guba-indicator/README.md

# 股吧人气指示器 (Guba Sentiment Indicator)

一个基于 Python + PySide6 的桌面悬浮小工具，专为股票投资者设计，通过爬取股吧或论坛评论，使用大语言模型分析投资者情绪倾向，并以直观的可视化方式展示市场人气冷暖程度。

## 主要功能

### 1. 智能评论爬取系统
- **自定义爬取规则**: 支持通过XPath表达式自定义爬取目标，可灵活配置目标URL和内容选择器
- **智能去重机制**: 使用内容哈希算法自动识别和过滤重复评论，避免重复分析
- **自适应刷新**: 根据爬取结果动态调整刷新频率，无新内容时自动延长刷新间隔
- **多重解析策略**: 采用 lxml + BeautifulSoup 双重解析机制，提高爬取成功率
- **用户代理配置**: 支持自定义User-Agent，增强反爬虫适应性

### 2. 大语言模型情感分析
- **多模型支持**: 支持OpenAI兼容API，包括NVIDIA API等主流大模型平台
- **精准情感评分**: 为每条评论生成0-100分的情感倾向评分（0为极度悲观，100为极度乐观）
- **智能标签生成**: 自动为分析结果生成情感标签（极度悲观、悲观、中立、乐观、极度乐观等）
- **重试机制**: 集成API调用重试机制，应对网络波动和API限流
- **分析历史记录**: 完整保存每次分析的结果和时间戳

### 3. 可视化情感指示器
- **动态指示灯**: 基于分析结果实时更新的环形指示灯，颜色随情感倾向变化
- **渐变色彩系统**: 
  - 0-30分: 蓝色系（悲观情绪）
  - 30-70分: 绿黄渐变（中性情绪）
  - 70-100分: 红色系（乐观情绪）
- **精确数值显示**: 实时显示当前平均情感分数和整体情绪标签
- **发光特效**: 采用发光效果增强视觉体验

### 3. 股票数据实时监控
- **上证指数监控**: 通过新浪财经API实时获取上证指数数据
- **波形图展示**: 以时间轴形式展示股票价格走势
- **数据点标记**: 在波形图上精确标记每个数据点的时间和价格

### 4. 上证所网页截图功能
- **自动化截图**: 使用Playwright自动截取上证所网页指定区域
- **元素定位**: 通过XPath精确定位图表元素进行截图
- **定时更新**: 每5分钟自动更新一次截图
- **历史管理**: 自动管理截图文件，保留最新记录

### 6. 桌面客户端界面
- **悬浮窗口**: 无边框设计，支持窗口拖拽和置顶显示
- **系统托盘**: 集成系统托盘功能，支持最小化到托盘
- **透明度调节**: 支持0.3-1.0范围内的透明度调节
- **配置对话框**: 图形化配置界面，支持实时修改各项参数
- **状态显示**: 实时显示当前运行状态和处理进度

### 7. 数据管理与持久化
- **SQLite数据库**: 使用SQLite存储所有评论、分析结果和历史数据
- **结构化存储**: 评论表、分析历史表、配置表分离存储
- **数据统计**: 实时统计爬取次数、分析次数等运行指标
- **自动清理**: 支持历史数据管理和自动清理

### 8. 高级配置选项
- **API配置**: 支持自定义API Base URL、API Key、模型选择和超时设置
- **爬虫配置**: 可调整目标URL、XPath表达式、刷新间隔等参数
- **UI配置**: 支持透明度、置顶状态、情感阈值等界面设置
- **阈值自定义**: 可自定义"寒冷"（悲观）和"温暖"（乐观）的情感分界线

## 技术栈

### 核心技术
- **Python 3.10+**: 主要开发语言
- **PySide6**: 桌面GUI界面开发
- **SQLite**: 本地数据存储
- **Requests**: HTTP请求处理
- **LXML**: HTML解析和XPath支持
- **BeautifulSoup4**: 备选HTML解析器
- **Selenium**: Web自动化（备用方案）
- **Playwright**: 高级网页自动化和截图

### AI技术
- **OpenAI API**: 大语言模型接口
- **JSON解析**: 结构化响应处理
- **情感分析算法**: 0-100分评分系统

### 开发工具
- **Loguru**: 高级日志管理
- **Playwright**: 自动化浏览器控制
- **PyInstaller**: 应用程序打包（通过build.spec）

## 安装与配置

### 环境要求
- Python 3.10 或更高版本
- Windows/macOS/Linux 操作系统

### 安装步骤

1. **克隆或下载项目**
```bash
git clone <repository-url>
cd guba
```

2. **安装Python依赖**
```bash
pip install -r requirements.txt
```

3. **安装Playwright浏览器驱动**
```bash
playwright install chromium
```

4. **配置API密钥**
编辑 `config.json` 文件，填入您的大语言模型API配置：
```json
{
  "llm_api": {
    "base_url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
    "api_key": "your-api-key-here",
    "model": "deepseek-ai/deepseek-r1",
    "timeout": 120
  }
}
```

5. **配置爬取参数**
在配置中设置目标URL和XPath表达式：
```json
{
  "spider": {
    "target_url": "https://example.com",
    "xpath": "//a[contains(@class, 'linkblack')]",
    "fetch_interval": 15
  }
}
```

### 运行程序
```bash
python main.py
```

## 配置详解

### LLM API配置
- `base_url`: 大模型API的基础URL
- `api_key`: API访问密钥
- `model`: 使用的模型名称
- `timeout`: API请求超时时间（秒）
- `retry_times`: API调用失败时的重试次数

### 爬虫配置
- `target_url`: 目标网站URL
- `xpath`: 用于提取评论的XPath表达式
- `user_agent`: HTTP请求的User-Agent字符串
- `fetch_interval`: 爬取间隔时间（秒）
- `retry_times`: 爬取失败重试次数
- `retry_interval`: 爬取重试间隔（秒）

### UI配置
- `opacity`: 窗口透明度（0.3-1.0）
- `is_on_top`: 是否置顶显示
- `thresholds`: 情感阈值设置
  - `cold`: 悲观阈值（默认30）
  - `warm`: 乐观阈值（默认70）

### 数据库配置
- `path`: SQLite数据库文件路径

### 日志配置
- `level`: 日志级别（INFO/DEBUG/ERROR等）
- `path`: 日志文件路径

## 使用说明

### 基本操作
1. 启动程序后，主界面将显示情感指示器
2. 程序自动开始爬取评论并分析情感
3. 指示器颜色和数值实时反映市场情绪
4. 波形图显示股票价格走势

### 按钮功能
- **刷新**: 手动触发一次评论爬取和分析
- **配置**: 打开配置对话框修改各项参数
- **退出**: 关闭应用程序

### 系统托盘菜单
- **显示**: 显示主窗口
- **隐藏**: 隐藏到系统托盘
- **退出**: 完全退出程序

## 高级功能

### 批量分析模式
支持一次性分析多条评论，适用于历史数据分析场景。

### 实时数据统计
程序会统计以下运行指标：
- 爬取网站次数
- 提交API分析次数
- 评论总数和已分析数
- 平均情感分数趋势

### 自定义情感标签
系统根据以下规则自动分类情感：
- 0-30分: 极度悲观
- 30-39分: 悲观
- 39-45分: 偏悲观
- 45-55分: 中立
- 55-65分: 偏乐观
- 65-70分: 乐观
- 70-100分: 极度乐观

## 故障排除

### 常见问题

1. **无法获取评论**
   - 检查目标URL是否可访问
   - 验证XPath表达式是否正确
   - 确认网络连接正常

2. **API调用失败**
   - 检查API Key是否正确
   - 确认API服务是否可用
   - 查看网络连接和防火墙设置

3. **界面显示异常**
   - 检查PySide6是否正确安装
   - 尝试调整透明度设置

### 日志文件
运行日志保存在 `guba.log` 文件中，记录所有操作和错误信息。

### 统计信息
程序退出时会生成运行统计信息，保存在 `statistics.txt` 文件中。

## 打包发布

项目提供PyInstaller打包配置（build.spec），可将应用打包为独立可执行文件：

```bash
# 安装PyInstaller
pip install pyinstaller

# 打包应用
pyinstaller build.spec

# 执行文件将在dist目录下生成
```

## 注意事项

1. **API费用**: 使用大语言模型API可能产生费用，请注意控制调用频率
2. **网络环境**: 确保网络连接稳定，以保证爬取和API调用的正常进行
3. **反爬虫**: 遵守目标网站的robots.txt协议和使用条款
4. **数据隐私**: 所有数据本地存储，不会上传到第三方服务器

## 开发扩展

### 模块结构
- `main.py`: 主程序入口，负责组件初始化和信号连接
- `main_window.py`: GUI界面和用户交互处理
- `config_manager.py`: 配置文件管理和持久化
- `database.py`: SQLite数据库操作和数据管理
- `spider.py`: 网页爬取和数据提取
- `llm_analyzer.py`: 大语言模型情感分析
- `waveform_widget.py`: 股票数据波形图绘制
- `screenshot_manager.py`: 网页截图功能

### 二次开发
项目采用模块化设计，易于扩展新功能：
- 可添加新的爬取目标和解析规则
- 支持接入其他大模型API
- 可扩展更多数据可视化方式
- 支持多股票同时监控

## 许可证

本项目仅供学习交流使用，请遵守相关法律法规和网站使用条款。