GeminiAPI比特币数据异常排查与优化实践

时间：2025-02-28 16:02:38 分类：知识库阅读：43

Gemini API 接口：比特币数据异常排查与优化实战

在数字货币交易的浪潮中，准确且稳定的数据是交易决策的基石。 Gemini 作为一家受监管的数字资产交易所，其 API 接口被广泛应用于获取比特币 (BTC) 相关数据。然而，在使用 Gemini API 的过程中，开发者可能会遇到各种数据异常问题，例如价格偏差、交易量错误、延迟高等。本文将深入探讨这些常见问题，并提供相应的解决方案，以帮助读者构建更可靠的比特币交易系统。

一、常见数据异常问题

1. 价格偏差与延迟

在瞬息万变的加密货币市场中，即使是极小的延迟，以毫秒计，都可能直接影响交易决策和盈利能力。Gemini API 旨在提供高精度的价格数据，但实际应用中，由于多种因素的影响，API 提供的价格信息与真实市场价格之间可能存在细微的偏差和延迟。

原因分析：
- 网络延迟： 数据从 Gemini 服务器传输到客户端的过程中，受到物理距离、网络拥堵、路由选择等多种因素影响，不可避免地产生延迟。高延迟的网络环境会导致接收到的数据不是最新的，从而影响交易策略的执行。
- API 请求频率限制： 为了保证系统稳定性和公平性，Gemini API 对请求频率设置了限制。过度频繁的 API 请求会触发速率限制（Rate Limiting），导致客户端无法及时获取最新的数据，从而增加了价格偏差的可能性。
- 交易所内部处理延迟： 交易所内部数据处理流程，包括订单簿更新、交易撮合、数据推送等环节，都需要消耗一定的时间。这些内部处理延迟也会间接影响 API 提供的数据的实时性。
- 数据聚合和处理： Gemini API 提供的价格数据可能来自多个不同的数据源，这些数据需要经过聚合、清洗、加权平均等处理过程，这些处理过程也会引入一定的延迟。
解决方案：
- 优化网络连接： 选择地理位置靠近 Gemini 数据中心的服务节点，可以显著减少物理距离带来的延迟。同时，使用高速、稳定的网络连接，避免网络拥堵和丢包，也能有效降低网络延迟。专线连接是降低延迟的一种有效手段。
- 合理设置请求频率： 仔细阅读并遵循 Gemini API 的文档，了解具体的速率限制规则，并根据实际需求合理控制 API 请求频率。实施高效的缓存策略，避免重复请求相同的数据，可以有效减少 API 调用次数，降低触发速率限制的风险。
- 多源数据验证和加权平均： 同时接入多个交易所或数据提供商的 API，获取不同来源的价格数据，并进行交叉验证，及时发现并纠正偏差。对不同来源的数据进行加权平均，可以提高数据的准确性和可靠性。
- 使用 WebSocket API 进行实时数据订阅： 利用 Gemini 提供的 WebSocket API，可以建立持久化的连接，实时接收价格更新和其他市场数据。相比于轮询 API，WebSocket 可以显著降低数据延迟，并提供更快的响应速度。需要注意的是，WebSocket 连接也可能受到网络波动的影响，因此需要建立完善的连接管理和重连机制。
- 实施时间同步机制： 为了准确分析价格偏差，需要确保客户端和服务器之间的时间同步。可以使用网络时间协议（NTP）等协议来同步系统时间，避免因时间偏差导致的误判。
- 量化延迟并纳入交易模型： 无法完全消除延迟，因此需要量化延迟的影响，并在交易模型中进行相应的调整。例如，可以对交易信号进行延迟校正，或者设置更高的滑点容忍度。

2. 交易量异常

交易量是评估加密货币市场活力的关键指标。如果 Gemini API 提供的交易量数据不准确，可能导致错误的交易策略和投资决策。务必仔细核实和验证交易量数据。

原因分析：
- 数据汇总错误： Gemini API 在聚合交易数据时可能会出现错误，包括但不限于：
  - 重复计算某些交易，导致交易量虚增。
  - 遗漏部分交易，导致交易量被低估。
  - 对不同交易对的交易量进行错误的加总。
- 数据清洗机制影响： Gemini 交易所实施了数据清洗流程，旨在剔除虚假交易量和刷量行为，以提供更真实的市场视图。这可能导致 API 返回的交易量与用户在交易界面看到的原始数据存在差异。了解这些清洗规则至关重要。
- API 版本兼容性： 不同版本的 Gemini API 可能采用不同的数据结构、计算方法和数据处理逻辑。旧版本的 API 可能存在已知或未知的错误，影响交易量数据的准确性。
- 网络延迟与数据同步问题： 在高并发交易环境下，网络延迟和数据同步问题可能导致 API 无法及时获取最新的交易数据，从而影响交易量数据的准确性。
解决方案：
- 多源数据核对： 将 Gemini API 提供的交易量数据与 Gemini 官方网站、CoinMarketCap、CoinGecko 等其他可靠的第三方数据源进行对比验证，以识别潜在的偏差和错误。
- 深入理解数据清洗机制： 仔细研究 Gemini 交易所的数据清洗机制和算法，了解其对交易量数据的影响。关注 Gemini 官方公告和文档，及时了解清洗规则的更新和变化。
- 采用最新 API 版本： 始终使用最新版本的 Gemini API，以确保获得最准确、最稳定和最全面的交易量数据。定期检查 API 更新日志，了解新版本的功能改进和错误修复。
- 实施自定义数据校验： 针对特定交易策略和风险管理需求，开发自定义的数据校验程序，对 API 返回的交易量数据进行过滤、验证和异常检测。例如，可以设置交易量阈值，当交易量超过或低于阈值时发出警报。
- 监控 API 响应时间和错误日志： 密切监控 Gemini API 的响应时间，以及错误日志，以便及时发现潜在的网络延迟和数据同步问题。如果发现 API 响应缓慢或出现错误，应及时进行排查和修复。
- 考虑使用历史数据进行回测： 在实际交易之前，使用历史交易量数据对交易策略进行回测，以评估其在不同市场条件下的表现。这有助于发现潜在的风险和不足，并优化交易策略。

3. API 连接中断

API 连接中断是加密货币交易中另一个常见且关键的问题，会导致实时数据获取失败，交易指令无法执行，严重影响交易策略的有效性。

原因分析：
- 网络问题： 网络连接不稳定或彻底中断是 API 连接断开的首要原因。这可能源于本地网络故障，运营商问题，或是路由器配置错误，甚至包括防火墙的过度限制。
- 服务器维护： Gemini 等交易所服务器会定期进行维护和升级，在此期间 API 服务通常会暂时不可用。这种维护可能是为了修复漏洞、提升性能或部署新功能。计划内的维护通常会有提前通知，但突发性维护也难以避免。
- API 密钥失效： API 密钥具有时效性，一旦过期或者因违反交易所规定而被禁用，就会导致 API 连接失败。密钥泄露或滥用也可能导致密钥被交易所主动禁用，需要重新申请或联系客服处理。
- 请求频率限制 (Rate Limiting)： 交易所通常会对 API 请求的频率进行限制，以防止恶意攻击和保证服务器的稳定运行。如果你的程序在短时间内发送了过多的请求，可能会触发频率限制，导致 API 连接被暂时中断。
解决方案：
- 网络监控： 建立完善的网络监控系统，实时监测网络连接状态，及时发现并解决网络问题。可以使用ping命令、traceroute等工具来诊断网络故障，或者采用专业的网络监控软件。
- 健壮的异常处理机制： 编写健壮的异常处理代码至关重要。当 API 连接中断时，程序应该能够捕获异常，并尝试自动重连。重连机制应该包含指数退避策略（Exponential Backoff），即每次重试的间隔时间逐渐增加，以避免对服务器造成过大的压力。
- API 密钥管理： 定期检查 API 密钥的有效性，并采取安全措施妥善保管。不要将 API 密钥硬编码在程序中，而是应该使用环境变量或配置文件来存储。避免在公共网络或不受信任的设备上使用 API 密钥，定期更换密钥以提高安全性。
- 服务状态监控： 密切关注 Gemini 的官方公告、社交媒体和 API 状态页面，及时了解服务器维护计划、突发故障和 API 更新。提前做好应对措施，例如暂停自动交易策略，避免因 API 不可用而造成损失。
- 实施请求频率控制： 在代码中实现请求频率控制，避免触发交易所的频率限制。可以采用令牌桶算法（Token Bucket）或漏桶算法（Leaky Bucket）等策略来平滑请求流量。同时，应该仔细阅读交易所的 API 文档，了解具体的频率限制规则，并据此调整代码。

4. 数据类型错误

API 返回的数据类型可能与预期不符，进而导致程序运行时出现类型相关的错误，影响程序的稳定性和正确性。

原因分析：
- API 文档错误或不完整： API 文档可能存在错误、遗漏或者描述不清晰的情况，导致开发者对API返回数据类型、格式以及取值范围的理解出现偏差。开发者应仔细核对文档并与实际返回数据进行比对，同时关注API文档的更新。
- 数据格式变更且未通知： Gemini 可能会在没有提前通知开发者的情况下，修改 API 返回的数据格式或数据类型。这种突发变更会导致依赖该API的应用程序出现故障，甚至崩溃。因此，监控API变更、使用健壮的代码处理数据至关重要。
- 数据解析错误： 在解析 API 返回的 JSON、XML 或其他格式的数据时，由于类型转换、字段缺失或格式不匹配等问题，可能出现类型转换错误，如将字符串误认为数字，或者尝试访问不存在的字段。
解决方案：
- 仔细阅读并理解 API 文档： 详细阅读 Gemini API 的文档，不仅要了解每个字段的数据类型，还要理解其含义、取值范围、以及可能的取值限制。同时关注文档更新，并参考官方示例代码。
- 实施数据验证和校验： 在程序中添加数据验证逻辑，对API返回的数据进行校验，确保数据类型、格式、以及取值范围符合预期。可以使用断言、条件判断或专门的验证库来实现。
- 采用版本控制策略： 使用版本控制系统 (例如 Git) 管理 API 客户端代码，并使用明确的版本号。这样，在 API 数据格式发生变更时，可以快速回滚到之前的稳定版本，从而减少对应用程序的影响。同时，可以并行维护多个版本的客户端代码，以支持不同版本的 API。
- 利用类型安全的编程语言： 使用类型安全的编程语言，例如 Go、TypeScript 或 Java，可以在编译时发现潜在的类型错误，避免在运行时出现意外的类型转换错误。这些语言的类型系统可以帮助开发者编写更健壮、更可靠的代码。同时可以结合使用静态代码分析工具，进一步提升代码质量。

二、优化策略

除了解决上述具体问题外，还可以采取一些通用的优化策略，多维度地提高 Gemini API 的使用效率和生成的数据质量。这些策略涵盖请求优化、参数调整以及数据处理等方面，能够更有效地利用 Gemini API 的强大功能。

1. 精炼提示词工程： 提示词的设计是关键。清晰、简洁且明确的提示词能引导 Gemini API 生成更准确、相关的结果。避免使用模糊或歧义的措辞，尽可能提供足够的信息和上下文。例如，相比于“描述一下区块链”，使用“详细解释区块链技术的原理，包括其核心组件、共识机制和应用场景”能获得更深入和全面的答案。

2. 参数优化： Gemini API 提供了多种可配置的参数，例如 temperature (控制生成文本的随机性) 和 top_p (控制生成文本的多样性)。根据具体应用场景调整这些参数至关重要。例如，对于需要高度准确性的任务 (如代码生成)，应降低 temperature 以减少随机性；而对于需要创造性的任务 (如故事创作)，则可以适当提高 temperature 以增加多样性。

3. 批处理请求： 如果需要处理大量请求，可以使用批处理功能，将多个请求打包成一个请求发送给 Gemini API。这可以显著减少网络延迟和 API 调用次数，从而提高整体效率。需要注意的是，批处理请求的大小应根据 API 的限制进行调整，避免超出最大请求限制。

4. 缓存机制： 对于重复的或类似的请求，可以实施缓存机制，将 Gemini API 的响应结果缓存起来。当再次收到相同的请求时，直接从缓存中返回结果，而无需再次调用 API。这可以大大减少 API 调用次数，并提高响应速度。缓存策略需要仔细设计，确保缓存数据的有效性和一致性。

5. 数据清洗与预处理： 在使用 Gemini API 之前，对输入数据进行清洗和预处理可以提高 API 的性能和输出质量。例如，去除噪声数据、纠正拼写错误、标准化文本格式等。干净的数据能让 Gemini API 更好地理解用户的意图，并生成更准确的结果。同时，对输出数据进行后处理，例如格式化、提取关键信息等，也能提高数据的可用性。

1. 批量请求

在与 Gemini API 交互时，某些特定端点支持批量请求功能。此功能允许开发者在一个单独的 API 调用中请求多个数据集，从而显著减少网络通信开销和服务器负载。通过避免多次单独请求，可以优化数据检索流程，提升应用程序的整体性能和效率。

应用场景： 批量请求在需要同时获取多个相关数据集的场景下尤为适用。例如，在交易平台应用中，开发者可以使用批量请求一次性获取多个交易对的最新价格、交易量和订单簿信息。这对于构建实时行情显示、交易策略和数据分析工具至关重要。另一个应用场景是批量查询多个账户的余额信息，这对于资产管理和风险控制系统非常有用。
注意事项： 虽然批量请求可以提高效率，但需要注意请求数量的限制。Gemini API 对每次批量请求允许的最大数量设置了上限，具体数值因端点而异。开发者必须仔细查阅 API 文档，了解各个端点的具体限制。超出限制的请求会被拒绝，导致应用程序出现错误。还需要关注请求的频率限制，避免因频繁发送大量批量请求而被 API 限制访问。建议开发者在设计应用程序时，采用适当的错误处理机制，以应对批量请求失败的情况，并采取相应的重试策略。同时，仔细评估应用程序的需求，选择合适的批量请求数量，以在性能和可靠性之间取得平衡。

2. 数据压缩

Gemini API 支持 GZIP 压缩，通过对传输数据进行压缩，显著减少数据传输量，从而提高整体传输速度和效率。GZIP 是一种广泛使用的无损数据压缩算法，特别适用于文本类型的数据，能有效降低网络带宽占用。

实现方式： 要启用 GZIP 压缩，需要在 HTTP 请求头中明确设置 Accept-Encoding: gzip 。这告知服务器客户端支持 GZIP 压缩，并请求服务器以 GZIP 格式返回数据。客户端还需要能够解压 GZIP 格式的数据。
适用场景： GZIP 压缩特别适用于数据量较大的 API 端点，例如返回大量 JSON 或 XML 数据的接口。在这些场景下，GZIP 压缩能够显著降低数据传输时间，提高 API 的响应速度。同时，也能降低服务器的网络带宽消耗，优化服务器性能。

3. 异步处理

为了提升区块链应用的响应速度和用户体验，尤其是在面对耗时较长的 API 调用时，采用异步处理机制至关重要。异步处理允许应用程序在执行耗时操作的同时，继续处理其他任务，从而有效地避免主线程阻塞，确保系统的流畅运行。

实现方式： 实施异步处理的常用技术包括多线程、协程（如 Python 的 asyncio 或 Go 的 goroutines）以及消息队列（如 RabbitMQ、Kafka）。多线程通过创建多个执行线程来并发执行任务；协程则是在单个线程中通过协作式调度来实现并发，减少线程切换的开销；消息队列则允许将任务放入队列中，由后台进程异步处理，从而实现解耦和弹性伸缩。选择哪种技术取决于具体的应用场景和性能需求。
适用场景： 异步处理尤其适用于需要并发处理多个 API 请求的场景。例如，在高并发的交易所环境中，当用户同时发起多笔交易请求时，采用异步处理可以避免单一请求阻塞整个交易处理流程，从而提高系统的吞吐量和响应速度。对于需要执行复杂计算或访问外部资源的任务，也可以将其放入异步队列中，从而减轻主线程的负担。

4. 错误重试机制

API 调用并非总是成功，网络波动、服务器过载或其他不可预见的情况可能导致请求失败。为了提高程序的稳定性和可靠性，实现自动重试机制至关重要。此机制能在短暂的故障发生时自动恢复，避免人工干预。

实现方式： 指数退避算法是常见的重试策略。该算法在每次重试失败后，将重试间隔时间按指数级增长，例如，第一次重试间隔 1 秒，第二次 2 秒，第三次 4 秒，依此类推。这种策略有助于避免在高并发情况下，大量重试请求同时涌入服务器，造成进一步的拥堵。除了指数退避，还可以结合随机抖动，在每次重试间隔上增加一个小的随机值，以分散重试请求的时间，进一步降低服务器压力。
注意事项： 必须设置最大重试次数，以防止因持续性错误导致的无限循环。例如，可以设置最大重试次数为 5 或 10 次。超过最大重试次数后，应放弃重试并记录错误日志，以便后续分析和处理。需要根据 API 的特性和业务需求，合理设置重试间隔的初始值和指数增长因子。对于幂等性的 API (多次执行结果相同)，可以安全地进行重试。但对于非幂等性的 API，重试可能会导致意料之外的结果，需要谨慎处理。

5. 日志记录

详细且全面的日志记录对于区块链应用开发者至关重要，它能协助快速诊断和解决潜在问题，大幅缩短调试周期。良好的日志策略不仅能追踪应用行为，还能在问题出现时提供关键的上下文信息，从而加速问题定位和修复。

记录内容： 日志应涵盖所有关键操作和事件，例如 API 请求与响应（包括请求头、请求体、响应状态码和响应内容）、交易处理细节（交易哈希、发送者、接收者、交易金额、gas消耗情况）、智能合约事件（事件名称、参数值）、关键变量的当前状态、以及任何异常或错误信息。对于链上交互，记录链ID和区块高度尤为重要。
日志级别： 根据信息的紧急程度和重要性，明智地选择合适的日志级别。 DEBUG 级别用于记录详细的调试信息，通常在开发和测试阶段使用。 INFO 级别用于记录应用程序的正常运行状态和重要事件。 WARN 级别用于指示潜在的问题或警告信息，可能需要进一步调查。 ERROR 级别用于记录错误信息，表明发生了某些无法恢复的错误。 CRITICAL 级别用于记录严重的错误，可能导致应用程序崩溃。使用标准化的日志级别有助于快速过滤和分析日志，并能更好地监控应用状态。

三、实战案例：比特币价格监控系统

为了更直观地展示上述解决方案，我们将构建一个简化的比特币价格监控系统，该系统将从交易所获取实时数据并在本地展示。本案例选择Gemini交易所的API作为数据来源，因为它提供了相对稳定且易于使用的API接口，便于演示实时价格获取与监控的核心逻辑。

以下是Python实现该监控系统所需的初始代码片段，它展示了导入必要的库，这些库将用于发起网络请求、处理JSON数据、管理时间以及记录日志：


import requests  # 用于发起HTTP请求，与Gemini API交互
import       # 用于解析从API接收到的JSON格式的数据
import time      # 用于控制程序执行的频率，避免过度请求API
import gzip      # 用于处理API返回的压缩数据（如果需要）
import logging   # 用于记录程序运行时的各种信息，方便调试和监控

代码段解释：

requests 库允许我们向Gemini交易所的API发送HTTP请求，例如获取最新的比特币价格。
库用于将API返回的JSON格式的数据转换为Python可以处理的字典或列表，反之亦然。
time 库用于在每次请求之间添加延迟，以避免对API服务器造成过大的压力，并符合API的使用限制。
gzip 库在API返回的数据经过gzip压缩时使用，用于解压缩数据，以便进一步处理。
logging 库用于记录程序运行时的事件，例如成功获取价格、网络错误或其他异常情况，方便我们监控系统运行状况和进行故障排除。

后续步骤将涉及配置API endpoint、定义请求函数、处理返回数据、以及循环执行这些操作以达到实时监控的目的。详细的实现将包括错误处理机制，以确保系统的稳定性和可靠性。

配置日志

在加密货币交易和区块链开发中，详细的日志记录至关重要，它能帮助开发者追踪程序运行状态、诊断错误，并进行安全审计。 logging.basicConfig() 函数提供了一种简便的方式来配置Python的日志系统。

基本配置：

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

参数详解：

level=logging.INFO ：此参数设置日志级别为 INFO 。这意味着只有 INFO 级别及以上的日志消息（如 WARNING , ERROR , CRITICAL ）才会被记录。常见的日志级别包括：
- DEBUG ：详细的调试信息，适用于开发环境。
- INFO ：一般信息，确认程序按预期运行。
- WARNING ：表示可能出现的问题，但程序仍能继续运行。
- ERROR ：表示出现了错误，程序可能无法执行某些功能。
- CRITICAL ：表示严重错误，可能导致程序崩溃。
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ：此参数定义了日志消息的格式。各个占位符的含义如下：
- %(asctime)s ：日志消息的创建时间。
- %(levelname)s ：日志级别（如 INFO , WARNING ）。
- %(message)s ：实际的日志消息。

实际应用：

在加密货币交易机器人中，可以使用日志来记录交易执行情况、API请求和响应，以及任何异常情况。例如：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

try:
    # 执行交易操作
    logging.info("开始执行交易...")
    # ... (交易逻辑) ...
    logging.info("交易成功完成。")
except Exception as e:
    logging.error(f"交易失败：{e}")

更高级的日志配置可以通过 logging.config 模块实现，允许使用配置文件（如YAML或JSON）来管理日志设置，从而提供更大的灵活性和可维护性。例如，可以配置不同的handler将日志输出到文件、控制台或网络服务器，并为不同的模块设置不同的日志级别。

Gemini API URL

API_URL = "https://api.gemini.com/v1/pubticker/btcusd"

此变量定义了 Gemini API 的具体端点，用于获取比特币 (BTC) 相对于美元 (USD) 的最新交易价格。 /v1/pubticker/btcusd 是一个公开可用的 API 接口，无需身份验证即可访问，并提供有关最新交易、最高价、最低价和交易量的实时数据。

def get_btc_price(): """ 获取比特币价格 """ try:

此函数旨在从 Gemini API 获取最新的比特币价格，并包含错误处理机制，以确保代码在网络问题或 API 响应错误的情况下也能稳定运行。该函数使用 requests 库发起 HTTP 请求，并通过 try...except 块捕获潜在的异常。

        headers = {'Accept-Encoding': 'gzip'}
        response = requests.get(API_URL, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()  # 检查 HTTP 状态码
        if response.headers.get('Content-Encoding') == 'gzip':
            response_data = gzip.decompress(response.content).decode('utf-8')
        else:
            response_data = response.text

代码设置 HTTP 请求头 Accept-Encoding: gzip ，告知服务器客户端支持 GZIP 压缩，从而减少传输的数据量，提高响应速度。 timeout=10 设置请求超时时间为 10 秒，避免程序因 API 响应缓慢而无限期等待。 response.raise_for_status() 检查 HTTP 响应状态码，如果状态码表示错误（例如 404 或 500），则会引发 HTTPError 异常，从而可以被后续的 except 块捕获。随后，代码检查响应头中是否包含 Content-Encoding: gzip ，如果包含，则使用 gzip.decompress() 解压缩响应内容。否则，直接使用 response.text 获取响应内容。

        data = .loads(response_data)
        last_price = data['last']
        logging.info(f"当前比特币价格：{last_price}")
        return last_price
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"API 请求失败：{e}")
        return None
    except .JSONDecodeError as e:
        logging.error(f"JSON 解析失败：{e}")
        return None
    except Exception as e:
        logging.error(f"未知错误：{e}")
        return None

代码使用 .loads() 函数将 JSON 格式的响应数据解析为 Python 字典。然后，从字典中提取 'last' 键对应的值，该值表示最新的比特币交易价格。使用 logging.info() 记录当前比特币价格。接下来，定义了三个 except 块来处理不同类型的异常： requests.exceptions.RequestException 用于捕获与 HTTP 请求相关的异常，例如网络连接错误或请求超时； .JSONDecodeError 用于捕获 JSON 解析失败的异常，例如 API 响应格式错误； Exception 用于捕获其他未知的异常。在每个 except 块中，使用 logging.error() 记录错误信息，并返回 None ，表示获取价格失败。

if name == " main ": while True: price = get_btc_price() if price: print(f"比特币价格 (BTC/USD): {price}") else: print("获取价格失败，稍后重试...") time.sleep(5) # 每 5 秒更新一次价格

这段代码定义了主程序入口，并使用一个无限循环 while True 不断获取比特币价格。在循环中，调用 get_btc_price() 函数获取比特币价格。如果成功获取到价格（即 price 不为 None ），则使用 print() 函数将价格输出到控制台。否则，输出 "获取价格失败，稍后重试..." 的提示信息。 time.sleep(5) 函数使程序暂停 5 秒，然后再次执行循环，从而实现每 5 秒更新一次价格的功能。

这段代码通过 GZIP 压缩、异常处理和日志记录等机制，提高了 API 调用的稳定性和可靠性。通过不断优化和完善，可以构建一个稳定高效的比特币价格监控系统。

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