diff --git a/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis.py b/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis.py index 3fddd62..90fa198 100644 --- a/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis.py +++ b/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis.py @@ -1,5 +1,7 @@ import logging -from typing import Dict, List, Optional, Callable, Tuple +import os +from datetime import datetime +from typing import Dict, List, Optional, Tuple, Callable # 修改导入路径，使用相对导入 try: # 尝试相对导入 @@ -26,6 +28,36 @@ import re # 设置日志记录 logger = logging.getLogger(__name__) +# 获取项目根目录的绝对路径 +ROOT_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + +# 创建logs目录（如果不存在） +LOGS_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs") +os.makedirs(LOGS_DIR, exist_ok=True) + +# 配置日志格式 +log_format = '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s' +date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S' + +# 创建文件处理器 +log_file = os.path.join(LOGS_DIR, f"fundamental_analysis_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log") +file_handler = logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8') +file_handler.setLevel(logging.INFO) +file_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format, date_format)) + +# 创建控制台处理器 +console_handler = logging.StreamHandler() +console_handler.setLevel(logging.INFO) +console_handler.setFormatter(logging.Formatter(log_format, date_format)) + +# 配置根日志记录器 +logging.basicConfig( + level=logging.INFO, + handlers=[file_handler, console_handler], + format=log_format, + datefmt=date_format +) + class FundamentalAnalyzer: """基本面分析器""" @@ -35,6 +67,8 @@ class FundamentalAnalyzer: self.chat_bot = ChatBot(model_type="online_bot") # 使用离线模型进行其他分析 self.offline_bot = OfflineChatBot(platform="volc", model_type="offline_model") + # 千问打杂 + self.offline_bot_tl_qw = OfflineChatBot(platform="tl_qw_private", model_type="qwq") self.db = next(get_db()) # 定义维度映射 @@ -47,6 +81,7 @@ class FundamentalAnalyzer: "stock_discussion": self.analyze_stock_discussion, "industry_cooperation": self.analyze_industry_cooperation, "target_price": self.analyze_target_price, + "valuation_level": self.analyze_valuation_level, "investment_advice": self.generate_investment_advice } @@ -517,10 +552,10 @@ class FundamentalAnalyzer: {industry_text} 请仅返回一个数值：2、1、0或-1，不要包含任何解释或说明。""" - + self.offline_bot_tl_qw.clear_history() # 使用离线模型进行分析 - space_value_str = self.offline_bot.chat(prompt).strip() - + space_value_str = self.offline_bot_tl_qw.chat(prompt) + space_value_str = self._clean_model_output(space_value_str) # 提取数值 space_value = 0 # 默认值 @@ -613,18 +648,19 @@ class FundamentalAnalyzer: try: # 使用离线模型分析项目进展情况 prompt = f"""请分析以下{stock_name}({stock_code})的重大订单和项目进展情况，并返回对应的数值： -- 如果项目进展顺利，且订单交付/建厂等超预期，返回数值"1" -- 如果进展顺利，但没有超预期，返回数值"0" -- 如果进展不顺利，或者按照进度进行但仍然在验证中，返回数值"-1" - -重大订单和项目进展内容： -{projects_text} - -请仅返回一个数值：1、0或-1，不要包含任何解释或说明。""" - + - 如果项目进展顺利，且订单交付/建厂等超预期，返回数值"1" + - 如果进展顺利，但没有超预期，返回数值"0" + - 如果进展不顺利，或者按照进度进行但仍然在验证中，返回数值"-1" + + 重大订单和项目进展内容： + {projects_text} + + 请仅返回一个数值：1、0或-1，不要包含任何解释或说明。""" + self.offline_bot_tl_qw.clear_history() # 使用离线模型进行分析 - events_value_str = self.offline_bot.chat(prompt).strip() - + events_value_str = self.offline_bot_tl_qw.chat(prompt) + # 数据清洗 + events_value_str = self._clean_model_output(events_value_str) # 提取数值 events_value = 0 # 默认值 @@ -724,10 +760,12 @@ class FundamentalAnalyzer: {discussion_text} 请仅返回一个数值：1、0或-1，不要包含任何解释或说明。""" - + self.offline_bot_tl_qw.clear_history() # 使用离线模型进行分析 - emotion_value_str = self.offline_bot.chat(prompt).strip() - + emotion_value_str = self.offline_bot_tl_qw.chat(prompt) + + # 数据清洗 + emotion_value_str = self._clean_model_output(emotion_value_str) # 提取数值 emotion_value = 0 # 默认值 @@ -965,30 +1003,33 @@ class FundamentalAnalyzer: try: # 使用离线模型提取评级 prompt = f"""请仔细分析以下目标股价文本，判断半年内券商评级的主要倾向，并返回对应的数值： -- 如果半年内券商评级以"买入"居多，返回数值"2" -- 如果半年内券商评级以"增持"居多，返回数值"1" -- 如果半年内券商评级以"中性"居多，返回数值"0" -- 如果半年内券商评级以"减持"居多，返回数值"-1" -- 如果半年内券商评级以"卖出"居多，返回数值"-2" -- 如果半年内没有券商评级信息，返回数值"0" - -目标股价文本： -{price_text} - -只需要输出一个数值，不要输出任何说明或解释。只输出：2,1,0,-1或-2。""" + - 如果半年内券商评级以"买入"居多，返回数值"2" + - 如果半年内券商评级以"增持"居多，返回数值"1" + - 如果半年内券商评级以"中性"居多，返回数值"0" + - 如果半年内券商评级以"减持"居多，返回数值"-1" + - 如果半年内券商评级以"卖出"居多，返回数值"-2" + - 如果半年内没有券商评级信息，返回数值"0" + + 目标股价文本： + {price_text} + + 只需要输出一个数值，不要输出任何说明或解释。只输出：2,1,0,-1或-2。""" response = self.chat_bot.chat(prompt) + # 提取数值 + rating_str = self._extract_numeric_value_from_response(response) + # 尝试将响应转换为整数 try: - rating = int(response) + rating = int(rating_str) # 确保评级在有效范围内 if rating < -2 or rating > 2: logger.warning(f"提取的券商评级值超出范围: {rating}，设置为默认值0") return 0 return rating except ValueError: - logger.warning(f"无法将提取的券商评级值转换为整数: {response}，设置为默认值0") + logger.warning(f"无法将提取的券商评级值转换为整数: {rating_str}，设置为默认值0") return 0 except Exception as e: @@ -1018,27 +1059,196 @@ class FundamentalAnalyzer: response = self.chat_bot.chat(prompt) - # 检查是否是错误响应 - if isinstance(response, str) and "抱歉，发生错误" in response: - logger.warning(f"获取上涨/下跌空间失败: {response}") - return 0 + # 提取数值 + odds_str = self._extract_numeric_value_from_response(response) # 尝试将响应转换为整数 try: - odds = int(response) + odds = int(odds_str) # 确保值在有效范围内 if odds < -1 or odds > 1: logger.warning(f"提取的上涨/下跌空间值超出范围: {odds}，设置为默认值0") return 0 return odds except ValueError: - logger.warning(f"无法将提取的上涨/下跌空间值转换为整数: {response}，设置为默认值0") + logger.warning(f"无法将提取的上涨/下跌空间值转换为整数: {odds_str}，设置为默认值0") return 0 except Exception as e: logger.error(f"提取上涨/下跌空间失败: {str(e)}") return 0 + def analyze_valuation_level(self, stock_code: str, stock_name: str) -> bool: + """分析企业PE和PB在历史分位水平和行业平均水平的对比情况""" + try: + prompt = f"""请对{stock_name}({stock_code})的估值水平进行简要分析，要求输出控制在300字以内，请严格按照以下格式输出： + +1. 历史估值水平（150字左右）： +- 当前PE和PB值 +- PE在历史分位水平的位置（高于/接近/低于历史平均分位） +- PB在历史分位水平的位置（高于/接近/低于历史平均分位） +- 历史估值变化趋势简要分析 + +2. 行业估值对比（150字左右）： +- 所在行业平均PE和PB +- PE与行业平均的比较（高于/接近/低于行业平均） +- PB与行业平均的比较（高于/接近/低于行业平均） +- 与可比公司估值的简要对比 + +请提供专业、客观的分析，突出关键信息，避免冗长描述。如果无法获取某项数据，请直接说明。""" + # 获取AI分析结果 + result = self.chat_bot.chat(prompt) + + # 保存到数据库 + success = save_analysis_result( + self.db, + stock_code=stock_code, + stock_name=stock_name, + dimension="valuation_level", + ai_response=self._remove_references_from_response(result["response"]), + reasoning_process=result["reasoning_process"], + references=result["references"] + ) + + # 提取估值水平分类并更新结果 + if success: + self.extract_valuation_classification(result["response"], stock_code, stock_name) + return True + + return success + + except Exception as e: + logger.error(f"分析估值水平失败: {str(e)}") + return False + + def extract_valuation_classification(self, valuation_text: str, stock_code: str, stock_name: str) -> Dict[str, int]: + """从估值水平分析中提取历史和行业估值分类并更新数据库 + + Args: + valuation_text: 完整的估值水平分析文本 + stock_code: 股票代码 + stock_name: 股票名称 + + Returns: + Dict[str, int]: 包含历史估值和行业估值分类的字典 + """ + try: + # 提取历史估值分类 + historical_classification = self._extract_historical_valuation(valuation_text) + + # 提取行业估值分类 + industry_classification = self._extract_industry_valuation(valuation_text) + + # 更新数据库中的记录 + result = get_analysis_result(self.db, stock_code, "valuation_level") + if result: + update_analysis_result( + self.db, + stock_code=stock_code, + dimension="valuation_level", + ai_response=result.ai_response, + reasoning_process=result.reasoning_process, + references=result.references, + extra_info={ + "historical_valuation": historical_classification, + "industry_valuation": industry_classification + } + ) + + logger.info(f"已更新估值分类到数据库: historical_valuation={historical_classification}, industry_valuation={industry_classification}") + + return {"historical_valuation": historical_classification, "industry_valuation": industry_classification} + + except Exception as e: + logger.error(f"提取估值分类失败: {str(e)}") + return {"historical_valuation": 0, "industry_valuation": 0} + + def _extract_historical_valuation(self, valuation_text: str) -> int: + """从估值水平分析中提取历史估值分类 + + Args: + valuation_text: 完整的估值水平分析文本 + + Returns: + int: 历史估值分类值 (高于历史:-1, 接近历史:0, 低于历史:1) + """ + try: + # 使用在线模型提取历史估值分类 + prompt = f"""请仔细分析以下估值水平文本，判断当前PE和PB在历史分位的位置，并返回对应的数值： + - 如果当前估值明显高于历史平均水平（高估），返回数值"-1" + - 如果当前估值接近历史平均水平，返回数值"0" + - 如果当前估值明显低于历史平均水平（低估），返回数值"1" + - 如果文本中没有相关信息，返回数值"0" + + 估值水平文本： + {valuation_text} + + 只需要输出一个数值，不要输出任何说明或解释。只输出：-1、0或1。""" + + # 使用千问离线模型提取数值 + response = self.offline_bot_tl_qw.chat(prompt) + # 清理模型输出 + hist_val_str = self._clean_model_output(response) + + # 尝试将响应转换为整数 + try: + hist_val = int(hist_val_str) + # 确保值在有效范围内 + if hist_val < -1 or hist_val > 1: + logger.warning(f"提取的历史估值分类值超出范围: {hist_val}，设置为默认值0") + return 0 + return hist_val + except ValueError: + logger.warning(f"无法将提取的历史估值分类值转换为整数: {hist_val_str}，设置为默认值0") + return 0 + + except Exception as e: + logger.error(f"提取历史估值分类失败: {str(e)}") + return 0 + + def _extract_industry_valuation(self, valuation_text: str) -> int: + """从估值水平分析中提取行业估值对比分类 + + Args: + valuation_text: 完整的估值水平分析文本 + + Returns: + int: 行业估值对比分类值 (高于行业:-1, 接近行业:0, 低于行业:1) + """ + try: + # 使用在线模型提取行业估值对比分类 + prompt = f"""请仔细分析以下估值水平文本，判断当前企业的PE和PB与行业平均水平的对比情况，并返回对应的数值： + - 如果当前企业估值明显高于行业平均水平，返回数值"-1" + - 如果当前企业估值接近行业平均水平，返回数值"0" + - 如果当前企业估值明显低于行业平均水平，返回数值"1" + - 如果文本中没有相关信息，返回数值"0" + + 估值水平文本： + {valuation_text} + + 只需要输出一个数值，不要输出任何说明或解释。只输出：-1、0或1。""" + + # 使用千问离线模型提取数值 + response = self.offline_bot_tl_qw.chat(prompt) + # 清理模型输出 + ind_val_str = self._clean_model_output(response) + + # 尝试将响应转换为整数 + try: + ind_val = int(ind_val_str) + # 确保值在有效范围内 + if ind_val < -1 or ind_val > 1: + logger.warning(f"提取的行业估值对比分类值超出范围: {ind_val}，设置为默认值0") + return 0 + return ind_val + except ValueError: + logger.warning(f"无法将提取的行业估值对比分类值转换为整数: {ind_val_str}，设置为默认值0") + return 0 + + except Exception as e: + logger.error(f"提取行业估值对比分类失败: {str(e)}") + return 0 + def generate_investment_advice(self, stock_code: str, stock_name: str) -> bool: """生成最终投资建议""" try: @@ -1076,7 +1286,8 @@ class FundamentalAnalyzer: self.offline_bot.clear_history() # 使用离线模型生成建议 result = self.offline_bot.chat(prompt) - + # 清理模型输出 + result = self._clean_model_output(result) # 保存到数据库 success = save_analysis_result( self.db, @@ -1175,6 +1386,60 @@ class FundamentalAnalyzer: logger.error(f"清理模型输出失败: {str(e)}") return output.strip() + def _extract_numeric_value_from_response(self, response: str) -> str: + """从模型响应中提取数值，移除参考资料和推理过程 + + Args: + response: 模型原始响应文本或响应对象 + + Returns: + str: 提取的数值字符串 + """ + try: + # 处理响应对象（包含response字段的字典） + if isinstance(response, dict) and "response" in response: + response = response["response"] + + # 确保响应是字符串 + if not isinstance(response, str): + logger.warning(f"响应不是字符串类型: {type(response)}") + return "0" + + # 移除推理过程部分 + reasoning_start = response.find("推理过程：") + if reasoning_start != -1: + response = response[:reasoning_start].strip() + + # 移除参考资料部分（通常以 [数字] 开头的行） + lines = response.split("\n") + cleaned_lines = [] + + for line in lines: + # 跳过参考资料行（通常以 [数字] 开头） + if re.match(r'\[\d+\]', line.strip()): + continue + cleaned_lines.append(line) + + response = "\n".join(cleaned_lines).strip() + + # 提取数值 + # 先尝试直接将整个响应转换为数值 + if response.strip() in ["-2", "-1", "0", "1", "2"]: + return response.strip() + + # 如果整个响应不是数值，尝试匹配第一个数值 + match = re.search(r'([-]?[0-9])', response) + if match: + return match.group(1) + + # 如果没有找到数值，返回默认值 + logger.warning(f"未能从响应中提取数值: {response}") + return "0" + + except Exception as e: + logger.error(f"从响应中提取数值失败: {str(e)}") + return "0" + def _try_extract_advice_type(self, advice_text: str, max_attempts: int = 3) -> Optional[str]: """尝试多次从投资建议中提取建议类型 @@ -1195,8 +1460,8 @@ class FundamentalAnalyzer: prompt = self._get_extract_prompt_by_attempt(advice_text, attempt) # 使用千问离线模型提取建议类型 - offline_bot_tl_qw = OfflineChatBot(platform="tl_qw_private", model_type="qwq") - result = offline_bot_tl_qw.chat(prompt) + + result = self.offline_bot_tl_qw.chat(prompt) # 检查是否是错误响应 if isinstance(result, str) and "抱歉，发生错误" in result: @@ -1301,6 +1566,7 @@ class FundamentalAnalyzer: "stock_discussion": "市场讨论", "industry_cooperation": "产业合作", "target_price": "目标股价", + "valuation_level": "估值水平", "investment_advice": "投资建议" } diff --git a/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis_database.py b/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis_database.py index 58146a3..37019ae 100644 --- a/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis_database.py +++ b/src/fundamentals_llm/fundamental_analysis_database.py @@ -14,10 +14,10 @@ ROOT_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # 数据库配置 DB_CONFIG = { - 'host': '192.168.1.82', + 'host': '192.168.18.199', 'port': 3306, 'user': 'root', - 'password': 'Chlry$%.8', + 'password': 'Chlry#$.8', 'database': 'db_gp_cj' } diff --git a/src/fundamentals_llm/import_main_business.py b/src/fundamentals_llm/import_main_business.py index 3c3a538..315fb69 100644 --- a/src/fundamentals_llm/import_main_business.py +++ b/src/fundamentals_llm/import_main_business.py @@ -6,10 +6,10 @@ from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, String, DECIMAL, MetaData, # 数据库连接配置 DB_CONFIG = { - 'host': '192.168.1.82', + 'host': '192.168.18.199', 'port': 3306, 'user': 'root', - 'password': 'Chlry$%.8', + 'password': 'Chlry#$.8', 'database': 'db_gp_cj' } diff --git a/src/fundamentals_llm/product_category_api.py b/src/fundamentals_llm/product_category_api.py index 1de317e..a6b700e 100644 --- a/src/fundamentals_llm/product_category_api.py +++ b/src/fundamentals_llm/product_category_api.py @@ -17,10 +17,10 @@ MODEL = "doubao-1-5-pro-32k-250115" # 请填入火山引擎的模型名称 # 数据库配置 DB_CONFIG = { - 'host': '192.168.1.82', + 'host': '192.168.18.199', 'port': 3306, 'user': 'root', - 'password': 'Chlry$%.8', + 'password': 'Chlry#$.8', 'database': 'db_gp_cj' } diff --git a/src/scripts/convertible_bond_collector.py b/src/scripts/convertible_bond_collector.py index c558d28..449f86c 100644 --- a/src/scripts/convertible_bond_collector.py +++ b/src/scripts/convertible_bond_collector.py @@ -121,5 +121,5 @@ def fetch_convertible_bonds(db_url): print(f"错误类型: {type(e).__name__}") if __name__ == "__main__": - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' fetch_convertible_bonds(db_url) \ No newline at end of file diff --git a/src/scripts/data_import.py b/src/scripts/data_import.py index ee28c5e..46c512d 100644 --- a/src/scripts/data_import.py +++ b/src/scripts/data_import.py @@ -41,5 +41,5 @@ def import_concept_sectors(file_path, db_url, table_name): if __name__ == "__main__": # 示例调用 file_path = "C:/Users/xy/Desktop/temp/概念板块.csv" - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' import_concept_sectors(file_path, db_url, "gp_gnbk") \ No newline at end of file diff --git a/src/scripts/hk_hot_stocks_collector.py b/src/scripts/hk_hot_stocks_collector.py index 4b68986..a2d9f15 100644 --- a/src/scripts/hk_hot_stocks_collector.py +++ b/src/scripts/hk_hot_stocks_collector.py @@ -109,5 +109,5 @@ def clean_historical_data(engine): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' fetch_hk_hot_stocks(db_url) \ No newline at end of file diff --git a/src/scripts/limitup_stock_analyzer.py b/src/scripts/limitup_stock_analyzer.py index be5f61f..18a9cb8 100644 --- a/src/scripts/limitup_stock_analyzer.py +++ b/src/scripts/limitup_stock_analyzer.py @@ -185,5 +185,5 @@ def analyze_limitup_stocks_main(db_url): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' analyze_limitup_stocks_main(db_url) \ No newline at end of file diff --git a/src/scripts/stock_daily_data_collector.py b/src/scripts/stock_daily_data_collector.py index 09b8178..7872fa6 100644 --- a/src/scripts/stock_daily_data_collector.py +++ b/src/scripts/stock_daily_data_collector.py @@ -131,7 +131,7 @@ def collect_stock_daily_data(db_url, date=None): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' # 方法1：使用快捷函数获取当天数据 collect_stock_daily_data(db_url) diff --git a/src/scripts/stock_filter.py b/src/scripts/stock_filter.py index 6837b34..7a48fb5 100644 --- a/src/scripts/stock_filter.py +++ b/src/scripts/stock_filter.py @@ -125,7 +125,7 @@ def get_todays_filtered_stocks(db_url): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' # 方法1：使用快捷函数获取今日数据 # today_stocks = get_todays_filtered_stocks(db_url) diff --git a/src/scripts/stock_minute_data_collector.py b/src/scripts/stock_minute_data_collector.py index 1ba576d..4d5f79a 100644 --- a/src/scripts/stock_minute_data_collector.py +++ b/src/scripts/stock_minute_data_collector.py @@ -124,7 +124,7 @@ def collect_stock_minute_data(db_url, date=None): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' # 方法1：使用快捷函数获取当天数据 collect_stock_minute_data(db_url) diff --git a/src/scripts/stock_price_change_analyzer.py b/src/scripts/stock_price_change_analyzer.py index 738cae6..117f39d 100644 --- a/src/scripts/stock_price_change_analyzer.py +++ b/src/scripts/stock_price_change_analyzer.py @@ -276,5 +276,5 @@ def main(db_url): print("9:24:00数据失败") if __name__ == "__main__": - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' main(db_url) \ No newline at end of file diff --git a/src/scripts/stock_sector_analysis.py b/src/scripts/stock_sector_analysis.py index aa20c91..f8e9018 100644 --- a/src/scripts/stock_sector_analysis.py +++ b/src/scripts/stock_sector_analysis.py @@ -324,7 +324,7 @@ def clean_historical_data(engine): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' # 创建数据库连接 engine = create_engine(db_url) diff --git a/src/scripts/xueqiu_stock_collector.py b/src/scripts/xueqiu_stock_collector.py index 268b63a..cf6fc13 100644 --- a/src/scripts/xueqiu_stock_collector.py +++ b/src/scripts/xueqiu_stock_collector.py @@ -68,6 +68,6 @@ def fetch_and_store_stock_data(db_url, table_name, page_size=100): if __name__ == "__main__": # 示例调用 - db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry$%.8@192.168.1.82:3306/db_gp_cj' + db_url = 'mysql+pymysql://root:Chlry#$.8@192.168.18.199:3306/db_gp_cj' table_name = 'stock_changes' fetch_and_store_stock_data(db_url, table_name) \ No newline at end of file diff --git a/src/stock_analysis.py b/src/stock_analysis.py index 2c8daa3..1396553 100644 --- a/src/stock_analysis.py +++ b/src/stock_analysis.py @@ -756,10 +756,10 @@ class StockAnalyzer: def main(): # 数据库连接配置 db_config = { - 'host': '192.168.1.82', + 'host': '192.168.18.199', 'port': 3306, 'user': 'root', - 'password': 'Chlry$%.8', + 'password': 'Chlry#$.8', 'database': 'db_gp_cj' } diff --git a/src/stock_analysis_v1.py b/src/stock_analysis_v1.py index fe512bc..d9260b5 100644 --- a/src/stock_analysis_v1.py +++ b/src/stock_analysis_v1.py @@ -386,10 +386,10 @@ class StockAnalyzer: def main(): # 数据库连接配置 db_config = { - 'host': '192.168.1.82', + 'host': '192.168.18.199', 'port': 3306, 'user': 'root', - 'password': 'Chlry$%.8', + 'password': 'Chlry#$.8', 'database': 'db_gp_cj' } diff --git a/src/stock_analysis_v2.py b/src/stock_analysis_v2.py index 78d5758..13f10f9 100644 --- a/src/stock_analysis_v2.py +++ b/src/stock_analysis_v2.py @@ -1413,10 +1413,10 @@ class StockAnalyzer: def main(): # 数据库连接配置 db_config = { - 'host': '192.168.1.82', + 'host': '192.168.18.199', 'port': 3306, 'user': 'root', - 'password': 'Chlry$%.8', + 'password': 'Chlry#$.8', 'database': 'db_gp_cj' }