feat: unify proxy config and centralize runtime logging

data/fetcher.py

@@ -12,10 +12,14 @@ import pytz
 from dotenv import load_dotenv
 
 from data.database import DatabaseManager
+from utils.network_proxy import apply_global_proxy_from_env, get_proxy_url
+from utils.project_logger import get_project_logger
 from utils.send_msg import lark_notifier
 
 # 加载环境变量
 load_dotenv()
+apply_global_proxy_from_env()
+logger = get_project_logger("data.fetcher")
 
 
 class BinanceDataFetcher:
@@ -32,17 +36,16 @@ class BinanceDataFetcher:
         Args:
             cache_dir: 缓存/数据库目录
         """
-        # 配置代理
+        # 统一读取代理配置，兼容全局代理环境变量。
         proxies = None
-        use_proxy = os.getenv('USE_PROXY', 'false').lower() == 'true'
+        proxy_url = get_proxy_url()
 
-        if use_proxy:
-            socks5_proxy = os.getenv('SOCKS5_PROXY', 'socks5://127.0.0.1:7890')
+        if proxy_url:
             proxies = {
-                'http': socks5_proxy,
-                'https': socks5_proxy
+                'http': proxy_url,
+                'https': proxy_url
             }
-            print(f"✓ 使用SOCKS5代理: {socks5_proxy}")
+            logger.info("使用代理: %s", proxy_url)
 
         try:
             # 初始化Binance客户端（带代理）
@@ -53,13 +56,10 @@ class BinanceDataFetcher:
 
             # 测试连接
             self.client.ping()
-            print("✓ 已成功连接到Binance API")
+            logger.info("已成功连接到Binance API")
         except Exception as e:
-            print(f"⚠ Binance API连接失败: {e}")
-            print("提示：")
-            print("  1. 检查代理设置 (.env文件)")
-            print("  2. 确保代理服务正在运行")
-            print("  3. 或者使用已缓存的数据")
+            logger.warning("Binance API连接失败: %s", e)
+            logger.warning("提示: 检查代理设置、代理服务状态，或使用缓存数据")
             self.client = None
 
         # 初始化数据库管理器
@@ -112,13 +112,13 @@ class BinanceDataFetcher:
                 
                 # 简单判断覆盖范围 (容忍少量缺失)
                 if min_ts <= start_dt + timedelta(days=2) and max_ts >= end_dt - timedelta(days=2):
-                    print(f"从数据库加载数据：{symbol} {timeframe} ({len(df)} rows)")
+                    logger.info("从数据库加载数据: %s %s (%s rows)", symbol, timeframe, len(df))
                     return df
 
         # 2. 从API获取数据
         if self.client is None:
             if not df.empty:
-                 print(f"⚠ API不可用，返回数据库现有数据 ({len(df)} rows)")
+                 logger.warning("API不可用，返回数据库现有数据 (%s rows)", len(df))
                  return df
             
             raise ConnectionError(
@@ -129,7 +129,7 @@ class BinanceDataFetcher:
         pair = f"{symbol}USDT"
         interval = self.INTERVALS[timeframe]
 
-        print(f"获取 {symbol} {timeframe} 数据，时间范围：{start_dt.date()} 至 {end_dt.date()}...")
+        logger.info("获取 %s %s 数据，时间范围: %s 至 %s", symbol, timeframe, start_dt.date(), end_dt.date())
 
         klines = []
         for attempt in range(max_retries):
@@ -145,15 +145,15 @@ class BinanceDataFetcher:
             except Exception as e:
                 # 如果是最后一次尝试，且依然失败
                 if attempt == max_retries - 1:
-                    print(f"❌ 第 {attempt + 1} 次尝试失败，已达到最大重试次数。错误: {e}")
+                    logger.error("第 %s 次尝试失败，已达到最大重试次数。错误: %s", attempt + 1, e)
                     if not df.empty:
-                        print(f"⚠ API请求最终失败，返回数据库现有数据")
+                        logger.warning("API请求最终失败，返回数据库现有数据")
                         return df
                     raise e  # 如果没有缓存数据，抛出异常
                 
                 # 计算等待时间 (指数退避: 2s, 4s, 8s...)
                 wait_time = 2 * (2 ** attempt) 
-                print(f"⚠ 请求失败 (尝试 {attempt + 1}/{max_retries})，{wait_time}秒后重试... 错误: {e}")
+                logger.warning("请求失败(尝试 %s/%s)，%s 秒后重试，错误: %s", attempt + 1, max_retries, wait_time, e)
                 time.sleep(wait_time)
 
         if not klines:
@@ -179,7 +179,7 @@ class BinanceDataFetcher:
         # 按时间排序
         new_df = new_df.sort_values('timestamp').reset_index(drop=True)
 
-        print(f"已获取 {len(new_df)} 行数据")
+        logger.info("已获取 %s 行数据", len(new_df))
 
         # 保存到数据库
         self.db_manager.save_ohlcv(new_df, symbol, timeframe)