Update data_manager.py

data_manager.py

@@ -80,7 +80,6 @@ class DataManager:
             return market_context
                 
         except Exception as e:
-            print(f"❌ فشل جلب سياق السوق: {e}")
             return self._get_minimal_market_context()
 
     async def get_sentiment_safe_async(self):
@@ -102,7 +101,6 @@ class DataManager:
                     "timestamp": datetime.now().isoformat()
                 }
         except Exception as e:
-            print(f"❌ فشل جلب بيانات المشاعر: {e}")
             return None
 
     def _determine_market_trend(self, bitcoin_price, sentiment_data):
@@ -148,7 +146,6 @@ class DataManager:
                 return prices
             return await self._get_prices_from_coingecko()
         except Exception as e:
-            print(f"❌ فشل جلب الأسعار: {e}")
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
 
     async def _get_prices_from_kucoin_safe(self):
@@ -171,7 +168,6 @@ class DataManager:
             return prices
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في جلب الأسعار من KuCoin: {e}")
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
 
     async def _get_prices_from_coingecko(self):
@@ -190,7 +186,6 @@ class DataManager:
                 response = await client.get(url, timeout=10)
                 
                 if response.status_code == 429:
-                    print("⏰ Rate limit من CoinGecko - الانتظار 2 ثانية")
                     await asyncio.sleep(2)
                     response = await client.get(url, timeout=10)
                 
@@ -206,7 +201,6 @@ class DataManager:
                     return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
                     
         except Exception as e:
-            print(f"❌ فشل جلب الأسعار من CoinGecko: {e}")
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
 
     def _get_minimal_market_context(self):
@@ -226,17 +220,14 @@ class DataManager:
         print("📊 الطبقة 1: جلب أفضل 200 عملة حسب حجم التداول...")
         
         # المحاولة 1: الطريقة المثلى - استخدام fetch_tickers
-        print("   🔍 المحاولة 1: جلب جميع التاكرز مرة واحدة...")
         volume_data = await self._get_volume_data_optimal()
         
         if not volume_data:
             # المحاولة 2: الطريقة البديلة - استخدام API المباشر
-            print("   🔄 المحاولة 2: استخدام API المباشر...")
             volume_data = await self._get_volume_data_direct_api()
         
         if not volume_data:
             # المحاولة 3: الطريقة التقليدية (الاحتياطية)
-            print("   ⚠️ المحاولة 3: استخدام الطريقة التقليدية...")
             volume_data = await self._get_volume_data_traditional()
         
         if not volume_data:
@@ -250,7 +241,6 @@ class DataManager:
         print(f"✅ تم اختيار أفضل {len(top_200_by_volume)} عملة حسب الحجم")
         
         # المرحلة 2: تطبيق المؤشرات الأخرى على الـ200 فقط
-        print("   📈 تطبيق المؤشرات المتقدمة على أفضل 200 عملة...")
         final_candidates = await self._apply_advanced_indicators(top_200_by_volume)
         
         print(f"🎯 تم تحليل {len(final_candidates)} عملة للطبقة 2")
@@ -271,7 +261,6 @@ class DataManager:
             if not self.exchange:
                 return []
                 
-            print("      📊 جلب جميع بيانات التداول مرة واحدة...")
             tickers = self.exchange.fetch_tickers()
             
             volume_data = []
@@ -310,17 +299,14 @@ class DataManager:
                 
                 processed += 1
             
-            print(f"      ✅ تم معالجة {processed} عملة من أصل {len(tickers)}")
             return volume_data
             
         except Exception as e:
-            print(f"      ❌ فشل الطريقة المثلى: {e}")
             return []
 
     async def _get_volume_data_direct_api(self) -> List[Dict[str, Any]]:
         """الطريقة الثانية: استخدام KuCoin API مباشرة"""
         try:
-            print("      🌐 الاتصال بـ KuCoin API مباشرة...")
             url = "https://api.kucoin.com/api/v1/market/allTickers"
             
             async with httpx.AsyncClient(timeout=15) as client:
@@ -360,11 +346,9 @@ class DataManager:
                     except (ValueError, KeyError) as e:
                         continue
                 
-                print(f"      ✅ تم جلب {len(volume_data)} عملة من API المباشر")
                 return volume_data
                 
         except Exception as e:
-            print(f"      ❌ فشل API المباشر: {e}")
             return []
 
     async def _get_volume_data_traditional(self) -> List[Dict[str, Any]]:
@@ -378,8 +362,6 @@ class DataManager:
                 if symbol.endswith('/USDT') and self.market_cache[symbol].get('active', False)
             ]
             
-            print(f"      🔄 معالجة {len(usdt_symbols)} عملة (طريقة تقليدية)...")
-            
             volume_data = []
             processed = 0
             
@@ -395,17 +377,14 @@ class DataManager:
                         volume_data.append(result)
                 
                 processed += len(batch)
-                print(f"         ✅ تم معالجة {processed}/{len(usdt_symbols)} عملة...")
                 
                 # انتظار قصير بين الدفعات
                 if i + batch_size < len(usdt_symbols):
                     await asyncio.sleep(1)
             
-            print(f"      ✅ تم جمع بيانات {len(volume_data)} عملة مؤهلة")
             return volume_data
             
         except Exception as e:
-            print(f"      ❌ فشل الطريقة التقليدية: {e}")
             return []
 
     async def _process_single_symbol(self, symbol: str) -> Dict[str, Any]:
@@ -441,8 +420,6 @@ class DataManager:
         """تطبيق المؤشرات المتقدمة على أفضل العملات حسب الحجم"""
         candidates = []
         
-        print("   🔧 تطبيق مؤشرات الزخم والتقلب وقوة السعر...")
-        
         for i, symbol_data in enumerate(volume_data):
             try:
                 symbol = symbol_data['symbol']
@@ -460,9 +437,6 @@ class DataManager:
                 symbol_data['layer1_score'] = score
                 
                 candidates.append(symbol_data)
-                
-                if (i + 1) % 50 == 0:
-                    print(f"      ✅ تم تحليل {i + 1}/{len(volume_data)} عملة")
                     
             except Exception as e:
                 continue
@@ -617,7 +591,6 @@ class DataManager:
         جلب بيانات OHLCV كاملة للرموز المحددة مع جميع الإطارات الزمنية بشكل متوازي
         """
         print(f"📊 جلب بيانات OHLCV كاملة لـ {len(symbols)} عملة بشكل متوازي...")
-        print("   📈 الإطارات الزمنية: 5m, 15m, 1h, 4h, 1d, 1w")
         
         # تقسيم الرموز إلى دفعات لتجنب rate limits
         batch_size = 15  # تقليل حجم الدفعة لتحسين الاستقرار
@@ -642,13 +615,15 @@ class DataManager:
             for i, result in enumerate(batch_results):
                 symbol = batch[i]
                 if isinstance(result, Exception):
-                    print(f"      ❌ فشل جلب بيانات {symbol}: {result}")
+                    pass
                 elif result is not None:
                     all_results.append(result)
                     successful_count += 1
-                    print(f"      ✅ تم جلب بيانات {symbol} ({result.get('successful_timeframes', 0)}/6 أطر)")
+                    # طباعة رسالة واحدة فقط لكل عملة توضح عدد الأطر الزمنية
+                    timeframes_count = result.get('successful_timeframes', 0)
+                    print(f"      ✅ {symbol}: {timeframes_count}/6 أطر زمنية")
                 else:
-                    print(f"      ❌ فشل جلب بيانات {symbol}: لا توجد بيانات كافية")
+                    pass
         
             print(f"      ✅ اكتملت الدفعة {batch_num + 1}: {successful_count}/{len(batch)} ناجحة")
             
@@ -692,15 +667,11 @@ class DataManager:
                 result = timeframe_results[i]
                 
                 if isinstance(result, Exception):
-                    print(f"      ⚠️ فشل جلب بيانات {timeframe} لـ {symbol}: {result}")
                     continue
                 
                 if result and len(result) >= 10:  # تخفيف الشرط من 50 إلى 10 شموع
                     ohlcv_data[timeframe] = result
                     successful_timeframes += 1
-                    print(f"      ✅ {symbol} - {timeframe}: {len(result)} شمعة")
-                else:
-                    print(f"      ⚠️ {symbol} - {timeframe}: بيانات محدودة ({len(result) if result else 0} شمعة)")
             
             # تحسين: قبول العملة إذا كان لديها عدد كافٍ من الأطر الزمنية
             if successful_timeframes >= min_required_timeframes and ohlcv_data:
@@ -718,18 +689,14 @@ class DataManager:
                         'successful_timeframes': successful_timeframes
                     }
                     
-                    print(f"      ✅ اكتمل جلب بيانات {symbol}: {result_data['candles_count']} (نجح {successful_timeframes}/6)")
                     return result_data
                     
                 except Exception as price_error:
-                    print(f"      ❌ خطأ في جلب سعر {symbol}: {price_error}")
                     return None
             else:
-                print(f"      ❌ بيانات غير كافية لـ {symbol}: {successful_timeframes} أطر ناجحة فقط (المطلوب: {min_required_timeframes})")
                 return None
                 
         except Exception as e:
-            print(f"      ❌ خطأ عام في جلب بيانات {symbol}: {e}")
             return None
 
     async def _fetch_single_timeframe_improved(self, symbol: str, timeframe: str, limit: int):
@@ -742,14 +709,11 @@ class DataManager:
                 ohlcv_data = self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=limit)
                 
                 if ohlcv_data and len(ohlcv_data) > 0:
-                    print(f"        📊 {symbol} - {timeframe}: {len(ohlcv_data)} شمعة (المحاولة {attempt + 1})")
                     return ohlcv_data
                 else:
-                    print(f"        ⚠️ {symbol} - {timeframe}: لا توجد بيانات (المحاولة {attempt + 1})")
                     return []
                     
             except Exception as e:
-                print(f"        ❌ فشل جلب {timeframe} لـ {symbol} (المحاولة {attempt + 1}): {e}")
                 if attempt < max_retries - 1:
                     await asyncio.sleep(retry_delay * (attempt + 1))
                 else:
@@ -789,7 +753,6 @@ class DataManager:
             return usdt_symbols
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في جلب الرموز المتاحة: {e}")
             return []
 
     async def validate_symbol(self, symbol):
@@ -804,7 +767,6 @@ class DataManager:
             return symbol in self.market_cache and self.market_cache[symbol].get('active', False)
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في التحقق من الرمز {symbol}: {e}")
             return False
 
     # === الدوال الجديدة لدعم بيانات الحيتان ===
@@ -813,14 +775,11 @@ class DataManager:
         """جلب بيانات الحيتان لعملة محددة"""
         try:
             if self.whale_monitor:
-                print(f"🔍 جلب بيانات الحيتان للعملة: {symbol}")
                 whale_data = await self.whale_monitor.get_symbol_whale_activity(symbol)
                 return whale_data
             else:
-                print(f"⚠️ Whale monitor غير متوفر لـ {symbol}")
                 return None
         except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في جلب بيانات الحيتان لـ {symbol}: {e}")
             return None
 
     async def get_whale_trading_signal(self, symbol, whale_data, market_context):
@@ -836,7 +795,6 @@ class DataManager:
                     'source': 'whale_analysis'
                 }
         except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في جلب إشارة الحيتان لـ {symbol}: {e}")
             return {
                 'action': 'HOLD',
                 'confidence': 0.3,