期货策略数据读取的问题

对于期货策略的数据读取问题，可以考虑在初始化时（__init__方法）通过异步方式获取数据或采用缓存策略。由于期货市场较为活跃且信息更新较快，实时性要求较高。

如果你使用了 get_futures_dominant 和 get_price_future 方法进行主力合约代码及行情数据的获取，那么在初始化时一次性读取全部历史数据可能遇到几个挑战：

1. 数据时效性：期货市场的数据需要实时更新以反映市场最新情况。将数据一次性加载到内存中可能会导致数据过期问题。
2. 性能与资源消耗：大量数据加载可能导致高内存占用或CPU负荷，特别是在处理较长历史周期时。
3. 并发与延迟问题：异步方式获取数据可以有效提升整体执行效率和用户交互的流畅度。在初始化阶段批量获取所有数据可能会导致延迟问题或阻塞操作，影响应用性能和用户体验。

解决策略可参考以下几点建议：

1. 使用缓存机制：通过缓存系统（如Redis、Memcached等）来存储历史数据记录，可以提高读取速度并减轻直接从数据库加载数据的负担。
2. 异步加载数据：在初始化阶段开启异步进程或协程以获取主力合约和行情数据。这样可以在后台进行实时数据的更新与加载工作，确保用户界面的即时性而不影响用户体验。
3. 分批加载历史数据：在使用 get_price_future 方法时，可以考虑只加载一段时间范围内的数据，而不是一次性请求所有历史记录。通过 API 调用提供不同时间周期的数据划分选项，以便策略能够动态加载需要的历史信息或实时市场数据。
4. 利用多线程与并行处理：在后端服务器层面优化数据处理逻辑，利用多线程或多进程对大量期货数据进行分块处理和加载。这样可以提高数据预处理和应用运行时的效率，同时减轻单一线程的压力。

如果需要进一步讨论或更具体的代码示例，请提供更多详细信息或者具体遇到的问题场景，我将能更好地提供帮助与解决方案。