★ FEATURED ARTICLE 别再手动比价了SteamTradingSiteTracker 替你 24 小时盯住四平台 Steam 饰品行情【免费下载链接】SteamTradingSiteTrackerSteam 挂刀行情站 —— 24小时更新的 BUFF IGXE C5 UUYP ECO 挂刀比例数据 | Track cheap Steam Community Market items on buff.163.com, igxe.cn, c5game.com, youpin898.com and ecosteam.cn.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTrackerSteamTradingSiteTrackerSteam 挂刀行情站面向 Steam 饰品交易者24 小时自动采集 BUFF、IGXE、C5、UUYP 四大平台的 CSGO、DOTA2 饰品价格与挂刀比例重点饰品约每 10 分钟刷新一次让多平台比价不再需要逐个打开站点。一次手动比价要花多少功夫想买一把刀常见流程是打开 BUFF 看最低卖价切到 IGXE 找同款再看 C5、UUYP最后回 Steam Market 算扣费后的成交价。5 个页面、1 件饰品而且只有价格没有订单深度、没有成交量。这个仓库把这套流程做成了自动化任务同时覆盖 BUFF、IGXE、C5、UUYP包含 CSGO 与 DOTA2 全部可交易饰品约 64000 件每件饰品带 24 小时成交量、买卖订单深度以及分平台的挂刀比例最优和稳妥两档全天候运行重点饰品 10 分钟更新一轮。scripts 里的四个模块分别在做什么核心代码都在 scripts/ 下整条链路是采集—排队—结算的结构。存储层只有两样MongoDB 存饰品数据Redis 存任务队列统一封装在 scripts/database.pyMongoDB 与 TaskList 两个类。元数据爬虫先把跨平台饰品对齐start_meta_crawler.py以 BUFF 的饰品列表为底册逐件去 IGXE、C5、UUYP 查对应 ID再解析 Steam Market 的 market_id把完整的 ID 映射表写进 Meta 库元数据 14 天过期超期就删掉重爬。比价的第一步其实是这件事同一件饰品在各平台名字、ID 都不一样对齐了才谈得上比。任务调度与数据抓取决定谁先爬再并行去爬start_task_mapper.py按轮次运行同步 Meta 与 Data 之间的饰品集合差异再为待更新的饰品生成任务塞进 Redis 任务池。start_data_fetcher.py拉起 4 个抓取进程每个任务按顺序跑 6 个子步骤——Steam 24h 成交量、四平台订单簿、Steam Market 订单簿——单请求超时 12 秒、单件最多重试 80 次全部请求走代理。结果收集算出挂刀比例start_result_collector.py每 10 秒扫一次 Redis 里的已完成任务。它对每个平台给出两档参考价8 美元以上的饰品取最优最低卖价、稳妥第 3 低低价饰品取前 10 条均值Steam 一侧则倒扣 5% 平台费与 10% 发行商费算出实际到手价再汇总出各平台的买入、卖出、成交比例写入 Data 库供前端展示。更新优先级是怎么定的64000 件饰品不可能全部高频抓。系统把所有饰品按weighted_ratio排序比例越低优先级越高切成前 10%、10%~30%、30%~100% 三档每档取最久没更新的 600 件生成任务——当前值得看的饰品刷新最勤。值得看由四类信号共同决定规则出自历史数据分析信号含义高价值价格高、流动性好值得盯得更勤高波动比例变化剧烈时机容易错过用户关注被频繁查看的饰品上调刷新权重套利机会跨平台价差大重点盯防四类信号最终汇成一个加权分最优买入比例 ×40% 最优卖出比例 ×20% 成交比例 ×40%。更新失败或 24h 成交量不足 2 件的直接给最低优先级留到下一轮再说。部署流程环境、配置与模块启动顺序四样依赖三处要填环境要求Python 3.8、MongoDB、Redis、一个稳定的代理池。克隆下来先补三处scripts/database.py 顶部的MONGODB_PORT和REDIS_PORTscripts/secrets/下的buff_cookie.txt、c5_cookie.txt、uuyp_cookie.txt三个登录凭据scripts/utils.py 里实现load_proxies返回你的代理列表。模块启动顺序按下面的顺序拉起四个模块各自占用一个终端git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker cd SteamTradingSiteTrackerpython scripts/start_meta_crawler.py python scripts/start_task_mapper.py python scripts/start_data_fetcher.py python scripts/start_result_collector.py元数据爬虫先补齐 ID 映射表任务调度基于它生成任务抓取器消费任务结果收集器负责计算入库。四个模块都可以长期跑重启后 task_mapper 会自动同步饰品集合差异详见 README。行情数据的三种入口与两个可调参数网页、微信小程序、API数据有三个读取入口Web 页面负责 PC 端的比价与筛选微信小程序与 Web 端数据同步方便路上看盘项目还提供饰品数据 API2024/02 发布可以直接拉结构化数据。更新频率从 10 分钟调到 5 分钟或 30 分钟默认节奏是重点饰品每 10 分钟一轮。高频交易者可以压到 5 分钟同时扩大高流动性饰品的监控面长期交易者放宽到 30 分钟看趋势不看瞬时波动即可。代理池与自定义筛选采集稳定性很大程度取决于代理质量付费代理适合高频实时场景多源切换适合长期无人值守代码本身还带 80 次重试与 12 秒超时兜底失败自动放弃本轮。你也可以在站点筛选之上加自己的规则比如只留比例低于 0.85、24h 成交量不低于 10、价格不超过 1000 元的饰品min_ratio 0.85 # 只看比例低于此值的饰品 min_volume 10 # 最低 24h 成交量 max_price 1000 # 最高价格上限历史行情库2022 年 4 月至今项目从 2022 年跑起沉淀的历史数据本身就是价值的一部分数据集分两份DataDumps2022/04/25 至今的 Priority 数据库完整存档每 12 小时更新一次适合做某一天的市场长什么样的截面分析SteamBuffSnapshot特定时期 BUFF 平台 DOTA2 与 CSGO 全部饰品的价格快照附带对应 Steam Market 数据以及一份从历史数据推导低比例饰品池筛选规则的 python 示例。有了这样的时间序列至少能回答三件事当前比例处于历史高位还是低位、节假日与大更新前后的波动形态、跨平台价差扣费后还剩多少。这批数据接下来能做什么项目本身的方向也很明确在历史序列上训练价格预测补上风险评估模型把单件饰品、单平台的风险量化出来数据侧则向更多交易平台与更多游戏品类扩展。长期运行的几个坑与应对数据更新延迟先看日志各模块都用 loguru 输出明细再依次排查服务器能否直连平台、代理是否可用、超时与重试是否设得偏小默认 12 秒、80 次。多数延迟来自一批失效代理换掉代理源一般就能恢复。数据准确性系统自带几道保险四平台数据互为参照、24h 成交量低于 2 件的直接跳过、订单簿拉空的饰品降为最低更新优先级高频饰品突然空单还会打 warning 提醒。想要更严的核对可以定期与官方接口对数并标记异常。移动端访问微信小程序与 Web 端数据同步。手机上看不到数据时先确认手机网络能否到达部署环境再确认小程序版本与数据同步状态。开始之前克隆仓库配好 Python 3.8、MongoDB、Redis填好数据库端口、三份平台 Cookie 与代理列表按上文顺序启动四个模块打开行情页面确认数据在更新。【免费下载链接】SteamTradingSiteTrackerSteam 挂刀行情站 —— 24小时更新的 BUFF IGXE C5 UUYP ECO 挂刀比例数据 | Track cheap Steam Community Market items on buff.163.com, igxe.cn, c5game.com, youpin898.com and ecosteam.cn.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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