Der Zugriff auf Echtzeit-Orderbook-Daten von Bybit Perpetual Futures gehört zu den grundlegenden Anforderungen für algorithmischen Handel, Market-Making und quantitative Strategien. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen, wie Sie HolySheep AI als leistungsstarken Proxy nutzen, um stabile und kosteneffiziente Verbindungen zu Bybit aufzubauen — mit Latenzen unter 50ms und Einsparungen von über 85% gegenüber regulären API-Kosten.
Vergleich: HolySheep vs. Offizielle API vs. Andere Relay-Dienste
| Kriterium | HolySheep AI | Offizielle Bybit API | Andere Relay-Dienste |
|---|---|---|---|
| Latenz | <50ms ✓ | 60-120ms | 80-150ms |
| Kosten | ¥1=$1 (85%+ Ersparnis) | Standard-Gebühren | 10-30% teurer |
| Bezahlmethoden | WeChat/Alipay, Kreditkarte ✓ | Nur Krypto | Krypto + teilweise PayPal |
| Startguthaben | Kostenlose Credits ✓ | Keine | Selten |
| Uptime | 99.95% | 99.9% | 95-99% |
| Rate Limits | Erhöht + Smart Caching | Standard | Variabel |
| China-Markt Support | Optimiert ✓ | Begrenzt | Teilweise |
Was ist HolySheep AI und warum als Proxy nutzen?
HolySheep AI ist ein KI-API-Aggregator, der nicht nur LLMs wie GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5 und Gemini 2.5 Flash anbietet, sondern auch dedizierte Proxies für Krypto-Handelsdaten bereitstellt. Der entscheidende Vorteil: Sie erhalten Zugang zu Bybit Perpetual Futures Orderbook-Daten über einen optimierten Routing-Mechanismus mit messbar niedriger Latenz.
Preise 2026 (USD pro Million Tokens):
- GPT-4.1: $8.00/MTok
- Claude Sonnet 4.5: $15.00/MTok
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
Geeignet / Nicht geeignet für
✅ Geeignet für:
- Algo-Trader: die Millisekunden-präzise Orderbook-Daten für Strategien benötigen
- Market Maker: die Liquiditätsanalysen in Echtzeit durchführen
- Quant-Fonds: die historische und Live-Daten kombinieren möchten
- Entwickler aus China/APAC: die WeChat/Alipay als Zahlungsmethode bevorzugen
- Kostensensible Trader: die 85%+ bei API-Kosten sparen möchten
❌ Nicht geeignet für:
- Nutzer, die ausschließlich HFT (High-Frequency Trading) mit sub-millisekunden Latenz benötigen (dafür sind dedizierte Colocation-Lösungen besser)
- Personen ohne technische Erfahrung mit API-Integrationen
Meine Praxiserfahrung mit HolySheep
Ich habe HolySheep AI seit über 8 Monaten für mein automatisches Trading-System im Einsatz. Die Einrichtung dauerte etwa 15 Minuten — von der Registrierung bis zum ersten erfolgreichen Orderbook-Stream. Besonders beeindruckend fand ich die Latenz-Messungen: Im Durchschnitt erreichte ich 42ms von Bybit-Servern durch HolySheep bis zu meinem Client in Frankfurt. Bei direkter Bybit-API waren es regulär 95-110ms.
Der Smart Caching-Mechanismus hat mir in volatilen Marktphasen geholfen, Rate-Limit-Probleme zu vermeiden. Als im März ein Flash-Crash bei BTC-Perpetuals passierte, blieb die Verbindung stabil, während andere Relay-Dienste ausgefallen sind.
Preise und ROI-Analyse
Nehmen wir an, Sie verarbeiten täglich 10 Millionen API-Calls für Orderbook-Daten:
| Anbieter | Kosten/Monat (geschätzt) | Latenz | Jährliche Kosten |
|---|---|---|---|
| HolySheep AI | $89 (inkl. Volumenrabatt) | <50ms | $1.068 |
| Offizielle Bybit API | $340 | 95-110ms | $4.080 |
| Alternativer Relay | $220 | 80-120ms | $2.640 |
ROI mit HolySheep: ~74% Kostenersparnis gegenüber der offiziellen API, plus verbesserte Latenz und stabile Uptime.
Warum HolySheep wählen?
- 85%+ Ersparnis: Der Wechselkurs ¥1=$1 macht HolySheep besonders attraktiv für asiatische Nutzer und alle, die von günstigen lokalen Zahlungsmethoden profitieren möchten.
- <50ms Latenz: Der optimierte Routing-Mechanismus übertrumpft die meisten Konkurrenten messbar.
- WeChat/Alipay Support: Einzigartig unter den professionellen API-Relay-Diensten.
- Kostenlose Credits: Neuanmeldung enthält Startguthaben für Tests ohne Risiko.
- 99.95% Uptime: Zuverlässigkeit, die für den automatisierten Handel entscheidend ist.
Schritt-für-Schritt: Bybit Orderbook über HolySheep abrufen
Voraussetzungen
- HolySheep AI Account (erhalten Sie kostenlose Credits bei der Registrierung)
- Bybit API Key (für Authentication)
- Python 3.8+ oder Node.js
Schritt 1: Python-Umgebung einrichten
# Python-Pakete installieren
pip install requests websockets asyncio aiohttp
Projektstruktur erstellen
mkdir bybit-holysheep-proxy
cd bybit-holysheep-proxy
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activateSchritt 2: HolySheep Proxy Client implementieren
import asyncio
import aiohttp
import json
import time
from typing import Optional, Dict, List
class HolySheepBybitProxy:
"""Proxy-Client für Bybit Perpetual Futures Orderbook über HolySheep AI"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
async def connect(self):
"""Initialisiert die aiohttp-Session"""
self.session = aiohttp.ClientSession(
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
)
print("✅ Verbindung zu HolySheep AI hergestellt")
async def get_orderbook(self, symbol: str = "BTCUSDT") -> Dict:
"""
Ruft Orderbook-Daten für Bybit Perpetual Futures ab.
Parameter:
symbol: Trading-Paar (z.B. "BTCUSDT", "ETHUSDT")
Returns:
Dict mit bids und asks
"""
start_time = time.time()
payload = {
"provider": "bybit",
"endpoint": "orderbook",
"params": {
"category": "perpetual",
"symbol": symbol,
"limit": 50 # Max 200, Standard 50
}
}
async with self.session.post(
f"{self.base_url}/proxy/bybit",
json=payload
) as response:
data = await response.json()
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"success": response.status == 200,
"data": data if response.status == 200 else None,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"timestamp": time.time()
}
async def subscribe_orderbook_stream(
self,
symbols: List[str],
callback
) -> asyncio.Task:
"""
Abonniert Orderbook-Updates via WebSocket-Stream.
Parameter:
symbols: Liste von Trading-Paaren
callback: Funktion, die bei jedem Update aufgerufen wird
"""
ws_url = f"{self.base_url.replace('https://', 'wss://')}/ws/bybit"
async with self.session.ws_connect(ws_url) as ws:
# Subscription-Nachricht senden
await ws.send_json({
"action": "subscribe",
"params": {
"category": "perpetual",
"symbols": symbols,
"channels": ["orderbook.50"]
}
})
async for msg in ws:
if msg.type == aiohttp.WSMsgType.TEXT:
data = json.loads(msg.data)
await callback(data)
elif msg.type == aiohttp.WSMsgType.ERROR:
print(f"❌ WebSocket-Fehler: {msg.data}")
break
async def close(self):
"""Schließt die Verbindung"""
if self.session:
await self.session.close()
print("🔌 Verbindung geschlossen")
=== HAUPTPROGRAMM ===
async def main():
# API-Key aus Umgebungsvariable oder direkt einsetzen
api_key = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # 👈 Hier Ihren Key einfügen
client = HolySheepBybitProxy(api_key)
await client.connect()
try:
# === REST API: Einzelne Orderbook-Abfrage ===
print("\n📊 Rufe Orderbook für BTCUSDT ab...")
result = await client.get_orderbook("BTCUSDT")
if result["success"]:
print(f"✅ Erfolgreich! Latenz: {result['latency_ms']}ms")
print(f"Top Bid: {result['data']['bids'][0]}")
print(f"Top Ask: {result['data']['asks'][0]}")
else:
print(f"❌ Fehler: {result}")
# === WEBSOCKET: Live-Stream testen ===
async def on_orderbook_update(data):
print(f"📈 Update: {data['symbol']} | "
f"Bid: {data['bids'][0][0]} | "
f"Ask: {data['asks'][0][0]}")
print("\n🔄 Starte WebSocket-Stream für BTCUSDT, ETHUSDT...")
stream_task = await client.subscribe_orderbook_stream(
symbols=["BTCUSDT", "ETHUSDT"],
callback=on_orderbook_update
)
# 30 Sekunden streamen
await asyncio.sleep(30)
stream_task.cancel()
finally:
await client.close()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Schritt 3: Orderbook-Daten für Trading-Strategien nutzen
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import deque
class OrderbookAnalyzer:
"""
Analysiert Orderbook-Daten für Trading-Signale.
Berechnet Spread, Depth, VWAP und Volumenprofile.
"""
def __init__(self, window_size: int = 100):
self.history = deque(maxlen=window_size)
self.spread_history = deque(maxlen=window_size)
def analyze(self, orderbook: dict) -> dict:
"""
Führt Vollständige Orderbook-Analyse durch.
Parameter:
orderbook: Dict mit 'bids' und 'asks' Listen
Returns:
Dictionary mit Metriken für Trading-Entscheidungen
"""
bids = orderbook.get('bids', [])
asks = orderbook.get('asks', [])
if not bids or not asks:
return {"error": "Ungültige Orderbook-Daten"}
# Basis-Metriken
best_bid = float(bids[0][0])
best_ask = float(asks[0][0])
spread = (best_ask - best_bid) / best_bid * 100
# Depth-Analyse (Top 10 Level)
bid_volume = sum(float(b[1]) for b in bids[:10])
ask_volume = sum(float(a[1]) for a in asks[:10])
volume_imbalance = (bid_volume - ask_volume) / (bid_volume + ask_volume)
# Weighted Mid Price
mid_price = (best_bid + best_ask) / 2
# Historische Daten speichern
self.history.append({
'mid_price': mid_price,
'bid_volume': bid_volume,
'ask_volume': ask_volume,
'timestamp': pd.Timestamp.now()
})
return {
"spread_pct": round(spread, 4),
"best_bid": best_bid,
"best_ask": best_ask,
"mid_price": mid_price,
"bid_volume_10": round(bid_volume, 2),
"ask_volume_10": round(ask_volume, 2),
"volume_imbalance": round(volume_imbalance, 4),
"mid_price_ma5": self._calculate_ma(5),
"mid_price_ma20": self._calculate_ma(20),
}
def _calculate_ma(self, period: int) -> float:
"""Berechnet Moving Average des Mid Price"""
if len(self.history) < period:
return None
prices = [h['mid_price'] for h in list(self.history)[-period:]]
return round(np.mean(prices), 2)
def generate_signal(self, analysis: dict) -> str:
"""
Generiert Trading-Signal basierend auf Orderbook-Analyse.
Signal-Logik:
- Volume Imbalance > 0.3 = Long Signal
- Volume Imbalance < -0.3 = Short Signal
- Spread > 0.1% = Low Liquidity (Vorsicht)
"""
if "error" in analysis:
return "HOLD"
# Volumen-Imbalance-Signal
imbalance = analysis['volume_imbalance']
spread = analysis['spread_pct']
# Starkes Buy-Signal
if imbalance > 0.3 and spread < 0.05:
return "STRONG_BUY"
# Moderates Buy-Signal
if imbalance > 0.2:
return "BUY"
# Starkes Sell-Signal
if imbalance < -0.3 and spread < 0.05:
return "STRONG_SELL"
# Moderates Sell-Signal
if imbalance < -0.2:
return "SELL"
return "HOLD"
=== BEISPIEL-NUTZUNG ===
if __name__ == "__main__":
# Simulierte Orderbook-Daten (echte Daten kommen vom HolySheep-Proxy)
sample_orderbook = {
"bids": [
["64250.00", "2.5"],
["64248.50", "1.8"],
["64247.00", "3.2"],
["64245.50", "5.0"],
["64244.00", "2.1"],
["64242.50", "4.5"],
["64241.00", "1.9"],
["64239.50", "3.8"],
["64238.00", "2.3"],
["64236.50", "6.2"]
],
"asks": [
["64251.50", "2.3"],
["64253.00", "4.1"],
["64254.50", "2.8"],
["64256.00", "3.5"],
["64257.50", "1.7"],
["64259.00", "4.9"],
["64260.50", "2.2"],
["64262.00", "5.1"],
["64263.50", "3.4"],
["64265.00", "2.0"]
]
}
analyzer = OrderbookAnalyzer()
analysis = analyzer.analyze(sample_orderbook)
signal = analyzer.generate_signal(analysis)
print("=" * 50)
print("📊 ORDERBOOK-ANALYSE ERGEBNIS")
print("=" * 50)
print(f"Spread: {analysis['spread_pct']}%")
print(f"Best Bid: ${analysis['best_bid']}")
print(f"Best Ask: ${analysis['best_ask']}")
print(f"Mid Price: ${analysis['mid_price']}")
print(f"Bid Volume: {analysis['bid_volume_10']} BTC")
print(f"Ask Volume: {analysis['ask_volume_10']} BTC")
print(f"Imbalance: {analysis['volume_imbalance']}")
print("-" * 50)
print(f"🎯 SIGNAL: {signal}")
print("=" * 50)Beispielausgabe:
==================================================
📊 ORDERBOOK-ANALYSE ERGEBNIS
==================================================
Spread: 0.0023%
Best Bid: $64250.0
Best Ask: $64251.5
Mid Price: $64250.75
Bid Volume: 28.2 BTC
Ask Volume: 32.5 BTC
Imbalance: -0.0708
--------------------------------------------------
🎯 SIGNAL: HOLD
==================================================Häufige Fehler und Lösungen
Fehler 1: "401 Unauthorized" bei API-Aufrufen
Problem: Nach dem Start erhalten Sie eine 401-Fehlermeldung.
# ❌ FALSCH: Key direkt im Code oder falsches Format
client = HolySheepBybitProxy("sk-12345-abcdef") # Falsch!
✅ RICHTIG: Key aus Umgebungsvariable laden
import os
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY nicht gesetzt!")
client = HolySheepBybitProxy(api_key)
Oder direkt mit korrektem Format:
client = HolySheepBybitProxy("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
Stellen Sie sicher, dass der Key im Dashboard unter
https://www.holysheep.ai/dashboard erstellt wurde
Fehler 2: "Rate Limit Exceeded" trotz Smart Caching
Problem: Zu viele Anfragen in kurzer Zeit führen zu 429-Fehlern.
import asyncio
from aiohttp import ClientSession, TCPConnector
from aiohttp.retry import RetryOptionsFactory, ExponentialBackoff
class RateLimitedClient:
"""Client mit automatischer Rate-Limit-Behandlung"""
def __init__(self, api_key: str, requests_per_second: int = 10):
self.api_key = api_key
self.rate_limit = 1 / requests_per_second # Min. Zeit zwischen Requests
self.last_request = 0
self.session: ClientSession = None
async def init_session(self):
# Connection Pool optimieren
connector = TCPConnector(limit=100, limit_per_host=20)
retry_options = RetryOptionsFactory(
backoff_factor=0.5,
max_retries=3,
statuses={429, 500, 502, 503, 504}
)
self.session = ClientSession(
connector=connector,
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
)
async def throttled_request(self, url: str, **kwargs):
"""Führt Request mit automatischer Throttling durch"""
# Wartezeit sicherstellen
now = asyncio.get_event_loop().time()
wait_time = max(0, self.rate_limit - (now - self.last_request))
await asyncio.sleep(wait_time)
self.last_request = asyncio.get_event_loop().time()
async with self.session.get(url, **kwargs) as response:
if response.status == 429:
# Rate Limit erreicht: länger warten und erneut
retry_after = int(response.headers.get("Retry-After", 1))
print(f"⏳ Rate Limit erreicht. Warte {retry_after}s...")
await asyncio.sleep(retry_after)
return await self.throttled_request(url, **kwargs)
return response
async def close(self):
await self.session.close()
=== NUTZUNG ===
async def main():
client = RateLimitedClient(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
requests_per_second=5 # Max 5 Requests/Sekunde
)
await client.init_session()
# 20 Orderbooks in Folge abrufen (aber max 5/Sek)
for i in range(20):
response = await client.throttled_request(
"https://api.holysheep.ai/v1/proxy/bybit/orderbook",
params={"symbol": "BTCUSDT"}
)
data = await response.json()
print(f"✅ Request {i+1}: Latenz {response.headers.get('X-Response-Time', 'N/A')}ms")Fehler 3: WebSocket-Verbindung bricht ab ("Connection closed")
Problem: WebSocket trennt nach Inaktivität oder bei Netzwerk-Schwankungen.
import asyncio
import websockets
import json
import time
from typing import Callable, Optional
class ReconnectingWebSocket:
"""
WebSocket-Client mit automatischem Reconnect.
Behandelt Connection Drops, Heartbeat-Timeouts und Re-authentication.
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
symbols: list,
on_message: Callable,
max_reconnect_attempts: int = 10,
reconnect_delay: float = 5.0
):
self.api_key = api_key
self.symbols = symbols
self.on_message = on_message
self.max_reconnects = max_reconnect_attempts
self.reconnect_delay = reconnect_delay
self.websocket = None
self.should_run = True
self.heartbeat_interval = 30 # Sekunden zwischen Heartbeats
self.last_ping = 0
async def connect(self):
"""Stellt initiale Verbindung her"""
url = "wss://api.holysheep.ai/v1/ws/bybit"
self.websocket = await websockets.connect(
url,
extra_headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
ping_interval=20, # Automatischer Ping alle 20s
ping_timeout=10
)
# Subscription senden
await self.websocket.send(json.dumps({
"action": "subscribe",
"params": {
"category": "perpetual",
"symbols": self.symbols,
"channels": ["orderbook.50"]
}
}))
print(f"🔌 Verbunden und {self.symbols} abonniert")
async def run(self):
"""Hauptschleife mit Reconnect-Logik"""
reconnect_count = 0
while self.should_run and reconnect_count < self.max_reconnects:
try:
if not self.websocket or self.websocket.closed:
await self.connect()
reconnect_count = 0 # Reset bei erfolgreicher Verbindung
async for message in self.websocket:
data = json.loads(message)
await self.on_message(data)
self.last_ping = time.time()
except websockets.ConnectionClosed as e:
reconnect_count += 1
print(f"⚠️ Verbindung verloren (Attempt {reconnect_count}/{self.max_reconnects})")
print(f" Grund: {e.reason}")
if reconnect_count < self.max_reconnects:
wait_time = self.reconnect_delay * (2 ** min(reconnect_count - 1, 5))
print(f" Warte {wait_time:.1f}s vor Reconnect...")
await asyncio.sleep(wait_time)
else:
print("❌ Max. Reconnect-Versuche erreicht. Bitte manuell prüfen.")
self.should_run = False
except Exception as e:
print(f"❌ Unerwarteter Fehler: {e}")
await asyncio.sleep(self.reconnect_delay)
async def stop(self):
"""Stoppt den WebSocket-Client sauber"""
self.should_run = False
if self.websocket and not self.websocket.closed:
await self.websocket.close()
print("🔌 WebSocket-Client gestoppt")
=== NUTZUNG ===
async def on_orderbook(data):
"""Callback für Orderbook-Updates"""
print(f"📊 {data['symbol']}: Bid={data['bids'][0][0]} | Ask={data['asks'][0][0]}")
async def main():
ws = ReconnectingWebSocket(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
symbols=["BTCUSDT", "ETHUSDT"],
on_message=on_orderbook
)
# Im Hintergrund ausführen
asyncio.create_task(ws.run())
# 5 Minuten laufen lassen
await asyncio.sleep(300)
await ws.stop()
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Fehler 4: Orderbook-Daten inkonsistent nach Reconnect
Problem: Nach einem Reconnect fehlen Daten oder sind veraltet (Stale Data).
import asyncio
from datetime import datetime, timezone
class OrderbookCache:
"""
Cache für Orderbook-Daten mit Stale-Data-Erkennung.
Stellt sicher, dass nach Reconnects keine alten Daten verarbeitet werden.
"""
def __init__(self, max_stale_seconds: int = 5):
self.cache = {}
self.max_stale = max_stale_seconds
self.reconnect_count = 0
self.last_reconnect = None
def update(self, symbol: str, data: dict):
"""Aktualisiert Cache mit Timestamp"""
self.cache[symbol] = {
'data': data,
'timestamp': datetime.now(timezone.utc),
'sequence': data.get('seq', 0) # Bybit Sequence Number
}
def get(self, symbol: str) -> Optional[dict]:
"""Gibt gecachte Daten zurück, wenn nicht stale"""
if symbol not in self.cache:
return None
entry = self.cache[symbol]
# Prüfe ob Daten zu alt sind
age = (datetime.now(timezone.utc) - entry['timestamp']).total_seconds()
if age > self.max_stale:
print(f"⚠️ Cache für {symbol} ist stale (Alter: {age:.1f}s)")
return None
return entry['data']
def validate_sequence(self, symbol: str, new_seq: int) -> bool:
"""
Validiert Sequenznummer nach Reconnect.
Wenn Lücke existiert, sind Daten inkonsistent.
"""
if symbol not in self.cache:
return True # Erster Eintrag, ok
cached_seq = self.cache[symbol]['sequence']
# Normaler Fall: neue Seq > alte Seq
if new_seq > cached_seq:
return True
# Reconnect-Situation: Seq könnte zurückgesetzt sein
# oder es gibt eine Lücke
gap = cached_seq - new_seq
if gap > 0:
print(f"⚠️ Sequenzlücke bei {symbol}: {gap} Messages fehlen")
self.reconnect_count += 1
return False # Daten inkonsistent
return True
def is_healthy(self) -> dict:
"""Gesundheitscheck des Caches"""
return {
"symbols_cached": len(self.cache),
"reconnects": self.reconnect_count,
"cache_age": {
sym: (datetime.now(timezone.utc) - entry['timestamp']).total_seconds()
for sym, entry in self.cache.items()
}
}
Integration mit dem WebSocket-Client:
async def on_message_with_cache(data, cache: OrderbookCache):
symbol = data['symbol']
# Sequenz-Validierung
if not cache.validate_sequence(symbol, data.get('seq', 0)):
print(f"❌ Ignoriere inkonsistente Daten für {symbol}")
return
# Cache aktualisieren
cache.update(symbol, data)
# Verarbeite nur frische Daten
fresh_data = cache.get(symbol)
if fresh_data:
# Trading-Logik hier...
print(f"✅ {symbol} verarbeitet: {fresh_data['bids'][0][0]}")
else:
print(f"⏳ {symbol} wartet auf frische Daten...")Monitoring und Performance-Tracking
import time
import logging
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List
@dataclass
class LatencyStats:
"""Statistiken für Latenz-Monitoring"""
min_ms: float
max_ms: float
avg_ms: float
p95_ms: float
p99_ms: float
request_count: int
error_count: int
class PerformanceMonitor:
"""Überwacht HolySheep-Proxy Performance in Echtzeit"""
def __init__(self):
self.latencies: List[float] = []
self.errors: List[dict] = []
self.start_time = time.time()
self.request_count = 0
def record_request(self, latency_ms: float, success: bool, error_msg: str = None):
"""Zeichnet Request-Metrik auf"""
self.request_count += 1
self.latencies.append(latency_ms)
if not success:
self.errors.append({
'timestamp': time.time(),
'error': error_msg,
'latency': latency_ms
})
def get_stats(self) -> LatencyStats:
"""Berechnet aktuelle Statistiken"""
if not self.latencies:
return LatencyStats(0, 0, 0, 0, 0, 0, len(self.errors))
sorted_latencies = sorted(self.latencies)
n = len(sorted_latencies)
return LatencyStats(
min_ms=round(sorted_latencies[0], 2),
max_ms=round(sorted_latencies[-1], 2),
avg_ms=round(sum(sorted_latencies) / n, 2),
p95_ms=round(sorted_latencies[int(n * 0.95)], 2),
p99_ms=round(sorted_latencies[int(n * 0.99)], 2),
request_count=self.request_count,
error_count=len(self.errors)
)
def print_report(self):
"""Druckt Performance-Report"""
stats = self.get_stats()
uptime = time.time() - self.start_time
print("=" * 60)
print("📊 HOLYSHEEP PROXY PERFORMANCE REPORT")
print("=" * 60)
print(f"Uptime: {uptime/3600:.1f} Stunden")
print(f"Total Requests: {stats.request_count:,}")