SteamTradingSiteTracker四平台价格追踪与挂刀比例行情监控如何跑通自己的行情站【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/SteamTradingSiteTrackerSteamTradingSiteTracker 是一个 Steam 饰品挂刀比例行情监控项目它持续追踪 BUFF、IGXE、C5、UUYP 四个平台上约 6 万个 CS2 与 DOTA2 饰品的挂单价格并折算出相对 Steam Market 的挂刀比例。适合想做跨平台比价、或者需要自建行情数据管道的人用仓库里带了完整的爬虫与调度代码配合本地的 MongoDB 和 Redis 即可自己部署。它到底能干什么比哪个平台挂刀最划算想知道同一件饰品在四个平台的挂刀比例各是多少start_result_collector.py会为每个平台算出买入、卖出、成交三类比例价格已按 Steam 5% 平台费加 10% 发行商费折回直接挑比例最低的平台即可。筛出值得跟的饰品元数据爬虫会先按硬规则过滤比例高于 1.64、单价低于 1 或成交量低的饰品直接跳过让 6 万个饰品池里只留下有实际交易活跃度的部分不用人工翻挂单表。积累历史走势持续运行后每次更新都会写入 MongoDB可以基于历史数据观察某个饰品挂刀比例随时间的变化项目方也发布了历史价格快照供分析。快速跑起来git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/SteamTradingSiteTracker cd SteamTradingSiteTracker pip install pymongo redis requests beautifulsoup4 numpy loguru retrying aiohttp把 scripts/database.py 里的MONGODB_PORT和REDIS_PORT改成你本地的服务端口Redis 需要启用 RedisJSON 扩展在scripts/secrets/下填好三个平台的 cookie文件仓库里已经备好启动元数据爬虫python scripts/start_meta_crawler.py启动任务调度器python scripts/start_task_mapper.py启动数据抓取器python scripts/start_data_fetcher.py启动结果收集器python scripts/start_result_collector.py拆开看看里面怎么跑的scripts/start_meta_crawler.py按价格排序爬取 BUFF 挂单索引按价格和比例规则过滤后逐个查出饰品在 Steam、IGXE、C5、UUYP 的 ID写入meta集合超过 14 天没刷新的条目会被删除scripts/start_task_mapper.py定期比对meta与data集合把需要更新的饰品生成任务放进 Redis按weighted_ratio分三档排序、低比例饰品优先空闲队列保持在 800 以内scripts/start_data_fetcher.py4 个并发进程从 Redis 抢任务单个任务先取 Steam 24 小时成交量再取四个平台的挂单价格最后取订单簿每件饰品最多重试 80 次scripts/start_result_collector.py每 10 秒轮询 Redis 里的完成任务用 scripts/utils.py 的calculate_after_fee把手续费折回价格算出各平台的买入、卖出、成交比例后写回data集合用好它的几个细节Cookie 格式scripts/secrets/下三个 cookie 文件必须分别包含session、C5Login、Bearer否则start_meta_crawler.py启动时的 assert 会直接失败并发控制start_data_fetcher.py里N_PROCESSES和TIMEOUT控制抓取进程数与单请求超时代码注释明确说 Steam 订单接口限流最严不要靠加大并发硬扛请求节奏scripts/utils.py 的random_delay默认延迟 1517 秒元数据爬虫在单页失败时会把延迟拉到 300360 秒日志卡住属于正常现象优先级调整调度器按weighted_ratio排序值越小越优先想让某个饰品优先更新可以直接改它data集合里的weighted_ratio容易踩的坑遇到start_meta_crawler.py启动就报错 → 先看scripts/secrets/下三个 cookie 文件是不是还是空模板填自己的 cookie遇到start_data_fetcher.py起来就退出 → scripts/utils.py 里开源版load_proxies()是占位桩、直接assert 0需要自己改这个函数返回代理列表抓取器才能跑遇到redis.json()报错或连接异常 → scripts/database.py 的 TaskList 依赖 RedisJSON 扩展普通 Redis 不支持遇到 Steam 订单数据频繁失败 → 这个接口限流最严先降低N_PROCESSES或加大重试间隔而不是继续加并发最后说两句适合想自建行情监控数据源、或对特定饰品做更高频价格追踪的人如果只是想看看行情项目已经运行着线上站点没必要自己部署本仓库只包含数据管道不含网页展示部分。挂刀比例只反映平台与 Steam 之间的短期价差关系实际成交还受库存和需求波动影响决策前自己再判断一下。【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