Stock项目v3.0版本发布:前后端分离架构升级与实践
Stock项目是一个专注于股票数据分析与预测的开源系统,旨在为投资者和量化交易爱好者提供数据支持和决策参考。在最新发布的v3.0版本中,项目团队对系统架构进行了重大升级,实现了前后端分离,并对数据存储、定时任务等多个核心模块进行了优化。
架构升级:前后端分离
v3.0版本最显著的改进是实现了前后端完全分离的架构设计。前端部分采用Vue.js框架开发,通过Nginx进行部署和静态资源服务。这种架构带来了几个明显优势:
-
性能提升:前端资源经过编译构建后,由Nginx直接提供服务,减少了后端服务器的压力,同时提高了页面加载速度。
-
开发解耦:前后端开发可以并行进行,前端开发者可以专注于UI和交互逻辑,后端开发者则专注于API和业务逻辑。
-
部署灵活:前端静态资源可以独立部署,甚至可以使用CDN加速,提高了系统的可扩展性。
在部署方面,项目采用了Docker容器化方案,前端编译后的静态文件映射到./data/html目录,由Nginx提供服务,简化了部署流程。
数据存储优化
v3.0版本对数据存储结构进行了重要调整:
-
数据类型变更:将原先的decimal类型改为double类型存储数值数据,解决了排序和类型转换问题。这一改动虽然牺牲了decimal的精确小数特性,但换来了更好的计算性能和兼容性。
-
联合主键支持:增加了对联合主键的判断和处理,提高了数据完整性和查询效率。
-
分页查询优化:改进了分页查询机制,确保大数据量下的查询性能。
定时任务与数据处理增强
股票数据分析系统对定时任务的可靠性要求极高,v3.0版本在这方面做了多项改进:
-
权限修复:解决了定时任务执行权限问题,确保任务能够正常执行。
-
数据预测算法:优化了买卖预测脚本,提高了预测准确性。
-
每日批处理:新增了每日数据自动处理功能,确保系统能够及时更新最新的市场数据。
开发者体验提升
考虑到开源项目的协作特性,v3.0版本特别注重改善开发者体验:
-
开发模式支持:提供了专门的开发者模式配置,简化了本地开发环境的搭建过程。
-
前端开发支持:增加了前端开发者模式启动脚本,方便前端开发者快速开始工作。
-
API文档:新增了Vue API文档,帮助开发者更快理解和使用系统接口。
部署与运维改进
在部署方面,v3.0版本带来了多项便利:
-
Docker支持:提供了完整的Dockerfile和部署说明,简化了生产环境的搭建过程。
-
端口配置:优化了端口映射配置,解决了可能存在的端口冲突问题。
-
日志系统:增强了日志记录功能,特别是针对数据批处理的日志,便于问题排查。
总结
Stock项目v3.0版本的发布标志着该项目在架构设计和功能完整性上迈上了一个新台阶。前后端分离的架构使系统更加现代化和可维护,数据存储和处理的优化提高了系统的稳定性和性能,而对开发者体验和部署流程的改进则有助于社区的壮大和项目的长期发展。这些变化不仅提升了现有功能的使用体验,也为未来添加更复杂的分析功能和可视化组件奠定了良好的基础。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C063
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0131
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00