Day 71：【99天精通Python】项目篇开篇 - 金融数据看板需求分析

前言

欢迎来到项目篇的第一天（第71天）！

在之前的 70 天里，我们像练武一样，先练了扎马步（基础语法），又练了拳法（进阶特性），还学了刀枪剑戟（实战库）。现在，是时候下山闯荡江湖，打一场硬仗了。

我们将启动第一个大型综合项目——金融数据可视化看板 (Financial Dashboard)。

不像之前的练习代码那样只有几十行，这个项目将包含数据采集、存储、分析、Web展示全流程，代码量可能会达到上千行。它将是你简历上非常亮眼的一个作品。

本节内容：

项目背景与目标
需求分析 (User Stories)
技术选型 (Stack)
系统架构设计
数据库表结构设计

一、项目背景

在金融投资领域，信息就是金钱。投资者需要实时监控多只股票的行情，查看历史走势，对比不同股票的收益率。
虽然有很多炒股软件，但作为程序员，我们要开发一个属于自己的、可定制的数据看板。

核心目标：
搭建一个 Web 网站，用户可以在网页上搜索股票代码，查看该股票的 K 线图、移动平均线、成交量，并能对比多只股票的涨跌幅。

二、需求分析

我们把功能拆解为具体的模块：

数据获取模块：
- 对接金融数据接口（Tushare 或 BaoStock）。
- 支持历史数据下载（过去 1-3 年）。
- 支持每日增量更新（定时任务）。
数据存储模块：
- 将下载的数据存入数据库，避免重复请求接口。
- 使用 SQL 进行高效查询。
Web 展示模块：
- 首页：显示大盘指数（上证指数、纳斯达克）的走势。
- 搜索页：输入代码（如600519），跳转到详情页。
- 详情页：展示该股票的 K 线图 (Candlestick) 和均线 (MA)。
- 对比页：选择两只股票，画出它们的收益率曲线对比图。

三、技术选型

为了实现上述功能，我们需要组合使用之前学过的技术：

模块	技术栈	理由
Web 框架	Flask	轻量级，适合做数据展示型应用。
数据源	BaoStock	免费、无门槛的 A 股数据接口。
数据库	SQLite	简单易用，无需额外部署服务器。
ORM	SQLAlchemy	Flask 的标配 ORM，操作数据库更方便。
图表库	ECharts	百度开源的 JS 图表库，比 Matplotlib 生成的静态图更炫酷、可交互。
定时任务	APScheduler	Flask 的定时任务扩展，用于每天收盘后更新数据。

四、系统架构设计

五、数据库设计

我们需要两张核心表：一张存股票列表（公司名、代码），一张存具体的日线行情数据。

5.1 股票基础信息表 (`stock_basic`)

字段名	类型	说明
code	VARCHAR	股票代码 (PK)，如`sh.600519`
name	VARCHAR	股票名称，如`贵州茅台`
industry	VARCHAR	所属行业
update_time	DATETIME	最后更新时间

5.2 日线行情表 (`stock_daily`)

字段名	类型	说明
id	INTEGER	自增主键
code	VARCHAR	股票代码 (FK)
date	DATE	交易日期
open	FLOAT	开盘价
close	FLOAT	收盘价
high	FLOAT	最高价
low	FLOAT	最低价
volume	FLOAT	成交量

六、环境搭建

创建一个新的项目文件夹finance_board，并配置虚拟环境。

mkdirfinance_boardcdfinance_board# 1. 创建虚拟环境python -m venv venv# 2. 激活环境 (Windows)venv\Scripts\activate# (Mac/Linux: source venv/bin/activate)# 3. 安装依赖pipinstallflask flask-sqlalchemy baostock pandas apscheduler

七、项目结构初始化

建立以下目录结构：

finance_board/ ├── app.py # Flask 入口 ├── config.py # 配置文件 ├── models.py # 数据库模型 ├── services/ # 业务逻辑 │ ├── data_fetcher.py # 数据抓取 │ └── analysis.py # 数据分析 ├── static/ # 静态文件 (JS/CSS) └── templates/ # HTML 模板