Jason's Notes

Python的gRPC

Python的gRPC可以幫助你將不同的參數映射到不同的策略類別。對於介面包含初始化參數的問題，你可以考慮使用類別的繼承機制。以下是一個簡單的範例：

class BaseStrategy:
    def __init__(self, grid_num, upper_bound, lower_bound, funds):
        self.grid_num = grid_num
        self.upper_bound = upper_bound
        self.lower_bound = lower_bound
        self.funds = funds

    def generate_grid_batch(self):
        raise NotImplementedError

    def max_profit(self):
        raise NotImplementedError

    def min_profit(self):
        raise NotImplementedError

class GridStrategy(BaseStrategy):
    def __init__(self, grid_num, upper_bound, lower_bound, funds):
        super().__init__(grid_num, upper_bound, lower_bound, funds)

    def generate_grid_batch(self):
        # 生成網格批次單
        pass

    def max_profit(self):
        # 最大利潤
        pass

    def min_profit(self):
        # 最小利潤
        pass

class AnotherStrategy(BaseStrategy):
    def __init__(self, param1, param2, funds):
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2
        super().__init__(None, None, None, funds)

    def generate_grid_batch(self):
        # 生成網格批次單
        pass

    def max_profit(self):
        # 最大利潤
        pass

    def min_profit(self):
        # 最小利潤
        pass

在這個範例中，我們定義了一個BaseStrategy基礎類別，包含一些共同的屬性和函數，並且我們明確表示generate_grid_batch()，max_profit()和min_profit()需要被子類別覆寫。

接下來，我們定義了GridStrategy和AnotherStrategy類別，這兩個類別都繼承自BaseStrategy類別。GridStrategy類別的初始化函數接受網格數、上界、下界和資金參數，而AnotherStrategy類別的初始化函數接受兩個自定義的參數param1和param2，並且也需要提供資金參數。

透過這種方式，你可以定義任意數量的策略類別，並根據不同的情況傳遞相應的參數。當你需要使用某個策略時，只需要實例化對應的類別即可。例如：

strategy1 = GridStrategy(10, 100, 50, 1000)
strategy2 = AnotherStrategy(0.5, 0.1, 2000)

在實例化之後，你可以根據需要調用每個策略對應的方法：

strategy1.generate_grid_batch()
strategy1.max_profit()
strategy1.min_profit()

strategy2.generate_grid_batch()
strategy2.max_profit()
strategy2.min_profit()

當你需要新增其他的策略時，只需要繼承BaseStrategy類別，並且實現相應的方法即可。這種方式不僅讓你的程式碼更易於擴展，同時也讓你的程式碼更加可讀和可維護。

當使用gRPC時，你需要定義服務和消息類別，並且實現相應的方法。在這個範例中，我們定義了一個StrategyService服務，其中包含一個GetStrategy方法，用於返回一個指定策略的實例。在客戶端，我們可以通過gRPC通道將參數傳遞給服務端，並獲取相應的策略實例。

以下是一個簡單的範例程式碼：

# strategy_service.proto
syntax = "proto3";

package strategy;

message StrategyRequest {
  string strategy_name = 1;
  int32 grid_num = 2;
  int32 upper_bound = 3;
  int32 lower_bound = 4;
  int32 funds = 5;
}

message StrategyResponse {
  // 將策略序列化後傳回客戶端
  bytes strategy = 1;
}

service StrategyService {
  rpc GetStrategy (StrategyRequest) returns (StrategyResponse) {}
}

# strategy_service.py
import grpc
from concurrent import futures
import strategy_service_pb2
import strategy_service_pb2_grpc
from strategy import GridStrategy, AnotherStrategy

class StrategyServicer(strategy_service_pb2_grpc.StrategyServiceServicer):
    def GetStrategy(self, request, context):
        strategy_name = request.strategy_name
        grid_num = request.grid_num
        upper_bound = request.upper_bound
        lower_bound = request.lower_bound
        funds = request.funds

        if strategy_name == 'GridStrategy':
            strategy = GridStrategy(grid_num, upper_bound, lower_bound, funds)
        elif strategy_name == 'AnotherStrategy':
            param1 = request.param1
            param2 = request.param2
            strategy = AnotherStrategy(param1, param2, funds)
        else:
            # 錯誤處理
            pass

        # 將策略序列化
        serialized_strategy = strategy.SerializeToString()

        # 返回策略
        return strategy_service_pb2.StrategyResponse(strategy=serialized_strategy)

def serve():
    server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10))
    strategy_service_pb2_grpc.add_StrategyServiceServicer_to_server(StrategyServicer(), server)
    server.add_insecure_port('[::]:50051')
    server.start()
    server.wait_for_termination()

if __name__ == '__main__':
    serve()

在這個範例中，我們定義了一個StrategyServicer類別，繼承自自動生成的StrategyServiceServicer類別。在GetStrategy方法中，我們根據客戶端傳遞的參數實例化對應的策略類別，並將策略序列化後返回給客戶端。

在服務端啟動之後，我們需要定義客戶端程式碼，用於將參數傳遞給服務端並獲取策略實