添加必要的数据日志

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3 天以前 0b0d0e790fec8c7edfdbcab5c31d625e0c2eadd6

 strategy/plate_strength_analysis.py

@@ -4,8 +4,10 @@
import time
import dask
import constant
from log_module import async_log_util

from log_module.log import logger_common, logger_kpl_jingxuan_in, logger_debug, logger_kpl_market_sift_plate
from log_module.log import logger_common, logger_kpl_jingxuan_in, logger_debug, logger_kpl_market_sift_plate, \
    logger_kpl_limit_up, logger_kpl_code_plates
from strategy import kpl_api, data_cache, basic_methods
from strategy.kpl_data_manager import KPLMarketStockHeatLogManager
from utils import tool, hx_qc_value_util
@@ -75,6 +77,8 @@
        return log_data
    # 定义一个时间段，在这个时间段内才会执行下面的代码，主要就是把强度数据作为日志打印存储下来。
    now_time = tool.get_now_time_str()
    if '11:30:10' < now_time < '12:59:50':
        return
    data = (kpl_api.getMarketJingXuanRealRankingInfo())
    market_sift_plate = json.loads(data)
    # print(f"market_sift_plate 数 ======{len(market_sift_plate['list'])}")
@@ -140,7 +144,7 @@
    # 设定当前时间点
    now_time = tool.get_now_time_str()
    # print(f"now_time===={now_time}")
    if data_cache.SERVER_RESTART_TIME < now_time < data_cache.UPDATE_DATA_TIME:
    if data_cache.OPEN_BIDDING_TIME < now_time < data_cache.CLOSING_TIME:
        # print(f"在时间内使用--------------------------")
        # 获取涨停信息列表
        limit_up_info = kpl_api.get_limit_up_info()
@@ -159,6 +163,8 @@
        # most_common_element, most_common_count = counter.most_common(1)[0]
        # # 打印出现次数最多的元素
        # print(f"主线概念：{most_common_element}，出现了 {most_common_count} 次")
        async_log_util.info(logger_kpl_limit_up, f"{limit_up_info}")

        return limit_up_block_names


@@ -455,6 +461,8 @@
    # 写入文件
    with open(constant.ALL_STOCKS_PLATE_PATH, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(json_data)
    # 记录到日志
    async_log_util.info(logger_kpl_code_plates, json_data)
    now_time = datetime.datetime.now()  # 获取本机时间
    logger_common.info(f"写入所有个股板块文件完成！::{now_time}")