diff --git a/lib/dataread.py b/lib/dataread.py
index 39c913a..4e893ac 100644
--- a/lib/dataread.py
+++ b/lib/dataread.py
@@ -47,6 +47,17 @@ from config_jingbo import *
 
 # 定义函数
 def loadcsv(filename):
+    """
+    读取指定文件名的 CSV 文件。
+    如果文件编码为 UTF-8，则使用 UTF-8 编码读取；否则，使用 GBK 编码读取。
+
+    参数:
+        filename (str): 要读取的 CSV 文件的文件名。
+
+    返回:
+        pandas.DataFrame: 读取的数据。
+
+    """
     # 读取csv文件
     try:
         df = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8')
@@ -54,7 +65,19 @@ def loadcsv(filename):
         df = pd.read_csv(filename, encoding='gbk')
     return df
 
+
 def dateConvert(df, datecol='ds'):
+    """
+    将数据框 df 中的 datecol 列转换为日期时间类型。
+
+    参数:
+        df (pandas.DataFrame): 要转换的 DataFrame。
+        datecol (str): 要转换的列名，默认为 'ds'。
+
+    返回:
+        pandas.DataFrame: 转换后的 DataFrame。
+
+    """
     # 将date列转换为datetime类型
     try:
         df[datecol] = pd.to_datetime(df[datecol],format=r'%Y-%m-%d')
@@ -65,28 +88,39 @@ def dateConvert(df, datecol='ds'):
 
 def calculate_kdj(data, n=9):
     '''
-    给传进来的df 添加列： 波动率，最高，最低，k ,d ，j 
+    给传进来的df 添加列： 波动率，最高，最低，k,d ，j 
     '''
+    # 对数据按照日期升序排序
     data = data.sort_values(by='ds', ascending=True)
     # 因为没有高开低价格，利用每日波动率模拟当天最高价和最低价
     data['pctchange'] = data['y'].pct_change()
     # 收益为0的用0.01
     data['pctchange'] = data['pctchange'].replace(0,0.01)
+    # 去除空值
     data.dropna(inplace=True)
     # 重置索引
     data.reset_index(drop=True,inplace=True)
+    # 计算最高价和最低价
     data['high'] = data['y']* (1+abs(data['pctchange'])/2)
     data['low'] = data['y']* (1-abs(data['pctchange'])/2)
+    # 计算n日内最低价
     low_list = data['y'].rolling(window=n, min_periods=1).min()
+    # 计算n日内最高价
     high_list = data['y'].rolling(window=n, min_periods=1).max()
+    # 计算未成熟随机值
     rsv = ((data['y'] - low_list) / (high_list - low_list)) * 100
+    # 初始化k值为50
     k = pd.Series(50, index=data.index)
+    # 初始化d值为50
     d = pd.Series(50, index=data.index)
+    # 计算k值和d值
     for i in range(1, len(data)):
         k[i] = (2/3 * k[i - 1]) + (1/3 * rsv[i])
         d[i] = (2/3 * d[i - 1]) + (1/3 * k[i])
+    # 计算j值
     j = 3 * k - 2 * d
     
+    # 将k值、d值和j值添加到数据中
     data['K'] = k
     data['D'] = d
     data['J'] = j
@@ -95,44 +129,112 @@ def calculate_kdj(data, n=9):
     # data = data.dropna()
     return data
 
+
 # 上传报告
 def get_head_auth_report():
+    """
+    通过 POST 请求登录到指定的 URL，并从响应中获取认证令牌。
+
+    返回:
+        str: 如果登录成功，返回认证令牌；否则返回 None。
+    """
+    # 发送 POST 请求到登录 URL，携带登录数据
     login_res = requests.post(url=login_pushreport_url, json=login_data, timeout=(3, 5))
+    
+    # 将响应内容转换为 JSON 格式
     text = json.loads(login_res.text)
+    
+    # 如果响应状态为成功
     if text["status"]:
+        # 从响应数据中获取认证令牌
         token = text["data"]["accessToken"]
+        # 返回认证令牌
         return token
 
 
 def upload_report_data(token, upload_data):
+    """
+    上传报告数据到指定的URL
+
+    参数:
+        token (str): 认证令牌
+        upload_data (dict): 要上传的报告数据，包含必要的字段和信息
+
+    返回:
+        dict: 如果上传成功，返回响应对象；否则返回None
+    """
+    # 直接使用传入的 upload_data
     upload_data = upload_data
+    
+    # 设置请求头部
     headers = {"Authorization": token}
+    
+    # 打印日志，显示正在上传报告数据
     logger.info("报告上传中...")
+    
+    # 打印日志，显示认证头部信息
     logger.info(f"token:{token}")
+    
+    # 打印日志，显示要上传的报告数据
     logger.info(f"upload_data:{upload_data}" )
+    
+    # 发送POST请求，上传报告数据
     upload_res = requests.post(url=upload_url, headers=headers, json=upload_data, timeout=(3, 15))
+    
+    # 将响应内容转换为 JSON 格式
     upload_res = json.loads(upload_res.text)
+    
+    # 打印日志，显示响应内容
     logger.info(upload_res)
+    
+    # 如果上传成功，返回响应对象
     if upload_res:
         return upload_res
+    # 如果上传失败，打印日志并返回None
     else:
         logger.info("报告上传失败")
         return None
 
+
 def upload_warning_data(warning_data):
+    """
+    上传预警数据到指定的URL
+
+    参数:
+        warning_data (dict): 要上传的预警数据，包含必要的字段和信息
+
+    返回:
+        requests.Response: 如果上传成功，返回响应对象；否则返回None
+    """
+    # 获取认证头部信息
     token = get_head_auth_report()
-    warning_data = warning_data
+    
+    # 设置请求头部
     headers = {"Authorization": token}
+    
+    # 打印日志，显示正在上传预警数据
     logger.info("预警上传中...")
+    
+    # 打印日志，显示上传的URL
     logger.info(f"upload_warning_url:{upload_warning_url}")
+    
+    # 打印日志，显示认证头部信息
     logger.info(f"token:{token}")
-    logger.info(f"warning_data:{warning_data}" )
+    
+    # 打印日志，显示要上传的预警数据
+    logger.info(f"warning_data:{warning_data}")
+    
+    # 发送POST请求，上传预警数据
     upload_res = requests.post(url=upload_warning_url, headers=headers, json=warning_data, timeout=(3, 15))
+    
+    # 如果上传成功，返回响应对象
     if upload_res:
         return upload_res
+    # 如果上传失败，打印日志并返回None
     else:
         logger.info("预警上传失败")
         return None
+
     
 
 def upload_warning_info(df_count):