24小时盯住四个平台的价格：自建 Steam 饰品价格监控

24小时盯住四个平台的价格自建 Steam 饰品价格监控【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挂刀行情站是一个开源的 Steam 饰品价格监控系统它全天候抓取 BUFF、IGXE、C5、UUYP 四个平台的饰品价格计算每个饰品相对 Steam Market 的挂刀比例重点饰品约每 10 分钟更新一次。买入前按比例排序就能筛出便宜的货卖出前各平台的最优/安全价已经摆好。它还有从 2022 年 4 月起的历史存档行情可以回看。技术骨架四个平台的价格数据是怎么流转的先说清楚全局这套系统是一条四段流水线每段只干一件事靠 MongoDB 和 Redis 两个中间件衔接。元数据爬取scripts/start_meta_crawler.py解决饰品在哪里。它先翻页爬 BUFF 的饰品列表页每页 80 个拿到饰品名册再去 IGXE、C5、UUYP 的搜索页逐个做精确名字匹配换回各平台的饰品 ID并从 Steam 饰品页解析出 Steam Market ID全部写入 MongoDB 的meta集合。14 天没有更新的条目会被自动清掉。任务调度scripts/start_task_mapper.py解决先更新谁。每轮它把 meta 和 data 两个集合对齐然后把全部饰品按weighted_ratio分成三档前 10%、10%–30%、其余各取更新最久的 600 个创建任务写进 Redis。整个循环约跑 1 小时然后重新对齐一轮。并发抓取scripts/start_data_fetcher.py解决怎么抓得快还不被封。4 个进程并发每个任务按固定顺序请求Steam 24 小时成交量 → BUFF 卖单 → IGXE/C5/UUYP 卖单 → Steam Market 订单簿。Steam 订单接口限流最严代码特意把它放在每步的最后。单请求超时 12 秒每个饰品最多重试 80 次超了直接放弃。结果收集scripts/start_result_collector.py解决原始价格怎么变成能用的比例。每 10 秒扫一次已完成任务算出每个平台的最优价/安全价扣掉 Steam 5% 平台费 10% 发行商费倒推钱包实收输出买入、卖出、成交按 24 小时成交中位价三类挂刀比例最后回写该饰品的更新优先级。两个支撑文件scripts/database.py封装 MongoDB 与 Redis 连接端口是占位符需要你填scripts/url_formats.py集中管理各平台接口的 URL 模板。这张架构图展示了 Steam 饰品价格监控的主链路左侧 Proxy Source 供给代理池数据经 Meta Crawler → Task Mapper → Data Crawler → Result Collector 依次写入 MongoDB最终送到 Django 网页端和微信小程序。核心能力拆解从 ID 对齐到比例输出的四个能力单元四大平台比价的前提是 ID 对齐没有 ID 对齐同一把AK | 红线在四个平台是四个互不相干的编号比价无从谈起。元爬虫以 BUFF 的饰品名为锚点某个平台匹配不到时该平台 ID 记 0抓取阶段直接跳过这个平台不会出现把别人的价格安错货的问题。首轮爬取还有两道过滤低于 1 元的直接剔除低于 10 元且在售挂单不足 50 个的也剔除把长尾噪音挡在数据库外面。把三个平台 cookie 存入scripts/secrets/运行start_meta_crawler.py看日志出现 Updated item 行查 MongoDB 的 meta 集合并数分级调度让重点饰品价格保持新鲜没有分级调度64000 个饰品平均用力地爬算力被稀释交易最活跃的那批饰品可能半天都不刷新一次。mapper 不是随机挑饰品而是按收集器回写的weighted_ratio排序——这个值由成交、买入、卖出三类比例按 0.4、0.4、0.2 加权而来比值越高说明越值得盯调度就越优先。队列里空闲任务低于 800 时触发一批新任务每档最多取 600 个最久没更新的一轮下来保证全库都能轮一遍。看 mapper 日志的空闲任务数随机抽三档各 3 个饰品比较它们的updated_at确认高比值饰品刷新更频繁并发抓取与代理容错没有代理池和重试机制平台接口限流封 IP爬虫跑几分钟就会停摆。fetcher 用 4 进程 asyncio 并发任何一次请求失败超时、403、空数据都静默返回等下一轮重试单个饰品最多试 80 次。24 小时成交量不足 2 的饰品在第一笔请求后直接标记完成不再消耗后续请求。注意scripts/utils.py里的load_proxies()默认未实现必须返回你自己的代理列表否则抓取器拿不到出口 IP。把代理列表填进load_proxies()运行start_data_fetcher.py看日志按序出现各阶段标记抽查失败任务的 trials 计数挂刀比例查询与手续费倒推没有手续费倒推你看到的只是标价不知道扣完费用实收多少很容易看着赚、实际亏。收集器对每个平台算两档价格8 元以上的饰品最优价取卖单第一低、安全价取前三单里更稳的一档低价饰品取前 10 单均价防止单个低价挂单把均价拉偏。某平台卖单缺失时记一个 9999999 的占位价该平台的比例自动失效不参与比较。Steam 一侧的费用倒推实现在scripts/utils.py的calculate_after_fee()先按 5% 10% 估算手续费再逐分修正到钱包实收金额。打开数据表定位目标饰品对比四平台的挂刀比例对照 24 小时成交中位价按最优/安全两档判断买卖方向这是挂刀行情站的行情页主表按最优买入比例排序展示每个饰品的四大平台比价结果右侧筛选器支持按平台BUFF/IGXE/C5/UUYP、游戏和 24 小时成交量筛选。部署与运行四个模块按顺序跑起来部署前先备齐五样东西缺一样流水线就断在对应环节Python 3.8依赖含 requests、aiohttp、pymongo、redis、bs4、numpy、loguru、retryingMongoDB需要meta和data两个集合库名默认steam支持 RedisJSON 的 Redis存任务队列HTTP 代理池fetcher 的所有请求都走代理BUFF含session、C5含C5Login、UUYP含Bearer三个平台的 cookie先克隆项目到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker cd SteamTradingSiteTracker然后填本地克隆里的三处配置也就是把这步在做什么说清楚告诉程序数据库在哪、你是谁、请求从哪个代理出去。# 1. scripts/database.pyMONGODB_PORT、REDIS_PORT 换成实际端口 # 2. scripts/secrets/ 下三个 txt分别粘入对应平台的 cookie # 3. scripts/utils.pyload_proxies() 返回你的代理列表最后开 4 个独立终端按顺序各起一个进程顺序不能乱python scripts/start_meta_crawler.py python scripts/start_task_mapper.py python scripts/start_data_fetcher.py python scripts/start_result_collector.py验证是否跑通看三个信号mapper 日志持续输出 Find N tasks 且 N 大于 0fetcher 日志里[volume]、[buff]、[order]等阶段标记循环出现MongoDBdata集合中updated_at字段在变化一个容易踩的坑fetcher 启动时会先清空 Redis 任务队列所以要在 mapper 已经写入任务之后启动它自己也会睡 20 秒等这一批任务就位。进阶调优调整更新频率与阈值参数跑稳之后从能用到好用的调优基本集中在这几个参数上参数所在文件默认值作用N_PROCESSESscripts/start_data_fetcher.py4并发抓取进程数代理够就调大N_TRIALSscripts/start_data_fetcher.py80单饰品最大重试次数调小失败更快放弃TIMEOUTscripts/start_data_fetcher.py12 秒单请求超时代理质量差就调大空闲任务阈值scripts/start_task_mapper.py800低于该值触发新一批任务每档映射数scripts/start_task_mapper.py600每轮每档最多建任务的饰品数收集扫描间隔scripts/start_result_collector.py10 秒抓取完成到比例落库的延迟频率调整的思路只盯几十个重点饰品时调大每档映射数或调低空闲任务阈值让关键货刷新更勤想省带宽和代理配额就反过来。想直接从数据里提取自己的饰品池比如24 小时成交量 ≥ 10 且 BUFF 买入比例低于 0.9可以在本地scripts/目录另写一个只读脚本查data集合不动项目原有代码from database import MongoDB db MongoDB(data) rule {count_in_24: {$gte: 10}, buff_optimal_buy_ratio: {$lt: 0.9}} for item in db.get_all_items(rule): print(item[name], item[buff_optimal_buy_ratio])在scripts/目录下运行这个脚本即可打印出符合条件的饰品名和比例。代理与性能方面有三条实战建议Steam 订单接口限流最严代码已把它排在每个任务最后一步给这一类请求单独配质量更高的代理代理失败是静默重试多留意 fetcher 日志里的 Complete stale task出现得多说明代理池质量不行元爬虫每个饰品之间有 15–17 秒随机延时首轮全量 64000 个饰品耗时不短别用首轮的进度去判断系统健康度排障与数据质量按现象先查什么再查什么现象一数据不更新updated_at不动先看 mapper 日志Find N tasks 长期为 0 说明没在派发新任务回头核对 meta 和 data 集合的条目数是否对齐再看 fetcher 日志有没有新的[volume]/[buff]记录没有说明任务取不出去两边都正常就查代理池代理全挂时请求静默重试任务会在队列里打转现象二价格明显偏离单个平台比例异常先确认该饰品 24 小时成交量是否过低成交量不足 2 的已被降到最低优先级价格可能是数小时前的旧值再看该平台的卖单列表是否为空为空时会记 9999999 占位价该平台的比例实际无效最后查 cookie 是否过期C5/BUFF cookie 失效时接口返回非 200日志会打 warning该平台数据从此停更现象三启动失败报断言错误查scripts/secrets/里 cookie 是否含要求的关键字代码加载时会校验BUFF 要session、C5 要C5Login、UUYP 要Bearer查MONGODB_PORT/REDIS_PORT是否还停留在占位变量查load_proxies()是否返回空列表确认没有在 mapper 写入任务之前就启动 fetcher它会顺手清空队列数据能告诉你什么挂刀指数与历史走势跑的时间长了这套数据的价值就从看最新价变成看历史分布整体行情站点首页左上角的当前挂刀指数是全市场加权均值。趋势图中位线50% 分位大部分时间在 0.8–0.95 区间运行2023 年 11 月下旬明显跌破 0.75——说明当时全市场第三方卖 vs Steam 买的利润空间整体收窄。时机窗口2023 年 5 月上旬指数一度站上 0.95是整张图一年半里的高点。当时做挂刀策略的人那就是兑现收益的窗口配合 1%–50% 各分位线回看还能看出那波行情几乎覆盖了整个饰品池不是个别货的波动。规则复现项目自 2022-04-25 起每 12 小时存档一份完整数据库DataDumps2022-02-14 的全量快照SteamBuffSnapshot还附带一个 Python 示例可以照着复现低比例饰品池的筛选规则拿来做自己的回测。项目另外发布了 DOTA2/CS2 饰品 ID 映射表和机器人流量识别数据集扩展更多平台或游戏时可以用上。挂刀指数走势图覆盖 2022 年 5 月至 2023 年 11 月1%–50% 的分位线共同呈现了四大平台比价水平的整体起伏底部窄条是各分位区间。最后是一份可以照着做的行动清单克隆项目git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker本地填好数据库端口、三个 cookie、代理列表按顺序在四个终端启动元爬虫、调度器、抓取器、收集器用上面的三个信号验证数据落库后按挂刀比例筛出你关心的饰品池对照 24 小时成交量复核让它 7×24 跑着定期用历史存档回测一遍你的饰品池到这里四个平台的饰品价格和挂刀比例就持续落在你自己的数据库里每次买卖决策都有数字可以依据。【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