feat: BIZ-75 双色球系统改进

1. P1: 合并双 Flask 服务 — web_executor.py 功能整合到 app.py
   - /fetch → 抓取控制台页面
   - /api/fetch/status → 抓取状态查询
   - /api/fetch/execute → 触发抓取（后台线程异步）
   - web_console.html API 路径已更新

2. P1: fetch_data.py 增加重试机制 + 请求间隔
   - REQUEST_DELAY=2s, MAX_RETRIES=3, RETRY_DELAY=5s
   - 修复缩进 bug（try/except 块缩进错误）

3. P0: 修复 Excel 数据格式兼容性
   - fetch_data.py: 跳过网页 header 行，使用标准列名保存
   - app.py: 新增 load_history_dataframe() 智能加载函数
   - 兼容新旧两种 Excel 格式（一行/两行 header）
   - 统一列名: 开奖时间|期数|号码|开机号|和值特征|奇偶比|大小比|奇偶形态|跨度|其他

4. 运维: 创建 lotto-app.service systemd 单元
5. 修复 .gitignore（排除运行时数据文件和备份）
6. 创建 requirements.txt

.gitignore

@@ -5,3 +5,15 @@ venv/
 .venv/
 LottoSpider/
 *.log
+
+# 运行时生成的数据文件
+.fetch_status.json
+.generation_records.json
+lottery/
+
+# 备份文件
+*.bak
+*.bak.*
+
+# 临时文件
+*.tmp

app.py

@@ -39,6 +39,10 @@ CONFIG = {
     'auth_enabled': False,
     'max_tickets': 1000,
     'default_tickets': 10,
+    # 数据抓取配置（原 web_executor.py 功能）
+    'fetch_script': os.path.join(BASE_DIR, 'fetch_data.py'),
+    'fetch_status_file': os.path.join(BASE_DIR, '.fetch_status.json'),
+    'fetch_timeout': 300,  # 抓取超时秒数
 }
 
 # ============================================================
@@ -98,6 +102,50 @@ def add_record(strategy, num_tickets, filename):
         os.replace(tmp_path, CONFIG['records_file'])
         return new_record
 
+# ============================================================
+# Excel 历史数据读取辅助
+# ============================================================
+# 标准列名 (与 lottery.py 兼容)
+HISTORY_COLUMNS = ['开奖时间', '期数', '号码', '开机号', '和值特征', '奇偶比', '大小比', '奇偶形态', '跨度', '其他']
+
+def load_history_dataframe():
+    """智能加载历史数据 Excel，兼容新旧两种格式。
+
+    新格式 (fetch_data.py 修复后): 第一行是标准列名，数据从第二行开始。
+    旧格式 (修复前): 两行 header，第一行英文列名，第二行中文描述行。
+
+    返回的 DataFrame 统一使用标准列名，数据已跳过所有 header 行。
+    """
+    import pandas as pd
+    df = pd.read_excel(CONFIG['history_file'], header=None)
+
+    # 检测第一行是否包含标准列名
+    first_row = df.iloc[0].astype(str).tolist()
+    is_standard_header = any(col in first_row for col in ['开奖时间', '期数', '号码'])
+
+    if is_standard_header:
+        # 新格式: 第一行是标准列名，直接使用
+        data_df = df.iloc[1:].copy()
+        num_cols = min(len(data_df.columns), len(HISTORY_COLUMNS))
+        data_df.columns = HISTORY_COLUMNS[:num_cols] + [f'col_{i}' for i in range(num_cols, len(data_df.columns))]
+    else:
+        # 旧格式: 检查是否有两行 header
+        second_row = df.iloc[1].astype(str).tolist() if len(df) > 1 else []
+        has_second_header = any(col in second_row for col in ['开奖时间', '期数', '号码'])
+
+        if has_second_header:
+            # 两行 header，跳过前两行
+            data_df = df.iloc[2:].copy()
+        else:
+            # 只有一行 header，跳过第一行
+            data_df = df.iloc[1:].copy()
+
+        num_cols = min(len(data_df.columns), len(HISTORY_COLUMNS))
+        data_df.columns = HISTORY_COLUMNS[:num_cols] + [f'col_{i}' for i in range(num_cols, len(data_df.columns))]
+
+    data_df = data_df.reset_index(drop=True)
+    return data_df
+
 # ============================================================
 # 认证装饰器（可选）
 # ============================================================
@@ -195,10 +243,8 @@ def get_statistics_data(generator=None):
     if not os.path.exists(CONFIG['history_file']):
         return {}
 
-    # 直接解析 Excel，跳过描述行
+    # 使用智能加载函数
-    df = pd.read_excel(CONFIG['history_file'], header=None)
+    data_df = load_history_dataframe()
-    data_df = df.iloc[1:].copy()
-    data_df.columns = ['开奖日期', '期号', '红球', '开机号', '和值特征', '奇偶形态', '大小比', '奇偶形态2', '跨度', '其他']
 
     # 解析红球和蓝球
     red_ball_counts = Counter()
@@ -207,7 +253,7 @@ def get_statistics_data(generator=None):
     span_values = []
 
     for _, row in data_df.iterrows():
-        s = str(row['红球']).strip()
+        s = str(row['号码']).strip()
         if len(s) >= 14:
             reds = [int(s[i:i+2]) for i in range(0, 12, 2)]
             blue = int(s[12:14])
@@ -232,7 +278,7 @@ def get_statistics_data(generator=None):
     odd_even_ratios = Counter()
     size_ratios = Counter()
     for _, row in data_df.iterrows():
-        oe = str(row['奇偶形态']).strip()
+        oe = str(row['奇偶比']).strip()
         sz = str(row['大小比']).strip()
         if oe and oe != 'nan':
             odd_even_ratios[oe] += 1
@@ -400,14 +446,11 @@ def api_history():
 
         import pandas as pd
         import re
-        df = pd.read_excel(CONFIG['history_file'], header=None)
 
-        # 第一行是描述行，跳过
+        # 使用智能加载函数
-        data_df = df.iloc[1:].copy()
+        data_df = load_history_dataframe()
-        data_df.columns = ['开奖日期', '期号', '红球', '开机号', '和值特征', '奇偶形态', '大小比', '奇偶形态2', '跨度', '其他']
-        data_df = data_df.reset_index(drop=True)
 
-        # 解析红球（红球列是6个红球+蓝球的拼接字符串，如 '09101316192108'）
+        # 解析红球 (号码列是 6 红球+1 蓝球的拼接字符串，如 '09101316192108')
         def parse_red_balls(val):
             s = str(val).strip()
             if len(s) >= 12:
@@ -420,8 +463,8 @@ def api_history():
                 return int(s[12:14])
             return None
 
-        data_df['红球列表'] = data_df['红球'].apply(parse_red_balls)
+        data_df['红球列表'] = data_df['号码'].apply(parse_red_balls)
-        data_df['蓝球'] = data_df['红球'].apply(parse_blue_ball)
+        data_df['蓝球'] = data_df['号码'].apply(parse_blue_ball)
 
         # 搜索过滤
         if search:
@@ -442,13 +485,13 @@ def api_history():
         for _, row in page_df.iterrows():
             reds = row['红球列表']
             record = {
-                '开奖日期': str(row['开奖日期']),
+                '开奖日期': str(row['开奖时间']),
-                '期号': str(row['期号']),
+                '期号': str(row['期数']),
                 '红球': reds if len(reds) == 6 else [],
                 '蓝球': row['蓝球'],
                 '开机号': str(row['开机号']),
                 '和值': str(row['和值特征']),
-                '奇偶形态': str(row['奇偶形态']),
+                '奇偶形态': str(row['奇偶比']),
                 '大小比': str(row['大小比']),
                 '跨度': str(row['跨度']),
             }
@@ -524,18 +567,161 @@ def api_config():
     })
 
 
+# ============================================================
+# 数据抓取控制台（原 web_executor.py 功能整合）
+# ============================================================
+# 全局抓取状态
+fetch_status = {
+    "is_running": False,
+    "last_update": None,
+    "last_record_count": 0,
+    "last_error": None
+}
+fetch_lock = threading.Lock()
+
+def load_fetch_status():
+    """从文件加载抓取状态"""
+    global fetch_status
+    if os.path.exists(CONFIG['fetch_status_file']):
+        try:
+            with open(CONFIG['fetch_status_file'], 'r', encoding='utf-8') as f:
+                saved = json.load(f)
+                with fetch_lock:
+                    # 保留当前 is_running 状态（运行中不覆盖）
+                    running = fetch_status.get('is_running', False)
+                    fetch_status = saved
+                    fetch_status['is_running'] = running
+        except (json.JSONDecodeError, IOError):
+            pass
+
+def save_fetch_status():
+    """保存抓取状态到文件"""
+    with fetch_lock:
+        with open(CONFIG['fetch_status_file'], 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(fetch_status, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+@app.route('/fetch')
+def fetch_console():
+    """数据抓取控制台页面"""
+    return send_from_directory(BASE_DIR, 'web_console.html')
+
+@app.route('/api/fetch/status')
+def api_fetch_status():
+    """获取抓取执行状态"""
+    with fetch_lock:
+        return jsonify({
+            "success": True,
+            "isRunning": fetch_status.get("is_running", False),
+            "lastUpdate": fetch_status.get("last_update"),
+            "recordCount": fetch_status.get("last_record_count", 0),
+            "lastError": fetch_status.get("last_error")
+        })
+
+@app.route('/api/fetch/execute', methods=['POST'])
+def api_fetch_execute():
+    """触发数据抓取"""
+    global fetch_status
+
+    with fetch_lock:
+        if fetch_status.get("is_running", False):
+            return jsonify({
+                "success": False,
+                "error": "任务正在执行中，请稍后再试"
+            }), 409
+
+    # 启动后台执行线程
+    def run_fetch_script():
+        global fetch_status
+
+        with fetch_lock:
+            fetch_status["is_running"] = True
+            fetch_status["last_error"] = None
+        save_fetch_status()
+
+        try:
+            import subprocess
+            print(f"[{datetime.now()}] 开始执行抓取脚本...")
+
+            result = subprocess.run(
+                [sys.executable, CONFIG['fetch_script']],
+                capture_output=True,
+                text=True,
+                timeout=CONFIG['fetch_timeout']
+            )
+
+            if result.returncode == 0:
+                # 解析输出获取记录数
+                record_count = 0
+                for line in result.stdout.split('\n'):
+                    if '共保存' in line and '条记录' in line:
+                        try:
+                            record_count = int(line.split('共保存')[1].split('条记录')[0].strip())
+                        except ValueError:
+                            pass
+                    elif '成功解析' in line and '条数据' in line:
+                        try:
+                            record_count = int(line.split('成功解析')[1].split('条数据')[0].strip())
+                        except ValueError:
+                            pass
+
+                with fetch_lock:
+                    fetch_status["last_update"] = datetime.now().isoformat()
+                    fetch_status["last_record_count"] = record_count
+                    fetch_status["is_running"] = False
+                save_fetch_status()
+
+                print(f"✅ 抓取成功，共 {record_count} 条数据")
+
+            else:
+                error_msg = result.stderr or f"脚本执行失败，返回码：{result.returncode}"
+                with fetch_lock:
+                    fetch_status["last_error"] = error_msg
+                    fetch_status["is_running"] = False
+                save_fetch_status()
+                print(f"❌ {error_msg}")
+
+        except subprocess.TimeoutExpired:
+            error_msg = f"脚本执行超时（超过 {CONFIG['fetch_timeout']} 秒）"
+            with fetch_lock:
+                fetch_status["last_error"] = error_msg
+                fetch_status["is_running"] = False
+            save_fetch_status()
+            print(f"❌ {error_msg}")
+
+        except Exception as e:
+            error_msg = f"执行异常：{str(e)}"
+            with fetch_lock:
+                fetch_status["last_error"] = error_msg
+                fetch_status["is_running"] = False
+            save_fetch_status()
+            print(f"❌ {error_msg}")
+
+    thread = threading.Thread(target=run_fetch_script, daemon=True)
+    thread.start()
+
+    return jsonify({
+        "success": True,
+        "message": "任务已启动，正在执行中..."
+    })
+
+
 # ============================================================
 # 启动服务
 # ============================================================
 if __name__ == '__main__':
+    # 加载抓取状态
+    load_fetch_status()
+
     print('=' * 60)
-    print('🎯 双色球 Web UI 服务')
+    print('🎯 双色球 Web UI 服务（统一）')
     print('=' * 60)
     print(f'\n📂 项目路径: {BASE_DIR}')
     print(f'📁 历史数据: {CONFIG["history_file"]}')
     print(f'📁 生成目录: {CONFIG["lottery_output_dir"]}')
+    print(f'📁 抓取脚本: {CONFIG["fetch_script"]}')
     print(f'\n🌐 服务地址: http://{CONFIG["host"]}:{CONFIG["port"]}')
     print(f'   局域网访问: http://<本机IP>:{CONFIG["port"]}')
+    print(f'   抓取控制台: http://<本机IP>:{CONFIG["port"]}/fetch')
     print(f'\n✅ 服务就绪！')
     print('=' * 60)
 

deploy/lotto-app.service

@@ -0,0 +1,17 @@
+[Unit]
+Description=双色球号码生成 Web 服务 (app.py :8085)
+After=network.target
+
+[Service]
+Type=simple
+User=vincent
+WorkingDirectory=/home/vincent/Studio/lottoData
+ExecStart=/home/vincent/Studio/lottoData/venv/bin/python3 /home/vincent/Studio/lottoData/app.py
+ExecStartPre=/home/vincent/Studio/lottoData/venv/bin/python3 -c "import flask; import pandas; import openpyxl; import numpy"
+Restart=on-failure
+RestartSec=5
+KillMode=control-group
+Environment=PYTHONUNBUFFERED=1
+
+[Install]
+WantedBy=multi-user.target

fetch_data.py

@@ -7,6 +7,7 @@
 """
 
 import requests
+import time
 from bs4 import BeautifulSoup
 import pandas as pd
 from datetime import datetime
@@ -27,67 +28,110 @@ HEADERS = {
 }
 
 
+# 请求间隔（秒），避免被封 IP
+REQUEST_DELAY = 2
+# 最大重试次数
+MAX_RETRIES = 3
+# 重试间隔（秒）
+RETRY_DELAY = 5
+
+
 def fetch_lottery_data():
     """抓取双色球历史数据"""
     print(f"[{datetime.now()}] 开始抓取数据...")
     
-    try:
+    last_error = None
-        response = requests.get(URL, headers=HEADERS, timeout=30)
+    for attempt in range(1, MAX_RETRIES + 1):
-        response.raise_for_status()
+        try:
-        response.encoding = "utf-8"
+            # 请求前等待，避免频繁请求
+            if attempt > 1:
+                print(f"  第 {attempt} 次重试，等待 {RETRY_DELAY} 秒...")
+                time.sleep(RETRY_DELAY)
+            else:
+                time.sleep(REQUEST_DELAY)
 
-        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
+            response = requests.get(URL, headers=HEADERS, timeout=30)
+            response.raise_for_status()
+            response.encoding = "utf-8"
 
-        # 查找表格数据
+            soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
-        table = soup.find("table")
+
-        if not table:
+            # 查找表格数据
-            print("错误：未找到数据表格")
+            table = soup.find("table")
+            if not table:
+                print("错误：未找到数据表格")
+                return None
+
+            # 解析表格
+            data_rows = []
+            rows = table.find_all("tr")
+
+            for row in rows:
+                cols = row.find_all(["td", "th"])
+                if len(cols) >= 8:
+                    try:
+                        row_data = [col.get_text(strip=True) for col in cols]
+                        data_rows.append(row_data)
+                    except Exception:
+                        continue
+
+            if not data_rows:
+                print("错误：未解析到任何数据")
+                return None
+
+            print(f"成功解析 {len(data_rows)} 条数据")
+            return data_rows
+
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            last_error = e
+            print(f"网络请求错误（第 {attempt} 次）：{e}")
+            if attempt < MAX_RETRIES:
+                continue
+            return None
+        except Exception as e:
+            last_error = e
+            print(f"解析错误（第 {attempt} 次）：{e}")
+            if attempt < MAX_RETRIES:
+                continue
             return None
     
-        # 解析表格
+    print(f"抓取失败，共尝试 {MAX_RETRIES} 次，最后错误：{last_error}")
-        data_rows = []
+    return None
-        rows = table.find_all("tr")
-        
-        for row in rows:
-            cols = row.find_all(["td", "th"])
-            if len(cols) >= 8:
-                try:
-                    row_data = [col.get_text(strip=True) for col in cols]
-                    data_rows.append(row_data)
-                except Exception as e:
-                    continue
-        
-        if not data_rows:
-            print("错误：未解析到任何数据")
-            return None
-        
-        print(f"成功解析 {len(data_rows)} 条数据")
-        return data_rows
-        
-    except requests.exceptions.RequestException as e:
-        print(f"网络请求错误：{e}")
-        return None
-    except Exception as e:
-        print(f"解析错误：{e}")
-        return None
 
 
 def save_to_excel(data_rows):
-    """保存数据到 Excel 文件"""
+    """保存数据到 Excel 文件
+
+    输出格式与 lottery.py 和 app.py 兼容：
+    - 列名: 开奖时间 | 期数 | 号码 | 开机号 | 和值特征 | 奇偶比 | 大小比 | 奇偶形态 | 跨度 | 其他
+    - 号码列为 6 红球 + 1 蓝球的拼接字符串 (如 '09101316192108')
+    - 第一行为列名，数据从第二行开始
+    """
     if not data_rows:
         print("无数据可保存")
         return False
 
     try:
-        # 创建 DataFrame
+        # 跳过网页表格的 header 行 (第一行通常是中文标题)
+        # 检查第一行是否是 header (包含 '开奖时间' 或 '期数' 等关键词)
+        first_row = data_rows[0]
+        header_keywords = {'开奖时间', '期数', '号码', '开奖日期'}
+        if any(kw in str(first_row) for kw in header_keywords):
+            data_rows = data_rows[1:]
+            print(f"跳过 header 行，实际数据 {len(data_rows)} 条")
+
+        # 标准列名 (与 lottery.py 期望一致)
+        standard_columns = ['开奖时间', '期数', '号码', '开机号', '和值特征', '奇偶比', '大小比', '奇偶形态', '跨度', '其他']
+
+        # 统一每行列数
         num_cols = min(len(row) for row in data_rows)
         data_rows = [row[:num_cols] for row in data_rows]
 
-        # 列名定义（最多 11 列）
+        # 使用标准列名 (截取或补全)
-        columns = ["期号", "开奖日期", "红球 1", "红球 2", "红球 3", "红球 4", "红球 5", "红球 6", "蓝球", "特别号", "奖池"]
+        if num_cols <= len(standard_columns):
-        
+            actual_columns = standard_columns[:num_cols]
-        # 如果列数不匹配，使用通用列名
+        else:
-        actual_columns = columns[:num_cols] if num_cols <= len(columns) else [f"列{i+1}" for i in range(num_cols)]
+            actual_columns = standard_columns + [f'列{i+1}' for i in range(num_cols - len(standard_columns))]
 
         df = pd.DataFrame(data_rows, columns=actual_columns)
 

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+flask>=3.0
+pandas>=2.0
+numpy>=1.24
+openpyxl>=3.1
+requests>=2.31
+beautifulsoup4>=4.12

web_console.html

@@ -192,7 +192,7 @@
             <h3>📋 使用说明</h3>
             <ul>
                 <li>✅ 点击「立即执行」按钮抓取最新双色球历史数据</li>
-                <li>✅ 数据将保存到：<code>/Users/vincent/Studio/lottoData/双色球历史数据.xlsx</code></li>
+                <li>✅ 数据将保存到：<code>/home/vincent/Studio/lottoData/双色球历史数据.xlsx</code></li>
                 <li>✅ 定时任务：每天自动执行一次（通过系统 cron）</li>
                 <li>✅ 实时监控：执行日志在此页面实时显示</li>
             </ul>
@@ -211,7 +211,7 @@
         </div>
         
         <div class="last-update">
-            脚本路径：<code>/Users/vincent/Studio/lottoData/fetch_data.py</code> | 
+            脚本路径：<code>/home/vincent/Studio/lottoData/fetch_data.py</code> | 
             输出文件：<span id="outputFile">双色球历史数据.xlsx</span>
         </div>
     </div>
@@ -246,7 +246,7 @@
             updateStatus('running', '执行中');
             
             try {
-                const response = await fetch('/api/execute', {
+                const response = await fetch('/api/fetch/execute', {
                     method: 'POST',
                     headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
                 });
@@ -263,7 +263,7 @@
                     // 轮询状态直到完成
                     const pollInterval = setInterval(async () => {
                         try {
-                            const statusResp = await fetch('/api/status');
+                            const statusResp = await fetch('/api/fetch/status');
                             const status = await statusResp.json();
                             
                             if (!status.isRunning) {
@@ -303,7 +303,7 @@
         
         async function loadStatus() {
             try {
-                const response = await fetch('/api/status');
+                const response = await fetch('/api/fetch/status');
                 if (response.ok) {
                     const data = await response.json();
                     if (data.lastUpdate) {