要稳定运行超一周，必须处理网络超时、API限频、时区错位和浮点精度问题：用系统级调度替代schedule；requests加timeout=5；用data.get("rates", {}).get("USD")校验汇率；存入SQLite并带时区的ISO8601时间；全程用Decimal计算差额。
直接用 schedule + requests 能跑通，但真要稳定运行超过一周，必须处理网络超时、API限频、时区错位和浮点精度这四个问题。
用 schedule 设置定时任务但别信它的“每小时”
schedule 的 every().hour.at(":00") 看似准时，实际依赖 Python 进程不被中断、系统时间不跳变。生产环境更可靠的是用系统级调度（cron 或 Windows Task Scheduler）启动脚本，Python 内部只做单次抓取逻辑。
- 如果非要用
schedule，务必加while True:循环 +time.sleep(1)，否则主线程退出后任务就停了 - 避免写
every(60).minutes—— 它从注册时刻开始计时，不是整点对齐，容易漂移 - 测试时用
schedule.run_all()手动触发，别等一小时
调用汇率 API 时必须检查 response.status_code 和 rate 字段是否存在
免费汇率 API（如 exchangerate-api.com v6、fixer.io）返回 200 不代表数据可用：可能返回兜底值（如 {"rate": 1.0}），或字段名突然变更（rates.USD → rates.usd）。
- 不要直接写
data["rates"]["USD"]，先用data.get("rates", {}).get("USD") - 加一层校验：若
rate是None、0或float("inf")，跳过本次计算并记录警告 - 推荐加
timeout=5到requests.get()，否则卡死会拖垮整个定时循环
存历史汇率别用 CSV 用 SQLite，且必须带时区信息
CSV 没有类型约束，多次追加后容易出现字符串混入数字、换行符破坏结构；更重要的是，没时区的时间戳（如 "2024-05-20 14:30"）在夏令时切换期会导致差额计算错误。
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- 建表语句里用
TEXT存 ISO8601 格式时间："2024-05-20T14:30:00+08:00"，Python 用datetime.now().astimezone().isoformat()写入 - 查最近两条记录算差额时，用
ORDER BY timestamp DESC LIMIT 2，别依赖文件末尾行 - SQLite 自带事务，写入失败不会留下半截数据
计算差额时用 decimal.Decimal 而非 float
汇率常有 5 位小数（如 7.79245），float 在反复加减后会产生微小误差（0.1 + 0.2 != 0.3），导致差额判断失准。
- 所有汇率值入库前转成
Decimal("7.79245")，运算全程保持字符串初始化 - 差额阈值比较别写
abs(new - old) > 0.001，改用(new - old).copy_abs() > Decimal("0.001") - 输出给用户看的数值再用
quantize(Decimal("0.00001"))控制小数位，避免7.792449999999999这种显示
真正难的不是抓数据，而是让脚本在没人看管时持续识别“这次拿到的是真数据”——网络抖动、API 变更、系统休眠、磁盘满，每个环节都得留退路。比如写入失败时缓存到内存列表，下次成功再批量 flush，比直接丢弃强。
