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FIRE 75.18 PAD+ SESSIONE DI BRAINSTORMING Architettura per la Gestione dei Limiti dei Dati

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SESSIONE DI BRAINSTORMING: Architettura per la Gestione dei Limiti dei Dati

Obiettivo: Spostare la responsabilità della gestione dei limiti dal consumatore dei dati (la UI, BacktestTabWidget) al fornitore dei dati (il connettore) o a un livello intermedio più appropriato.

Idea #1: Metadata dal Connettore (“Il Connettore Auto-Descrittivo”)

  • Il Concetto: Ogni connettore espone le proprie capacità. L’interfaccia AbstractDataConnector viene arricchita con un nuovo metodo.
  • Come Funziona:
    • Aggiungiamo un metodo ad AbstractDataConnector, ad esempio get_capabilities().
    • Questo metodo restituisce un dizionario o un oggetto che descrive i limiti del provider, ad esempio: {'1h': 365, '5m': 30, '1d': -1} (dove -1 significa “senza limiti”).
    • Il YahooFinanceConnector implementerà questo metodo restituendo la mappa che abbiamo scoperto empiricamente.
    • Il LocalCSVConnector potrebbe restituire {'default': -1}, indicando che non ha limiti.
    • Quando BacktestTabWidget deve caricare i dati, invece di avere una mappa hardcoded, interroga il connettore attivo tramite il DataManager: limit = data_manager.get_current_provider_limit(timeframe).
  • Ispirazione: Molte API moderne (come GraphQL) permettono l’introspezione, dove il client può chiedere al server cosa è in grado di fare.

Idea #2: Un “Data Capability Manager” (“L’Intelligenza Centrale”)

  • Il Concetto: Creiamo un nuovo servizio, un CapabilityManager, la cui unica responsabilità è conoscere i limiti di tutti i provider.
  • Come Funziona:
    • Questo manager carica le capacità da un file di configurazione esterno (es. un capabilities.json o YAML). Questo file conterrebbe i limiti per ogni provider.
    • Esempio capabilities.json: 
      {
  "YahooFinance": { "1h": 365, "5m": 30, "1d": -1 },
  "AlphaVantage": { "1h": 730, "5m": 730, "1d": -1 },
  "Binance": { "1m": 180 }
}
    • Quando la UI deve conoscere un limite, chiede al CapabilityManager invece che al DataManager.
  • Vantaggi:
    • La logica dei limiti è completamente disaccoppiata sia dalla UI che dai connettori.
    • I limiti possono essere aggiornati modificando un file di configurazione, senza ricompilare o modificare il codice Python.
  • Ispirazione: Sistemi basati su configurazione, dove il comportamento dell’applicazione è guidato da file esterni piuttosto che da codice hardcoded.

Idea #3: Gestione Reattiva degli Errori (“Impara e Adatta”)

  • Il Concetto: L’applicazione non conosce i limiti a priori, ma impara da essi. Tenta la richiesta più ampia possibile e, se fallisce, la restringe.
  • Come Funziona:
    • Il DataManager o il ChartDataWorker viene dotato di una logica di “retry”.
    • Flusso:
      1. La UI chiede dati per 3 anni.
      2. Il DataManager tenta la chiamata. L’API risponde con errore 422.
      3. Il DataManager intercetta l’errore e, invece di arrendersi, riprova automaticamente con un intervallo più breve (es. 2 anni).
      4. Se fallisce di nuovo, riprova con 1 anno, e così via, fino a quando la chiamata non ha successo o raggiunge un limite minimo.
  • Vantaggi: Estremamente resiliente. Si adatta automaticamente a cambiamenti futuri dell’API senza bisogno di aggiornamenti. Cerca sempre di ottenere il massimo dei dati possibili.
  • Svantaggi: Più lento per l’utente finale (richiede più chiamate API fallite per una singola azione) e la logica di retry può essere complessa da implementare correttamente.

Idea #4: Interfaccia Utente Adattiva (“Prevenire è Meglio che Curare”)

  • Il Concetto: Questa è una conseguenza delle Idee #1 e #2. La UI non solo usa i limiti per le richieste, ma si modifica per rifletterli.
  • Come Funziona:
    • Quando l’utente cambia il provider di dati nelle impostazioni, la UI interroga il sistema (tramite Idea #1 o #2) per conoscere le sue capacità.
    • Se il provider “Pippo” non supporta i dati a 5m, l’opzione “5m” nel selettore del timeframe viene disabilitata (grigia).
    • Quando l’utente seleziona il timeframe “1h”, il widget del calendario (QDateEdit) viene aggiornato dinamicamente per impedire all’utente di selezionare una data di inizio più vecchia di 1 anno.
  • Ispirazione: Qualsiasi applicazione moderna che disabilita i controlli che non sono applicabili nello stato corrente. Migliora enormemente l’UX perché previene gli errori prima che l’utente possa compierli.

Idea #5: Caching dei Dati (“Non Chiedere se Sai Già”)

  • Il Concetto: Una soluzione complementare. Se stiamo colpendo i limiti delle API, forse il problema è che stiamo chiedendo gli stessi dati più e più volte. Introduciamo un livello di caching.
  • Come Funziona:
    • Quando il DataManager recupera con successo i dati, li salva localmente (es. in un file .parquet o in un database SQLite).
    • La prossima volta che gli stessi dati vengono richiesti, il DataManager li legge dalla cache locale invece di fare una chiamata API.
  • Vantaggi:
    • Performance: Caricamenti quasi istantanei per dati già visti.
    • Risparmio API: Riduce drasticamente il numero di chiamate, rendendoci meno soggetti a ban o limiti di rate.
    • Resilienza: L’applicazione può funzionare (in parte) anche offline.

Tabella Riassuntiva delle Idee

IdeaDove risiede la logicaVantaggiSvantaggi
1. Metadata dal ConnettoreAbstractDataConnector e le sue implementazioniPulito, disaccoppiato, ogni provider è responsabile di sé.I limiti potrebbero non essere statici (es. dipendono dal ticker).
2. Capability ManagerNuovo servizio CapabilityManager + file di configurazioneLogica centralizzata, altamente configurabile senza toccare il codice.Un componente in più da mantenere, rischio di disallineamento.
3. Gestione Reattiva (Retry)DataManager o WorkerMassima resilienza, si adatta da solo, cerca di ottenere più dati possibili.Lento per l’utente, logica di controllo del flusso complessa.
4. UI AdattivaComponenti UI (BacktestTabWidget, etc.)Esperienza utente superiore, previene gli errori.Aumenta la complessità della UI, richiede un sistema di “capability”.
5. Caching dei DatiDataManagerPerformance, risparmio di chiamate API, resilienza offline.Complessità nella gestione della cache (invalidazione, spazio).

Abbiamo un’ottima base di partenza. Queste idee non si escludono a vicenda; anzi, una soluzione architetturale completa potrebbe combinarne diverse (es. l’Idea #1 per definire le capacità e l’Idea #4 per rifletterle nella UI).

Ora la palla passa a te. Analizza queste opzioni. Quale ti sembra più in linea con la visione a lungo termine del progetto? Quale offre il miglior compromesso tra robustezza, sforzo implementativo e valore per l’utente?

Quando sei pronto, possiamo analizzare queste opzioni e definire un piano d’azione per quella che ritieni più adatta.

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