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如何用python 接入实时行情数据
有专门的实时行情API接口，例如微盛的实时行情API接口，通过类似这样的接口就可以接入了。
数据产品工作指北（3）-实时数仓分层
按照业务实际，数仓区分为ODS、DW、SCD、RPT层，DIM维度层会贯穿所有层使用，为方便后台查询会放到RPT层。
ODS层存放的是从业务源系统同步过来的数据，表名增加【ODS_业务简写_】前缀，表结构和数据结构保持与源系统一致。ODS表的分区策略是表数据量小于2万以下的常用表建成维度表，表数据量大于2万、或者非常用的表建成分区表。
DW存放的是经过初步加工的，标准的，带有时间特征的明细数据，表名为范围【DW_业务简写_业务名称_(RT/NRT)】，以后缀RT(实时）和NRT（非实时）作为实时数据和非实时数据（刷新频率以日计）的区分。
DW表的字段必须是规范的，命名和类型都要参照下面的命名规范，不能无脑照搬源表字段。
DW数据的处理原则是去空（对空值补NULL_ID或0值）、标准化（转换非标数据类型和非标准的表示方法）、预关联（关联出明细粒度上有用的维度和其他逻辑信息）。
DW表的扩展原则是支持字段（column）上的扩展而不是行（row）上的扩展。意味着设计DW模型的时候就要确定业务的数据范围，在列的设计上尽量采取最小可用的原则，保持模型的简洁。
DW表的更新策略常用的有两种：时间增量更新和主键更新。时间增量在非实时数仓使用得比较多，一般采用的是DELETE--INSERT--EXCEPTION(ROLLBACK)的方式运行，保持数据执行的幂等性。数据批量产生批量插入更新，逻辑简单，但缺点是可能会涉及到大量未更新数据的处理。主键更新是检测到某行数据发生变化之后，才执行的更新行为，涉及到的更新数据量会比较小。优点是数据更新迅速，处理量小，缺点是必须保持数据有唯一性主键，而且在有多源更新、数据物理删除时处理逻辑会变得复杂。
DW表不能直接作为最终报表的查询表。DW表的建设目的不是直接为了业务主题，奔着业务主体的目标去开发DW表，结果是只会开发出一张自己能用的中间表。
如无必要，勿增实体（奥卡姆剃刀原则）。DW表尽量通用，不要为了某些特殊的剔除逻辑又衍生出新的同质DW表，正确的做法是常用逻辑可以增加剔除标识字段，不常用逻辑则直接写在下游业务逻辑中剔除。要考虑在横向列上扩展，而不是新增模型粗暴解决。
SCD表命名规范为【SCD_业务简写_业务名称】
SCD缓慢变化维的概念旨在记录数据的变化情况，我们采取的是拉链表的方式存储。原则上可以针对数据的时刻变化进行记录，但一般只是针对统计周期的最小粒度做记录。
SCD常用的用途其实是针对维表的特定字段发生变化进行记录，只是我们为了达到减少变化数据的存储量，在一些事实数据上也使用了这一技术。
SCD表的字段最好不要出现NULL值，否则对比的时候可能会出错。
RPT是面向报表层的，包括报表查询用到的汇总表（某些查询维度较少时可以用）、明细表。RPT表的命名规范是（RPT_业务简写_业务名称_(DAY/MON/WEEK/QTR/YEAR），其后缀表示表中数据的最小主时间粒度。
请问大家，如何在数据仓库中搭建一个python环境？比如现在使用亚马逊云的数据仓库。
(1) 桌面右键→新建快捷方式→输入 ：
D:\Anaconda3\pythonw.exe D:\Anaconda3\Lib\idlelib\idle.pyw
下一步，。。。。命名为 Python IDLE，就能使用了。
(2) 设置字体为 Consolas （选做）
(3) 设置清屏快捷键 Ctrl+l （选做）
将 ClearWindow.py 复制粘贴到 D:\Anaconda3\Lib\idlelib 目录下
