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# Linux B/S 部署（linux-web 分支）
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架构：Linux 服务器常驻执行「实时抓取 + 分析」（采集引擎每 60s 一轮），
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分析事件经 **WebSocket** 实时推送到所有已连接的 Web 仪表盘（浏览器打开即看，无需刷新）。
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采集引擎 TimelineCollector（后台线程）
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├─ 盘前：美股隔夜收盘 → 实证先验（skill）预估今日跳空/日内概率
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├─ 盘中：东财7x24快讯入库 → 关键词告警 → 上证实时点位
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└─ 盘后：龙虎榜入库 → 收盘日报
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│ 事件回调（每条：新快讯/盘中点位/告警/日报…）
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aiohttp 服务（端口 8100）
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├─ GET / Web 仪表盘（深色，事件流实时上屏）
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├─ GET /api/recent 最近事件 JSON
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├─ GET /api/stats 连接数/缓冲统计
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└─ WS /ws 实时广播（断线自动重连）
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## 部署步骤
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```bash
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sudo mkdir -p /opt && cd /opt
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sudo git clone -b linux-web <仓库地址> a_stock_timeline
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cd a_stock_timeline
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python3 -m venv venv
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venv/bin/pip install -r requirements.txt
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sudo cp deploy/a-stock-timeline.service /etc/systemd/system/
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sudo systemctl daemon-reload
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sudo systemctl enable --now a-stock-timeline
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# 查看实时日志
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journalctl -u a-stock-timeline -f
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浏览器访问 `http://<服务器IP>:8100`（生产建议前置 nginx 做 TLS/域名）。
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## 数据说明
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- 数据库：`/opt/a_stock_timeline/data/a_stock.db`（SQLite，与 C 端同 schema）
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- 事件流水：`data/realtime_feed.jsonl`（重启后自动回放最近 200 条到新连接的客户端）
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- 实证先验：`docs/overnight_transmission.md`（由 windows-desktop 分支的
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`src/analysis/mine_patterns.py` 挖掘生成，拷贝到 docs/ 即可被服务端加载）
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## 与 C 端（windows-desktop 分支）的关系
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- 共享：fetcher/storage/分析引擎与全部实证口径
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- 差异：C 端入口为 `start_realtime.bat` + 控制台输出 + Windows 数据路径；
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linux-web 端入口为 `python -m src.web.server`，事件走 WebSocket 广播，路径全部相对化
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