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# 🚀 部署指南
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本文档介绍如何将 A股自选股智能分析系统部署到服务器。
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## 📋 部署方案对比
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| 方案 | 优点 | 缺点 | 推荐场景 |
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| **Docker Compose** ⭐ | 一键部署、环境隔离、易迁移、易升级 | 需要安装 Docker | **推荐**：大多数场景 |
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| **直接部署** | 简单直接、无额外依赖 | 环境依赖、迁移麻烦 | 临时测试 |
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| **Systemd 服务** | 系统级管理、开机自启 | 配置繁琐 | 长期稳定运行 |
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| **Supervisor** | 进程管理、自动重启 | 需要额外安装 | 多进程管理 |
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**结论：推荐使用 Docker Compose，迁移最快最方便！**
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## 🐳 方案一：Docker Compose 部署（推荐）
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### 1. 安装 Docker
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```bash
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# Ubuntu/Debian
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curl -fsSL https://get.docker.com | sh
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sudo usermod -aG docker $USER
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# CentOS
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sudo yum install -y docker docker-compose
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sudo systemctl start docker
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sudo systemctl enable docker
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```
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### 2. 准备配置文件
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```bash
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# 克隆代码（或上传代码到服务器）
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git clone <your-repo-url> /opt/stock-analyzer
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cd /opt/stock-analyzer
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# 复制并编辑配置文件
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cp .env.example .env
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vim .env # 填入真实的 API Key 等配置
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```
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### 3. 一键启动
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```bash
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# 构建并启动
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d
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# 查看日志
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml logs -f
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# 查看运行状态
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml ps
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```
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### 4. 常用管理命令
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```bash
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# 停止服务
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml down
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# 重启服务
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml restart
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# 更新代码后重新部署
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git pull
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml build --no-cache
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d
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# 进入容器调试
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml exec stock-analyzer bash
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# 手动执行一次分析
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml exec stock-analyzer python main.py --no-notify
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```
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### 5. 数据持久化
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数据自动保存在宿主机目录：
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- `./data/` - 数据库文件
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- `./logs/` - 日志文件
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- `./reports/` - 分析报告
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## 🖥️ 方案二：直接部署
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### 1. 安装 Python 环境
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```bash
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# 安装 Python 3.10+
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sudo apt update
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sudo apt install -y python3.10 python3.10-venv python3-pip
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# 创建虚拟环境
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python3.10 -m venv /opt/stock-analyzer/venv
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source /opt/stock-analyzer/venv/bin/activate
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```
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### 2. 安装依赖
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```bash
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cd /opt/stock-analyzer
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pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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### 3. 配置环境变量
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```bash
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cp .env.example .env
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vim .env # 填入配置
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```
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### 4. 运行
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```bash
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# 单次运行
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python main.py
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# 定时任务模式（前台运行）
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python main.py --schedule
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# 后台运行（使用 nohup）
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nohup python main.py --schedule > /dev/null 2>&1 &
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```
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## 🔧 方案三：Systemd 服务
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创建 systemd 服务文件实现开机自启和自动重启：
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### 1. 创建服务文件
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```bash
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sudo vim /etc/systemd/system/stock-analyzer.service
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```
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内容：
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```ini
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[Unit]
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Description=A股自选股智能分析系统
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After=network.target
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[Service]
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Type=simple
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User=root
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WorkingDirectory=/opt/stock-analyzer
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Environment="PATH=/opt/stock-analyzer/venv/bin"
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ExecStart=/opt/stock-analyzer/venv/bin/python main.py --schedule
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Restart=always
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RestartSec=30
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[Install]
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WantedBy=multi-user.target
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```
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### 2. 启动服务
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```bash
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# 重载配置
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sudo systemctl daemon-reload
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# 启动服务
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sudo systemctl start stock-analyzer
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# 开机自启
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sudo systemctl enable stock-analyzer
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# 查看状态
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sudo systemctl status stock-analyzer
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# 查看日志
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journalctl -u stock-analyzer -f
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```
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## ⚙️ 配置说明
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### 必须配置项
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| 配置项 | 说明 | 获取方式 |
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| `GEMINI_API_KEY` | AI 分析必需 | [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/) |
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| `STOCK_LIST` | 自选股列表 | 逗号分隔的股票代码 |
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| `WECHAT_WEBHOOK_URL` | 微信推送 | 企业微信群机器人 |
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### 可选配置项
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| 配置项 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `SCHEDULE_ENABLED` | `false` | 是否启用定时任务 |
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| `SCHEDULE_TIME` | `18:00` | 每日执行时间 |
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| `MARKET_REVIEW_ENABLED` | `true` | 是否启用大盘复盘 |
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| `TAVILY_API_KEYS` | - | 新闻搜索（可选） |
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## 🌐 代理配置
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如果服务器在国内，访问 Gemini API 需要代理：
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### Docker 方式
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编辑 `docker-compose.yml`：
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```yaml
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environment:
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- http_proxy=http://your-proxy:port
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- https_proxy=http://your-proxy:port
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```
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### 直接部署方式
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编辑 `main.py` 顶部：
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```python
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os.environ["http_proxy"] = "http://your-proxy:port"
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os.environ["https_proxy"] = "http://your-proxy:port"
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```
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## 📊 监控与维护
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### 日志查看
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```bash
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# Docker 方式
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml logs -f --tail=100
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# 直接部署
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tail -f /opt/stock-analyzer/logs/stock_analysis_*.log
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```
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### 健康检查
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```bash
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# 检查进程
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ps aux | grep main.py
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# 检查最近的报告
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ls -la /opt/stock-analyzer/reports/
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```
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### 定期维护
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```bash
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# 清理旧日志（保留7天）
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find /opt/stock-analyzer/logs -mtime +7 -delete
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# 清理旧报告（保留30天）
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find /opt/stock-analyzer/reports -mtime +30 -delete
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```
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## ❓ 常见问题
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### 1. Docker 构建失败
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```bash
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# 清理缓存重新构建
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docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml build --no-cache
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```
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### 2. API 访问超时
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检查代理配置，确保服务器能访问 Gemini API。
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### 3. 数据库锁定
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```bash
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# 停止服务后删除 lock 文件
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rm /opt/stock-analyzer/data/*.lock
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```
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### 4. 内存不足
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调整 `docker-compose.yml` 中的内存限制：
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```yaml
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deploy:
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resources:
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limits:
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memory: 1G
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```
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## 🔄 快速迁移
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从一台服务器迁移到另一台：
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```bash
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# 源服务器：打包
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cd /opt/stock-analyzer
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tar -czvf stock-analyzer-backup.tar.gz .env data/ logs/ reports/
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# 目标服务器：部署
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mkdir -p /opt/stock-analyzer
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cd /opt/stock-analyzer
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git clone <your-repo-url> .
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|
tar -xzvf stock-analyzer-backup.tar.gz
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|
docker-compose -f ./docker/docker-compose.yml up -d
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```
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## ☁️ 方案四：GitHub Actions 部署（免服务器）
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**最简单的方案！** 无需服务器，利用 GitHub 免费计算资源。
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### 优势
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- ✅ **完全免费**（每月 2000 分钟）
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- ✅ **无需服务器**
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- ✅ **自动定时执行**
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- ✅ **零维护成本**
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### 限制
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- ⚠️ 无状态（每次运行是新环境）
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- ⚠️ 定时可能有几分钟延迟
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- ⚠️ 无法提供 HTTP API
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### 部署步骤
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#### 1. 创建 GitHub 仓库
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```bash
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# 初始化 git（如果还没有）
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cd /path/to/daily_stock_analysis
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git init
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git add .
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git commit -m "Initial commit"
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# 创建 GitHub 仓库并推送
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# 在 GitHub 网页上创建新仓库后：
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git remote add origin https://github.com/你的用户名/daily_stock_analysis.git
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git branch -M main
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git push -u origin main
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```
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#### 2. 配置 Secrets（重要！）
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打开仓库页面 → **Settings** → **Secrets and variables** → **Actions** → **New repository secret**
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添加以下 Secrets：
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| Secret 名称 | 说明 | 必填 |
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|------------|------|------|
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| `GEMINI_API_KEY` | Gemini AI API Key | ✅ |
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| `WECHAT_WEBHOOK_URL` | 企业微信机器人 Webhook | 可选* |
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| `FEISHU_WEBHOOK_URL` | 飞书机器人 Webhook | 可选* |
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| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | Telegram Bot Token | 可选* |
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| `TELEGRAM_CHAT_ID` | Telegram Chat ID | 可选* |
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| `TELEGRAM_MESSAGE_THREAD_ID` | Telegram Topic ID | 可选* |
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| `EMAIL_SENDER` | 发件人邮箱 | 可选* |
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| `EMAIL_PASSWORD` | 邮箱授权码 | 可选* |
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| `SERVERCHAN3_SENDKEY` | Server酱³ Sendkey | 可选* |
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| `CUSTOM_WEBHOOK_URLS` | 自定义 Webhook（多个逗号分隔） | 可选* |
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| `STOCK_LIST` | 自选股列表，如 `600519,300750` | ✅ |
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| `TAVILY_API_KEYS` | Tavily 搜索 API Key | 推荐 |
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| `SERPAPI_API_KEYS` | SerpAPI Key | 可选 |
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| `TUSHARE_TOKEN` | Tushare Token | 可选 |
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| `GEMINI_MODEL` | 模型名称（默认 gemini-2.0-flash） | 可选 |
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> *注：通知渠道至少配置一个，支持多渠道同时推送
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#### 3. 验证 Workflow 文件
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确保 `.github/workflows/daily_analysis.yml` 文件存在且已提交：
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```bash
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git add .github/workflows/daily_analysis.yml
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|
git commit -m "Add GitHub Actions workflow"
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|
git push
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```
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#### 4. 手动测试运行
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1. 打开仓库页面 → **Actions** 标签
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2. 选择 **"每日股票分析"** workflow
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3. 点击 **"Run workflow"** 按钮
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4. 选择运行模式：
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- `full` - 完整分析（股票+大盘）
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- `market-only` - 仅大盘复盘
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- `stocks-only` - 仅股票分析
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5. 点击绿色 **"Run workflow"** 按钮
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#### 5. 查看执行日志
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- Actions 页面可以看到运行历史
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- 点击具体的运行记录查看详细日志
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- 分析报告会作为 Artifact 保存 30 天
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### 定时说明
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默认配置：**周一到周五，北京时间 18:00** 自动执行
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修改时间：编辑 `.github/workflows/daily_analysis.yml` 中的 cron 表达式：
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```yaml
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schedule:
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|
- cron: '0 10 * * 1-5' # UTC 时间，+8 = 北京时间
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```
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|
常用 cron 示例：
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| 表达式 | 说明 |
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|--------|------|
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| `'0 10 * * 1-5'` | 周一到周五 18:00（北京时间） |
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| `'30 7 * * 1-5'` | 周一到周五 15:30（北京时间） |
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| `'0 10 * * *'` | 每天 18:00（北京时间） |
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| `'0 2 * * 1-5'` | 周一到周五 10:00（北京时间） |
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### 修改自选股
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方法一：修改仓库 Secret `STOCK_LIST`
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方法二：直接修改代码后推送：
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```bash
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# 修改 .env.example 或在代码中设置默认值
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git commit -am "Update stock list"
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|
git push
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```
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### 常见问题
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**Q: 为什么定时任务没有执行？**
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A: GitHub Actions 定时任务可能有 5-15 分钟延迟，且仅在仓库有活动时才触发。长时间无 commit 可能导致 workflow 被禁用。
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**Q: 如何查看历史报告？**
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A: Actions → 选择运行记录 → Artifacts → 下载 `analysis-reports-xxx`
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**Q: 免费额度够用吗？**
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A: 每次运行约 2-5 分钟，一个月 22 个工作日 = 44-110 分钟，远低于 2000 分钟限制。
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**祝部署顺利！🎉**
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