务等功能，保证系统的稳定性和可扩展性。