数据馈送系统(Datafeed)：一个面向金融数据的开源解决方案

数据馈送系统(Datafeed)：一个面向金融数据的开源解决方案

datafeed A Datafeed System for Financial Data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datafeed

Datafeed 是一款基于Python和HDF5构建的快速、可扩展的金融行情数据存储系统。该系统由IMIGU（imigu.com）在生产环境中成功运行超过一年，并且遵循Apache 2.0许可协议。它旨在提供一个高效的数据交互平台，支持从不同来源获取市场数据。

主要编程语言及环境

• 编程语言：主要使用 Python 2.7 开发，尽管Python 3理论上可能兼容但未经官方测试。
• 依赖库：包括 NumPy、h5py、tornado 等，以确保高效的数据库操作和网络通信能力。

新手入门指南及常见问题解决

对于刚接触Datafeed的新手，以下三个关键点是顺利上手的关键：

1. 安装配置环境

问题：新手可能会遇到Python版本不匹配或依赖项安装错误的问题。

解决步骤：

• 确保你的系统安装了Python 2.7版本。
• 使用命令pip install -r pip.txt来安装所有必需的依赖包。如果遇到特定库与当前Python 3环境不兼容，需创建对应的虚拟环境并调整Python版本。

2. 配置文件适应性调整

问题：默认配置可能不完全适合每一个用户的环境或需求。

解决步骤：

• 复制config_example.py到config.py。
• 根据你的环境修改数据库路径、服务器地址等配置参数。
• 确认外部服务如数据源API访问权限已配置正确。

3. 初步代码实践中的注意事项

问题：初次尝试调用客户端功能时可能会因编码或调用方式不当遇到错误。

解决步骤：

• 引入客户端模块：通过from datafeed.client import Client引入客户端接口。
• 实例化客户端对象并进行数据查询，例如c.get_report("SH000001")。
• 在执行查询前，务必保证服务器已经启动(python server.py)，并且相关金融代码("SH000001"为例)正确无误。

结语

正确配置开发环境，理解基础配置细节，以及熟练运用客户端接口，将帮助新用户迅速融入Datafeed项目的开发与应用之中。面对具体的技术难题，参考文档、利用社区资源和阅读源码将是一条有效的解决途径。在探索与实践中，你将能够充分利用Datafeed的强大功能处理复杂的金融数据管理任务。

datafeed A Datafeed System for Financial Data. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/datafeed