પાયથોનનો ઉપયોગ કરીને ન્યુમેરાઈ માટે સ્વચાલિત ક્રિપ્ટો સિગ્નલ સબમિશન

ન્યુમેરાઇ ક્રિપ્ટો સિગ્નલ્સ સબમિશનને સ્વચાલિત કરવું

આ સ્ક્રિપ્ટ નુમેરાઈની ક્રિપ્ટો સિગ્નલ ટુર્નામેન્ટમાં આગાહીઓ સબમિટ કરવા માટે API ક્રિયાપ્રતિક્રિયા માટે Python નો ઉપયોગ કરે છે. કોડ ભૂલ સંભાળવા, મોડ્યુલરિટી અને માન્યતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે.

import pandas as pd
from numerapi import SignalsAPI
import sys
import os
from uuid import uuid4
# Function to load and validate predictions
def load_predictions(file_path):
    if not os.path.exists(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {file_path}")
    try:
        predictions = pd.read_csv(file_path)
        if "prediction" not in predictions.columns:
            raise ValueError("File must contain a 'prediction' column.")
        return predictions
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Error reading the file: {e}")
# Function to upload predictions
def upload_predictions(api_key, model_id, file_path):
    try:
        api = SignalsAPI(api_key)
        api.upload_predictions(file_path, model_id=model_id)
        print(f"Predictions uploaded successfully for model ID: {model_id}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to upload predictions: {e}")
# Main execution
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python submit_signals.py <api_key> <predictions_file_path>")
        sys.exit(1)
    api_key = sys.argv[1]
    predictions_file_path = sys.argv[2]
    model_id = str(uuid4())  # Replace with actual model ID
    try:
        load_predictions(predictions_file_path)
        upload_predictions(api_key, model_id, predictions_file_path)
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

ન્યુમેરાઇ ક્રિપ્ટો સિગ્નલો માટે CLI-આધારિત સબમિશન

આ ઉદાહરણ સબમિશન માટે ન્યુમેરાઈના CLIનો લાભ લે છે, ટર્મિનલ આદેશોથી પરિચિત વપરાશકર્તાઓ માટે એક સરળ પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે.

#!/bin/bash
# Numerai CLI submission script
# Validate input arguments
if [ "$#" -ne 3 ]; then
    echo "Usage: ./submit.sh <model_id> <api_key> <predictions_file_path>"
    exit 1
fi
MODEL_ID=$1
API_KEY=$2
PREDICTIONS_FILE=$3
# Check if file exists
if [ ! -f "$PREDICTIONS_FILE" ]; then
    echo "Error: File $PREDICTIONS_FILE does not exist."
    exit 1
fi
# Execute Numerai CLI submission
numerai signals upload --model-id "$MODEL_ID" --apikey "$API_KEY" --file "$PREDICTIONS_FILE"
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Predictions submitted successfully for Model ID: $MODEL_ID"
else
    echo "Submission failed. Check your inputs and try again."
fi

પાયથોન સોલ્યુશનનું એકમ પરીક્ષણ કરે છે

આ વિભાગમાં આપેલ પાયથોન સોલ્યુશનની કાર્યક્ષમતાને માન્ય કરવા માટે પાયથોન યુનિટ ટેસ્ટ સ્ક્રિપ્ટનો સમાવેશ થાય છે.

import unittest
from unittest.mock import patch
import os
from your_script import load_predictions, upload_predictions
class TestNumeraiSubmission(unittest.TestCase):
    def test_load_predictions_valid(self):
        file_path = "valid_predictions.csv"
        pd.DataFrame({"prediction": [0.1, 0.2]}).to_csv(file_path, index=False)
        try:
            predictions = load_predictions(file_path)
            self.assertIn("prediction", predictions.columns)
        finally:
            os.remove(file_path)
    def test_load_predictions_missing_file(self):
        with self.assertRaises(FileNotFoundError):
            load_predictions("missing_file.csv")
    @patch("your_script.SignalsAPI")
    def test_upload_predictions_success(self, mock_api):
        mock_instance = mock_api.return_value
        mock_instance.upload_predictions.return_value = None
        upload_predictions("dummy_key", "dummy_model", "dummy_path")
        mock_instance.upload_predictions.assert_called_once()
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

ન્યુમેરાઈ ક્રિપ્ટો સિગ્નલ્સ ઓટોમેશન વિશે સામાન્ય પ્રશ્નો

1. ની ભૂમિકા શું છે SignalsAPI.upload_predictions() ન્યુમેરાઈ સબમિશનમાં?
2. આ ફંક્શન તમારી આગાહી ફાઈલોને ન્યુમેરાઈના પ્લેટફોર્મ પર અપલોડ કરે છે, જે તમારા સબમિશન વર્કફ્લોને સ્વચાલિત કરવામાં મુખ્ય ઘટક બનાવે છે.
3. શા માટે મારું મોડેલ ID અમાન્ય તરીકે ચિહ્નિત કરવામાં આવી રહ્યું છે?
4. સુનિશ્ચિત કરો કે મોડેલ ID નુમેરાઈના પ્લેટફોર્મ પર નોંધાયેલ એક સાથે મેળ ખાય છે. જેમ પ્લેસહોલ્ડરનો ઉપયોગ કરવો uuid4() અપડેટ કર્યા વિના તે ભૂલમાં પરિણમશે.
5. સબમિશન પહેલાં હું મારી આગાહી ફાઇલને કેવી રીતે માન્ય કરી શકું?
6. ઉપયોગ કરો pd.read_csv() તમારી ફાઇલ લોડ કરવા માટે અને "અનુમાન" જેવા જરૂરી કૉલમની હાજરી તપાસો. આ સબમિશન દરમિયાન ફોર્મેટ-સંબંધિત ભૂલોને અટકાવે છે.
7. શું હું પાયથોન વિના સબમિશનને સ્વચાલિત કરી શકું?
8. હા, ન્યુમેરાઈ એક CLI ટૂલ પ્રદાન કરે છે જે તમને આદેશોનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે numerai signals upload ટર્મિનલ પરથી સીધી આગાહીઓ સબમિટ કરવા માટે.
9. નિષ્ફળ સબમિશન માટે કેટલીક સામાન્ય ડિબગીંગ વ્યૂહરચના શું છે?
10. તમારા API ઓળખપત્રો તપાસો અને ખાતરી કરો કે ફાઇલ પાથ માન્ય છે. ઉપયોગ કરીને traceback.print_exc() Python માં મુશ્કેલીનિવારણ માટે વિગતવાર ભૂલ માહિતી પ્રદાન કરી શકે છે.
11. શું હું મારા સબમિશનને આપમેળે શેડ્યૂલ કરી શકું?
12. હા, તમે સમયસર સબમિશન સુનિશ્ચિત કરીને નિયમિત અંતરાલ પર તમારી સ્ક્રિપ્ટ ચલાવવા માટે ક્રોન જોબ્સ (લિનક્સ) અથવા ટાસ્ક શેડ્યૂલર (વિન્ડોઝ) નો ઉપયોગ કરી શકો છો.
13. ન્યુમેરાઈના API સાથે કામ કરવા માટે કઈ લાઈબ્રેરીઓ જરૂરી છે?
14. ઉપરાંત numerapi, લાઇબ્રેરીઓ જેવી pandas અને os ફાઇલોને હેન્ડલ કરવા અને ઇનપુટ પાથને અસરકારક રીતે માન્ય કરવા માટે નિર્ણાયક છે.
15. શું સ્થાનિક રીતે મારી સબમિશન પ્રક્રિયાનું પરીક્ષણ કરવું શક્ય છે?
16. હા, મોક ડેટા અને પાયથોનનો ઉપયોગ કરીને unittest.mock.patch(), તમે વાસ્તવિક સબમિશન પહેલાં તમારી સ્ક્રિપ્ટને માન્ય કરવા માટે API કૉલ્સનું અનુકરણ કરી શકો છો.
17. મોટા ડેટાસેટ્સને હેન્ડલ કરતી વખતે હું પ્રદર્શન કેવી રીતે સુધારી શકું?
18. જેવી પાંડા પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને તમારી ડેટા પ્રોસેસિંગને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો DataFrame.apply() અને સંકુચિત ફોર્મેટમાં ફાઇલોને સાચવવાનું વિચારો.
19. જો મારી API કી અમાન્ય હોય તો મારે શું કરવું જોઈએ?
20. તમારા ન્યુમેરાઈ એકાઉન્ટમાંથી એક નવી કી જનરેટ કરો અને તેને તમારી સ્ક્રિપ્ટમાં બદલો. અનધિકૃત ઍક્સેસ ટાળવા માટે તમારી ચાવીઓ સુરક્ષિત રાખો.

ન્યુમેરાઈ સબમિશનને સ્વચાલિત કરવા પર અંતિમ વિચારો

માં તમારી સહભાગિતાને સ્વચાલિત કરી રહ્યું છે ન્યુમેરાઈ ટુર્નામેન્ટ કંટાળાજનક મેન્યુઅલ પ્રક્રિયાને કાર્યક્ષમ વર્કફ્લોમાં પરિવર્તિત કરી શકે છે. પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ્સ અથવા CLI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરીને, આ ઉકેલો સબમિશનને સરળ બનાવે છે અને ભૂલો ઘટાડે છે. તમારા ડેટા અને ઓળખપત્રોને માન્ય કરીને, તમે તમારી જાતને સતત સફળતા માટે સેટ કરો છો. 😊

ઓટોમેશન અપનાવવાથી માત્ર સમયની જ બચત થતી નથી પણ તમને ભૂલોનું નિવારણ કરવાને બદલે તમારી વ્યૂહરચનાઓ સુધારવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. જેમ જેમ તમે આ સાધનોને તમારા વર્કફ્લોમાં એકીકૃત કરશો, તેમ તમે તમારા સબમિશનમાં વધુ કાર્યક્ષમતા, આત્મવિશ્વાસ અને વિશ્વસનીયતાનો અનુભવ કરશો. તમારી ક્રિપ્ટો આગાહીઓ સાથે સારા નસીબ! 🚀