ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਊਮੇਰਾਈ ਲਈ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਗਨਲ ਸਬਮਿਸ਼ਨ

ਆਟੋਮੇਟਿੰਗ ਨਿਊਮੇਰਾਈ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਗਨਲ ਸਬਮਿਸ਼ਨ

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੁਮੇਰਾਈ ਦੇ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਗਨਲ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਨ ਲਈ API ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੋਡ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

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}")

ਨਿਊਮੇਰਾਈ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਗਨਲ ਲਈ CLI- ਆਧਾਰਿਤ ਸਬਮਿਸ਼ਨ

ਇਹ ਉਦਾਹਰਨ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਲਈ ਨੁਮੇਰਾਈ ਦੇ CLI ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਟਰਮੀਨਲ ਕਮਾਂਡਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਲ ਵਿਧੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

#!/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

ਪਾਈਥਨ ਹੱਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਯੂਨਿਟ

ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ Python ਹੱਲ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ Python ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

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()

ਨਿਊਮੇਰਾਈ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਸਿਗਨਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

1. ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ SignalsAPI.upload_predictions() ਨੁਮੇਰਾਈ ਅਧੀਨਗੀ ਵਿੱਚ?
2. ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਨੁਮੇਰਾਈ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
3. ਮੇਰੀ ਮਾਡਲ ID ਨੂੰ ਅਵੈਧ ਵਜੋਂ ਫਲੈਗ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?
4. ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਮਾਡਲ ਆਈਡੀ ਨੁਮੇਰਾਈ ਦੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਰਜਿਸਟਰਡ ਆਈਡੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਰਗੇ ਪਲੇਸਹੋਲਡਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ uuid4() ਇਸ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਤਰੁੱਟੀ ਪੈਦਾ ਹੋਵੇਗੀ।
5. ਸਬਮਿਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੈਂ ਆਪਣੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
6. ਵਰਤੋ pd.read_csv() ਆਪਣੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ "ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ"। ਇਹ ਸਪੁਰਦਗੀ ਦੌਰਾਨ ਫਾਰਮੈਟ-ਸੰਬੰਧੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
7. ਕੀ ਮੈਂ ਪਾਈਥਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
8. ਹਾਂ, ਨੁਮੇਰਾਈ ਇੱਕ CLI ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ numerai signals upload ਟਰਮੀਨਲ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣ ਲਈ।
9. ਅਸਫਲ ਸਬਮਿਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੁਝ ਆਮ ਡੀਬਗਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?
10. ਆਪਣੇ API ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਫਾਈਲ ਮਾਰਗ ਵੈਧ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ traceback.print_exc() ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰੇ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਗਲਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
11. ਕੀ ਮੈਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਬਮਿਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਹਿ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
12. ਹਾਂ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਅੰਤਰਾਲਾਂ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕ੍ਰੋਨ ਜੌਬਸ (ਲੀਨਕਸ) ਜਾਂ ਟਾਸਕ ਸ਼ਡਿਊਲਰ (ਵਿੰਡੋਜ਼) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਸਬਮਿਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।
13. ਨੁਮੇਰਾਈ ਦੇ ਏਪੀਆਈ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ?
14. ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ numerapi, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ pandas ਅਤੇ os ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
15. ਕੀ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੇਰੀ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ?
16. ਹਾਂ, ਮੌਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ unittest.mock.patch(), ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ API ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
17. ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਮੈਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
18. ਪਾਂਡਾਸ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ DataFrame.apply() ਅਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
19. ਜੇਕਰ ਮੇਰੀ API ਕੁੰਜੀ ਅਵੈਧ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
20. ਆਪਣੇ ਨੁਮੇਰਾਈ ਖਾਤੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕੁੰਜੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਕੁੰਜੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ।

ਆਟੋਮੇਟਿੰਗ ਨੁਮੇਰਾਈ ਸਬਮਿਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ ਨਮੇਰੈ ਟੂਰਨਾਮੈਂਟ ਇੱਕ ਔਖੇ ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਜਾਂ CLI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਹੱਲ ਸਬਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਲਗਾਤਾਰ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰਦੇ ਹੋ। 😊

ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਵੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਬਮਿਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋਗੇ। ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਕਿਸਮਤ! 🚀