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V26.1 production-grade data harvesting pipeline with zero defects. Use when running data collection, monitoring pipeline health, or managing batch processing for football prediction system.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | v26-harvest |
| description | V26.1 production-grade data harvesting pipeline with zero defects. Use when running data collection, monitoring pipeline health, or managing batch processing for football prediction system. |
V26.1 生产级"零缺陷"收割流水线，专为足球预测系统设计的高性能、容错、可监控的数据采集架构。
# 自动分批收割（支持断点续传）
python scripts/auto_harvest_batches.py
# 指定批次大小
python scripts/auto_harvest_batches.py --batch-size 100
# 查看进度
tail -f logs/auto_harvest.log
# 全量收割（内存自适应）
python scripts/run_v26_full_harvest.py
# 限制收割数量
python scripts/run_v26_full_harvest.py --limit 100
# 指定并行进程数
python scripts/run_v26_full_harvest.py --workers 4
# 查看流水线健康状态
cat data/monitoring/pipeline_health.json | jq '.health_status'
# 检查健康评分
cat data/monitoring/pipeline_health.json | jq '.health_score'
# 查看告警信息
cat data/monitoring/pipeline_health.json | jq '.alerts'
用途: 生产环境推荐使用，支持大规模数据处理
核心特性:
参数说明:
--batch-size 批次大小（默认: 200）
--memory-limit 内存限制（默认: 7GB）
--max-retries 最大重试次数（默认: 2）
--resume 从上次中断处继续
用途: 大规模数据处理，性能优先
核心特性:
参数说明:
--limit 处理比赛数量限制
--workers 并行进程数（默认: 4）
--max-features 最大特征维度（默认: 8000）
用途: 端到端测试
核心功能:
{
"health_score": 85, // 健康评分 (0-100)
"health_status": "healthy", // 健康状态: healthy/degraded/critical
"pipeline_stats": {
"throughput_per_hour": 1200, // 每小时处理场次
"feature_dimension_counts": { // 特征维度分布
"min": 48,
"max": 8000,
"avg": 3500
}
},
"alerts": [ // 告警列表
{
"level": "warning",
"message": "内存使用率超过80%"
}
]
}
# 实时监控收割进度
tail -f logs/auto_harvest.log
# 查看流水线处理日志
tail -f logs/pipeline.log
# 检查批次处理日志
ls -la logs/v26_batch*.log
# 使用监控脚本
./scripts/monitor_pipeline.sh # 实时监控
./scripts/check_v26_progress.sh # 检查进度
# L2 特征解析（使用 V25.1 自适应引擎）
python main_production.py l2-parse --extractor-version V25.1
# 批量处理
python main_production.py l2-parse --batch --limit 50
# 单场比赛
python main_production.py l2-parse --match-id 123456
src/processors/v25_production_extractor.py - V25.1 自适应提取器| 文件路径 | 说明 | 格式 |
|---|---|---|
data/processed/V26_Baseline_40D.parquet | V26 基线特征数据（40维） | Parquet |
data/processed/V26_Gold_9305.parquet | V26 黄金数据集（9305场） | Parquet |
data/processed/V26_Feature_Distribution.png | 特征分布可视化 | PNG |
data/monitoring/pipeline_health.json | 流水线健康状态 | JSON |
| 脚本 | 用途 | 特性 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|
auto_harvest_batches.py | 自动分批收割 | 内存监控、断点续传、失败重试 | 生产环境（推荐） |
run_v26_full_harvest.py | 全量收割 | 4进程并行、特征剪枝、幂等性 | 大规模数据处理 |
run_v26_full_pipeline.py | 完整流水线 | L1+L2+训练一体化 | 端到端测试 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ V26.1 数据流架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ L1: FotMob API 数据采集 │ │
│ │ - v50_autonomous_season_discoverer.py (赛季发现) │ │
│ │ - v50_rich_l1_scanner.py (Rich L1 扫描) │ │
│ │ - 输出: matches 表 (match_id, home_score, status) │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ L2: Schema-Agnostic 递归解析 │ │
│ │ - v25_production_extractor.py (自适应提取) │ │
│ │ - 输出: raw_match_data 表 (JSON 原始数据) │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ L3: 特征提取 + 数据收割 │ │
│ │ - auto_harvest_batches.py (自动分批) │ │
│ │ - run_v26_full_harvest.py (全量收割) │ │
│ │ - 输出: 特征文件 (parquet/csv) │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ L4: 模型训练 + 预测 │ │
│ │ - pipeline_v19_4.py (V19.4 流水线) │ │
│ │ - XGBoost 2.0+ 训练 │ │
│ │ - 输出: 模型文件 (.pkl) │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
# 1. L1 数据收割
python main_production.py l1-harvest --season 2425 --target 500
# 2. L2 特征解析
python main_production.py l2-parse --batch --limit 500
# 3. 自动分批收割
python scripts/auto_harvest_batches.py --batch-size 200
# 4. 检查健康状态
cat data/monitoring/pipeline_health.json | jq '.health_status'
# 从上次中断处继续
python scripts/auto_harvest_batches.py --resume
# 查看当前进度
cat data/monitoring/pipeline_health.json | jq '.progress'
# 减小批次大小
python scripts/auto_harvest_batches.py --batch-size 100
# 降低内存限制
python scripts/auto_harvest_batches.py --memory-limit 6
# 启用特征剪枝
python scripts/run_v26_full_harvest.py --max-features 6000
# 增加并行进程数
python scripts/run_v26_full_harvest.py --workers 8
data-collection: FotMob API 数据采集data-engineering: ETL 数据管道feature-engineering: 特征工程专项machine-learning-engineering: ML 模型优化auto_harvest_batches.pyrun_v26_full_harvest.pypipeline_health.jsonLast updated: 2025-12-28 Version: V26.1 Target: 生产级"零缺陷"收割流水线
Comprehensive API testing including unit tests, integration tests, performance testing, and automated test pipelines. Use when testing REST endpoints, validating API responses, load testing, or setting up test automation.
Manage code quality for Football Prediction project using Make commands. Use when running quality checks, formatting code, running tests, or preparing for commits. Supports black, flake8, mypy, bandit, pytest, and coverage tools.
Collect football data from external APIs including FotMob L2 data, odds information, and real-time match statistics. Use when gathering match data, collecting historical statistics, or updating prediction datasets.
Design and optimize data pipelines for football prediction system. Use when building ETL processes, data transformations, or optimizing data flow between PostgreSQL, Redis, and external APIs.
Manage PostgreSQL database operations including migrations, query optimization, connection pooling, and data backup/restore. Use when handling database tasks, optimizing queries, or managing database connections.
Manage application deployment including Docker containers, production environments, and service orchestration. Use when deploying to production, managing Docker services, or handling deployment rollbacks.