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第79章 技术架构升级（第2页）

他握着手机，脑海里快速闪过自己那个杂乱的项目目录。

“我正打算重构。

后端用FastApI重写，提供标准ApI；前端想用React做个可视化监控面板；然后部署到云服务器上，做成一个可以远程访问、监控的完整服务”

。

“FastApI+React+云部署……”

张伟重复了一遍，笑了起来，“思路很正嘛。

这就是一个标准的现代web应用架构了。

你搞跨境电商后端这么多年，这套东西对你来说应该不难，重点是把你的量化逻辑封装成服务。

什么时候能弄出个雏形”

？

“快的话，一周。

慢的话，两周”

。

林晨估算了一下学习React和部署的时间。

“那就搞”

。

张伟果断道，“搞出来之后，如果需要内推，跟我说一声。

不过别急，先把东西做扎实。

代码可以骗人，但逻辑不会”

。

挂掉电话后，林晨站在阳台上，看着远处鹏城湾星星点点的灯火，心中那股因妻子支持而燃起的火苗，被张伟这通电话又添了一把柴。

不再是模糊的“试试看”

，而是有了更清晰的技术路径和潜在的机会窗口。

他回到电脑前，关掉了那个运行着原始脚本的终端。

打开浏览器，新建了三个标签页：FastApI官方文档、React中文教程、一家国内云服务商的价格计算器。

重构，从现在开始。

接下来的一周，林晨进入了某种心流状态。

白天，当苏婉去学校、乐乐去幼儿园后，整个家就成了他一个人的实验室。

他把原本堆在书房各个角落的金融数据资料、打印的论文、写满公式的草稿纸全部收纳整齐，给三台显示器重新规划了布局：左边显示FastApI开发文档和pycharm编辑器；中间是React学习教程和VScode；右边是量化核心策略的python代码和测试终端。

FastApI的选择是经过深思熟虑的。

相比传统的Flask或django，FastApI基于python3.6+的类型提示，性能接近Node.js和Go，自动生成交互式ApI文档，对于需要高性能、清晰接口定义的量化服务后端来说非常合适。

林晨花了三天时间，将原本散落在多个脚本里的数据获取模块、特征工程模块、模型预测模块、交易信号生成模块，逐一拆解、重构，封装成一个个独立的、具有明确输入输出的函数和类。

然后，他用FastApI将这些模块“粘合”

起来。

创建了apiv1data系列端点，用于获取实时和历史数据；创建了apiv1feature端点，用于计算技术指标和特征；最重要的是apiv1signal端点，它接收市场数据，调用核心AI模型，返回买卖信号和置信度。