# 数据源插件开发指南 数据源插件是可选的行情数据来源(fuyao、stock-sdk、akshare 等),作为独立模块放在 `backend/app/plugins/` 下。services 层(kline_sync / quote_service / financial_sync) 全部通过统一路由点分流:插件声明了某数据集就走插件,未声明自动回退 TickFlow。 因此**一个合格的插件只需要正确实现契约,不需要改动任何 service / API 代码**; 反过来,插件也必须遵守内部数据契约(单位、代码格式、复权口径),框架不会替你转换。 > 无代码接入(纯 HTTP YAML 配置)请看 [custom-data-source.md](./custom-data-source.md), > 两种方式遵循同一套内部数据契约。 ## 快速上手 一个插件 = 一个目录 + 一个 `plugin.yaml` 清单: ``` backend/app/plugins// ├── plugin.yaml # 清单(必需) ├── provider.py # Provider 实现(必需) ├── ... # client/桥接/依赖文件(按需) ``` ### plugin.yaml 字段 ```yaml name: my_source # 唯一标识, 只允许 [a-z0-9_], 也是 provider name display_name: "我的数据源" # 设置页显示名 runtime: none # 运行时类型: node | python | none entry: app.plugins.my_source.provider:MyProvider # provider 类的导入路径 check: app.plugins.my_source.bridge:availability # 可用性检测函数(可选) datasets: [realtime] # 支持的数据集: daily/adj_factor/minute/realtime/financial api_key_env: MY_SOURCE_API_KEY # (可选)声明后设置页提供 Key 输入框 hidden: false # (可选)true = 已加载但对设置页隐藏,不注册不展示 description: "数据源描述" install_hint: "pip install xxx" # 未装依赖时显示的安装提示 homepage: "https://example.com" # (可选)官网/申请地址, 显示在设置页 Key 配置说明中 ``` 只声明真实提供的数据集;未声明的数据集 `provider_has_dataset` 返回 False,自动回退 TickFlow。不要声明做不了的数据集(粒度含义见下文"能力声明的粒度")。 #### api_key_env(界面配置 API Key) 声明 `api_key_env` 的插件可以在设置页的数据源卡片中直接填写 Key, 对齐 TickFlow 的「先探后存」语义: 1. entry 模块需提供模块级 `probe_api_key(key) -> (ok, reason)`, 后端用候选 Key 实探一次, **无效不落盘** 2. 有效则写入 `data/user_data/secrets.json` 的 `{name}_api_key` 字段 (0600 权限, 优先级高于 `.env` / 环境变量) 3. 保存后自动重载数据源注册表, 插件即刻变为可切换 4. 插件取 Key 用 `secrets_store.get_env_backed_secret("{name}_api_key", api_key_env)`, 保证 secrets.json 与 .env 两条配置路径一致 ### runtime 字段说明 | runtime | 含义 | 典型场景 | |---|---|---| | `python` | 纯 Python 依赖, `pip install` | akshare、tushare | | `node` | 需要 Node.js 运行时, `npm install` | stock-sdk | | `none` | 无额外依赖 | 纯 HTTP API 源 | > ⚠️ stock-sdk 在 Docker 中默认不打包(合规考虑:它抓取第三方财经网站接口,存在版权与 > 反爬风险)。如需启用,构建时传 `--build-arg INCLUDE_STOCKSDK=1`,使用风险自负。 > 详见 [deployment.md](./deployment.md)。 `runtime` 字段当前仅用于 UI 展示, 实际依赖检测由 `check` 函数负责。 ### check 函数 插件自己负责检测依赖/Key 是否就绪。后端启动时会调用此函数: ```python # app/plugins/my_source/provider.py (或 bridge.py) def availability() -> tuple[bool, str]: """返回 (是否可用, 原因)。不抛异常。""" if not get_api_key(): return False, "未配置 MY_SOURCE_API_KEY(可在设置页数据源卡片中直接填写)" return True, "ok" ``` - **可用** → 插件注册进路由表, 设置页可切换 - **不可用** → 设置页显示插件卡片但灰显, 展示原因/`install_hint` ## 内部数据契约(所有数据集必须遵守) 以下口径是全项目红线(详见 CONTRIBUTING §3)。金融数据错误往往不抛异常,而是生成 **看似合理的错误结果**——单位、代码格式、复权口径错了,页面照样能渲染,只是数字全错。 插件必须在 provider 内完成适配。 ### 代码格式 - symbol 统一带交易所后缀: `600519.SH` / `000001.SZ` / `300750.SZ`; ETF、指数同格式。 - 接口返回裸代码(如 `600519`)或异构格式时,在 client 层实测一页并归一,不要直接透传。 ### 单位制 | 字段 | 契约 | 说明 | | --- | --- | --- | | `change_pct` | **小数制**, `0.0366` = 3.66% | 接口给百分数(3.66)时必须在 provider 内显式 /100 | | `turnover_rate`(realtime 入口) | **小数制**, `0.05` = 5% | 下游 enriched 管道统一转百分数值存储 | | `volume` | 股 | | | `amount` / `turnover` | 元 | | | 日K OHLC | **不复权原始价** | 复权由 adj_factor + enriched 管道处理, provider 不得自行复权 | ### 缺字段与空数据 - 接口不提供的字段返回 `None`,禁止"数值小于 1 就乘 100"之类启发式补全——那会掩盖 真实的数据错误。 - 可推导字段按固定口径推导: `change_pct = change_amount / prev_close`(小数制,不乘 100)。 - 接口结构整体变化(如所有行都识别不出 symbol)要打明确告警日志,不要静默返回空数据。 ## 能力声明的粒度(重要) `datasets` 声明是**数据集级**的,不是资产类型级的:声明了 `realtime`,整个全市场实时 轮询周期(含指数与 ETF 部分)就全部路由给插件。若你的快照只覆盖 A 股股票: - 指数行情自动降级为日线推导值(非实时),不报错; - ETF 实时计数为 0。 这是当前框架的设计行为。要么在数据里尽量覆盖指数/ETF,要么接受降级并在 `description` 里向用户说明覆盖范围。 ## Provider 接口契约 Provider 是普通 Python 类(无需继承基类),方法签名对齐 `GenericHTTPProvider`, services 层零改动即可路由。只实现已声明数据集对应的方法,其余可缺省。 ```python class MyProvider: name = "my_source" builtin = True # 标记为内置(不可被用户编辑/删除) def __init__(self): self.config = MyConfig() # 需有 .datasets 属性(dict, key 是数据集名) def close(self) -> None: """清理资源(load_all 重建注册表时会调)。""" def get_daily(self, symbols, start_time, end_time, asset_type="stock", on_chunk_done=None) -> pl.DataFrame: """日K: [symbol, date, open, high, low, close, volume, amount]; 不复权""" def get_adj_factors(self, symbols, start_time, end_time, asset_type="stock", on_chunk_done=None) -> pl.DataFrame: """除权因子: [symbol, trade_date, ex_factor]""" def get_minute(self, symbols, start_time, end_time, asset_type="stock", on_chunk_done=None, freq="1m") -> pl.DataFrame: """分钟K: [symbol, datetime(北京墙钟), open, high, low, close, volume, amount]""" def get_intraday_batch(self, symbols, count=300, asset_type="stock") -> pl.DataFrame: """(声明 full_minute 数据集时实现) 全量分钟修复轮: 给定标的当日 1 分钟K, canonical 8 列同 get_minute; 内部自行分块/限速。""" def get_intraday_latest(self, symbols=None, count=3) -> pl.DataFrame: """(可选, full_minute 稳态增量轮) 尽量单请求返回全市场每只最新 count 根; 未实现则服务降级为仅修复轮 (节奏下限 60s)。""" def get_realtime(self) -> list[dict]: """全市场实时快照 → list[dict]。失败软返回 [], 不抛异常(不阻断轮询线程)。""" def get_realtime_indices(self, symbols: list[str]) -> list[dict]: """(可选)指数实时快照 → list[dict], 行字段与 get_realtime 一致。 A 股快照普遍不含指数(fuyao 的指数在独立端点); 声明 realtime 的源 强烈建议实现本方法, 否则指数行情冻结在本地日K兜底。失败软返回 []。""" def get_financials(self, table, symbols, latest_only=False) -> pl.DataFrame: """财务数据(声明 financial 数据集时实现, table 见 financial_sync 调用)。""" def get_instruments(self, asset_type="stock") -> list[dict]: """(可选)标的维表: 返回 tickflow Instrument 形状的行, 供 instrument_sync 复用 flatten""" def test_dataset(self, dataset: str, symbols=None) -> dict: """(强烈建议)设置页"试拉"按钮。 返回 {provider, dataset, rows, columns, preview, error?}; 未支持的数据集 返回 error 字段说明会回退 TickFlow。""" ``` ### get_minute 的 datetime 时区契约 `datetime` 必须是**北京时间墙钟**(naive,如 `2026-08-28 09:35:00`),与日K的 `date` 语义对齐;不要返回 UTC 或带时区的时间。前端分时图按交易时段时轴 (09:30–11:30 / 13:00–15:00)映射每根K线,UTC 口径的帧会导致全部点位落在时轴外、 分时图空白。 入口守卫(`kline_sync._enforce_minute_beijing_wallclock`)对所有分钟源强制归一: 带时区 → 自动换算成北京墙钟;naive 但整体呈 UTC 特征(如 01:30)→ 自动 +8 纠偏并 记日志;完全无法识别的口径 → 拒收并回退 TickFlow。契约仍要求源头写对,守卫只是兜底。 可选类属性 `minute_history_days = 5` 声明 1 分钟历史深度(交易日);未声明视为 深历史(TickFlow 基准)。浅源(如 stock-sdk 免费分时仅保留最近 5 个交易日)声明后, 个股分时档位自动收窄为可行选项并默认 5 日,深源默认 20 日。 > **全量分钟 (full_minute) 数据集契约**:声明 `full_minute` 数据集并把 > `full_minute_data_provider` 路由到你的源,即接入「全量分钟」能力(盘中全市场 > 当日分钟K增量落盘,由内置服务 `minute_refresh` 调度,与 TickFlow Expert 同一 > 能力键 `intraday.universe`)。需实现: > > - `get_intraday_batch(symbols, count=300, asset_type="stock") -> pl.DataFrame` > — **必须**(或已有 `get_minute` 自动回退,但强烈建议实现批量端点)。 > 返回给定标的当日 1 分钟K,canonical 8 列 > `[symbol, datetime(北京墙钟 naive), open, high, low, close, volume, amount]`, > 内部自行分块/限速。服务在冷启动、覆盖断档、连续空轮时调用(修复轮)。 > - `get_intraday_latest(symbols=None, count=3) -> pl.DataFrame` — **可选**, > 稳态增量轮专用:尽量单请求返回全市场每只标的最新 `count` 根。未实现时 > 服务自动降级为仅修复轮,节奏下限抬到 60s(全天批量打不住 6s 节奏)。 > > 两个方法的返回帧都过 `_enforce_minute_beijing_wallclock` 时区守卫(与 > `get_minute` 同纪律);失败抛异常或返回空 df 均按空轮处理,连续空轮触发 > 修复轮自愈。声明方式:插件在 `plugin.yaml` 的 `datasets:` 列表加入 > `full_minute`。YAML 声明式源同样支持(数据集配置与 `minute` 同形,仅提供 > 修复轮语义,见 [custom-data-source.md](./custom-data-source.md))。 ### 异常语义 | 方法 | 失败行为 | | --- | --- | | `get_realtime` | **软失败**: 返回 `[]` + warning 日志, 保证轮询线程不中断 | | `get_realtime_indices` | **软失败**: 返回 `[]` + warning 日志; 指数缓存为空走日K兜底 | | `get_minute` | 抛异常时调用方自动回退 TickFlow 重试 | | `get_daily` / `get_adj_factors` / `get_financials` | 异常由上层同步流程捕获记录; 无数据返回空 DataFrame | ### get_realtime 行字段 | 字段 | 必需 | 契约 | | --- | --- | --- | | `symbol` | ✅ | 标准代码带后缀 | | `last_price` | ✅ | 最新价 | | `prev_close` | ✅ | 昨收, 涨跌幅推导基准 | | `open` / `high` / `low` | ✅ | 当日 OHLC | | `volume` | ✅ | 股 | | `amount` | 建议 | 成交额(元) | | `change_pct` | 建议 | **小数制**; 缺失时下游按 change_amount/prev_close 推导 | | `change_amount` | 建议 | 涨跌额(元) | | `timestamp` | 建议 | 毫秒; 优先用服务端时间(行情归属), 缺失退本地时间 | | `name` | 可选 | 快照无名称时置 None, 下游用标的维表关联 | | `amplitude` / `turnover_rate` / `session` | 可选 | 缺失置 None, 不启发式伪造; turnover_rate 入口为小数制 | ### config.datasets 的作用 `provider_has_dataset(name, dataset)` 通过 `dataset in provider.config.datasets` 判断。 这是 services 层路由的关键: 用户在设置页选了插件, 但某数据集未声明时, 该数据集 自动回退 TickFlow。 ```python class MyConfig: datasets = {"daily": ..., "realtime": ...} # key 是数据集名, value 任意 ``` ## 限频与性能 - realtime 默认 6s 轮询一轮。优先确认服务端单次 limit 上限: fuyao 实测单页 limit=6000 可一次拉完全市场(~5600 只), 1 请求/轮; 若服务端强制小页, 必须做 页间隔/自限速(参考 fuyao 的 0.15s 页间隔兜底), 并建议用户把轮询间隔调大(15-30s)。 - 分页必须有页数上限(防 count 异常导致死循环)和空页终止条件。 - 拉取由 fetch 锁串行化, 慢不会并发重叠; 实际刷新周期 = 轮询间隔 + 拉取耗时, 串行分页的全量快照本身就需要数秒, 不要按"6s 内必须完成"设计。 ## 测试要求 插件 PR 必须带契约测试(CONTRIBUTING §9), **不依赖真实网络与 API Key**——用假 Client/桥接注入。以 `backend/tests/test_fuyao_provider.py` 为范本, 至少覆盖: 1. 字段映射与单位转换: 百分数→小数制、volume 股→手、*ms 零点戳时区换算、缺失字段按口径推导、缺失字段置 None 不伪造 2. 接口响应结构变体: 实测结构 vs 官方文档示例双兼容(供应商文档与实际不一致是常态) 3. 分页: 多页合并、空页终止、页数上限 4. 软失败: 接口报错返回 []; 整页 schema 变化有告警而非静默空数据 5. 能力声明: 未声明数据集 `provider_has_dataset` 为 False 6. Key 语义: 先探后存(无效不落盘)、secrets.json > .env 优先级、availability 两态 7. loader 集成: 清单解析后正确注册(或 hidden 时正确跳过) ```bash cd backend && uv run --extra dev python -m pytest tests/test__provider.py -q uv run --extra dev python -m ruff check app/plugins// tests/test__provider.py ``` ## 现有插件参考 - **`backend/app/plugins/fuyao/`** — 同花顺官方 REST 数据源(runtime: none, 纯 HTTP 零依赖) - 提供 `realtime`(A 股全市场快照, 分页拉取)、`daily`(原始价日K三档: 近端窗口走 daily-k-10d dump, 深窗口走 daily-k 10 年全量 dump(172MB 一次下载、缓存复用、10d 补尾), 兜底单标的接口按 10 年自动分片)、`adj_factor`(事件 dump + 前收盘价从本地日K dump 一次取齐、缺价标的回退单标的接口, 按交易所公式推导单事件比值, 涨跌停自检; 全市场配价从逐标的 ~13 分钟降为秒级); Key 在设置页卡片直接配置(先探后存), 或 `.env` 配 `FUYAO_API_KEY` - `client.py` — httpx 客户端(X-api-key 认证 + 统一信封解包 + 分页 + 页间隔限频 + 单标的日K + dump 预签名下载, S3 下载不带 Key 头) - `provider.py` — Provider 实现(实测/文档双字段名映射、百分数→小数制、volume 股→手、上海零点戳 +8h 时区、dump 按 release 版本缓存、软失败、Key 探测) - `tests/test_fuyao_provider.py` — 73 个契约测试, 是新插件的测试范本 - **`backend/app/plugins/stocksdk/`** — Node 型插件, 通过 subprocess 桥接调用 stock-sdk - `bridge.py` — Python↔Node 桥接 + availability 检测 - `bridge.mjs` — Node 端(并发池、重试、SDK 解析) - `provider.py` — Provider 实现(归一化、分批、错误降级) ## 路由机制(无需关心, 仅参考) 后端启动时, `loader.py` 扫描 `plugins/` 目录: 1. 读每个子目录的 `plugin.yaml` 2. `hidden: true` → 跳过(不注册不展示); 否则调 `check` 函数检测可用性 3. 可用 → 动态 import `entry` 指向的 Provider 类 → 注册进 `_PROVIDERS` 4. 不可用 → 记录状态, 设置页显示但不可切换 注册后, 插件和用户 YAML 自定义源走**完全相同的路由路径**(services 层的 `provider_has_dataset` / `get_provider` 调用), 无需额外集成代码。