Python 项目中的接口数据采集分层设计

在 Python 项目中，接口数据采集是常见需求，例如采集用户行为、统计信息或者实时行情数据。
很多项目刚开始都把请求直接写在业务逻辑里，数据解析和存储都耦合在一起，随着项目复杂度增加，代码越来越难维护，也容易出问题。

分层设计思路

我通常将采集系统拆成三层：

• 请求层：封装所有 HTTP 请求，统一处理超时、重试、状态码和异常
• 解析层：处理 JSON 或 XML，将原始数据转换为统一结构
• 存储层：负责保存到数据库、缓存或文件，独立于请求和解析逻辑

请求层示例代码

import requests

class ApiClient:
    def __init__(self, base_url, timeout=5):
        self.base_url = base_url
        self.timeout = timeout

    def get(self, path, params=None):
        url = f"{self.base_url}{path}"
        resp = requests.get(url, params=params, timeout=self.timeout)
        resp.raise_for_status()
        return resp.json()

解析层示例

解析层可以加上数据校验和默认值处理：

def parse_user_data(raw):
    return {
        "id": raw.get("id", 0),
        "name": raw.get("name", ""),
        "score": raw.get("score", 0.0)
    }

存储层示例

def store_to_db(data, db_conn):
    # 假设 db_conn 是已经连接的数据库
    db_conn.insert("user_table", data)

分层设计的优势

通过分层设计，如果接口返回字段变化，只需要调整解析层，其他逻辑不受影响，维护成本大幅降低。

在实际场景中，也尝试过整合实时行情接口（例如 AllTick API），其返回结构统一、稳定，结合分层设计，可以快速完成数据采集任务，而且代码非常清晰、可维护。

额外建议

• 请求层可加入缓存，减少重复请求

• 可以加异步处理（asyncio 或多线程）

• 解析层最好加类型检查，避免错误数据进入存储

总结

良好的分层设计让 Python 接口数据采集更加健壮，也更便于扩展和测试。

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