---

Deribit Crypto Tracker

Асинхронный микросервис для сбора, хранения и анализа цен криптовалют (BTC/ETH) с биржи Deribit.

Проект реализует полный цикл обработки данных: от фонового сбора через Celery до предоставления REST API на FastAPI.

Технический стек

• Язык: Python 3.12
• Web Framework: FastAPI
• Database: PostgreSQL + SQLAlchemy 2.0 + AsyncPG
• Background Tasks: Celery + Redis
• HTTP Client: AIOHTTP
• Containerization: Docker & Docker Compose
• Package Manager: UV
• Testing: Pytest, Mypy

Основные возможности

1. Фоновый сбор данных: Каждую минуту Celery-воркер забирает актуальные цены BTC/ETH с Deribit API.
2. API интерфейс:
   • Получение последней цены по тикеру.
   • Получение истории цен с фильтрацией по времени.
3. Мониторинг: Консольный дашборд для наблюдения за ценами в реальном времени.

---

Быстрый старт (Docker)

Для запуска требуется только Docker и Make.

1. Запуск сервиса

make up

Эта команда соберет образы, запустит базу данных, Redis, API и Воркер.

2. Доступ к API

После запуска API доступно по адресу: http://localhost:8001

• Swagger UI: http://localhost:8001/docs

• Проверка последней цены:

curl "http://localhost:8001/api/v1/prices/last?ticker=btc_usd"

3. Live Dashboard (Опционально)

Можно запустить терминальный интерфейс для мониторинга цен:

make dashboard

4. Остановка

make down

---

Разработка и Тестирование

В проекте настроен контроль качества кода.

Запуск тестов

make test

Запускает Unit и Integration тесты с использованием pytest-cov. Текущее покрытие: >95%.

Статическая типизация

В проекте используется mypy для проверки типов, что позволяет минимизировать ошибки на этапе разработки.

Запуск проверки

make lint

Запускает проверку статической типизации всех модулей проекта. Текущий статус: ошибок не обнаружено

---

Архитектурные решения

1. Асинхронность и Celery

Так как Celery по своей природе синхронен, а весь стек работы с сетью и БД асинхронный, использован "мост" через asyncio.run() внутри задач Celery. Это позволяет переиспользовать единую логику сервисов и утилит.

2. Управление соединениями

Для работы Celery с asyncpg был выбран poolclass=NullPool. Причина: При использовании fork (или spawn процессов Celery) и asyncio.run, стандартный пул соединений SQLAlchemy (QueuePool) может приводить к ошибкам "InterfaceError: another operation is in progress", так как соединения привязываются к уничтоженным Event Loops. Отключение пула гарантирует чистое соединение для каждой задачи.

3. Точность данных

Для хранения цен используется тип DECIMAL, а не Float, чтобы избежать проблем с потерей точности, свойственных финансовым данным.

4. Изоляция окружения

Для сборки Docker-образа используется современный менеджер uv. Виртуальное окружение вынесено в /uv-venv (вне рабочей директории /app), чтобы при монтировании томов локальные файлы не затирали установленные зависимости внутри контейнера.

Структура проекта

.
├── app/
│   ├── api/              # Роуты
│   ├── core/             # Конфигурация, БД, Логгер
│   ├── services/         # Бизнес-логика
│   ├── main.py           # Точка входа FastAPI
│   └── worker.py         # Точка входа Celery
├── migrations/           # Миграции БД
├── tests/                # Тесты
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── Makefile
└── pyproject.toml        # Зависимости и настройки линтеров