ازگر کا استعمال کرتے ہوئے نمبرائی کے لیے خودکار کرپٹو سگنل جمع کروانا

نیومیرائی کرپٹو سگنلز جمع کرانے میں مہارت حاصل کرنا

جب میں نے پہلی بار نیومیرائی کریپٹو سگنلز ٹورنامنٹ کے بارے میں سنا تو میں ڈیٹا سائنس چیلنج میں مقابلہ کرنے کے خیال سے متجسس ہوا جو کرپٹو ٹریڈنگ اور مشین لرننگ کو پلاتا ہے۔ 🧠

پیشین گوئیاں پیش کرنا پہلے تو سیدھا سا لگتا تھا، خاص طور پر نیومیرائی کی طرف سے فراہم کردہ واضح دستاویزات کے ساتھ۔ تاہم، جب میرے کوڈ نے "غلط ماڈل" کی خرابی پھینکنا شروع کی تو مایوسی پھیل گئی۔ میں نے ماڈل ID کو دو بار چیک کیا، اسکرپٹ کے حصوں کو دوبارہ لکھا، اور پھر بھی اسی دیوار سے ٹکرایا۔ 😓

گھنٹوں ڈیبگ کرنے کے بعد، میں نے محسوس کیا کہ میں اکیلا نہیں ہوں — بہت سے دوسرے شرکاء کو Numerai's API کے ساتھ اسی طرح کے مسائل کا سامنا تھا۔ اس نے گذارشات کو ہینڈل کرنے کا ایک قابل اعتماد اور خودکار طریقہ تلاش کرنے میں ایک گہرا غوطہ لگایا۔ کمیونٹی میں حل کا اشتراک ایک گیم چینجر ہو سکتا ہے، خاص طور پر جب اس طرح کے خفیہ مسائل سے نمٹ رہے ہوں۔ 🔍

اس گائیڈ میں، میں Numerai کے پلیٹ فارم پر کرپٹو سگنل جمع کرنے کے لیے بصیرت اور کام کرنے والی مثالوں کا اشتراک کروں گا۔ چاہے آپ Python استعمال کر رہے ہوں یا ان کا CLI، یہ طریقہ آپ کا وقت بچائے گا اور آپ کے ورک فلو کو ہموار کر دے گا۔ عملی مثالوں اور مرحلہ وار ہدایات کے لیے دیکھتے رہیں! 🚀

حکم	استعمال کی مثال
SignalsAPI.upload_predictions()	یہ طریقہ Numerai Signals API کا حصہ ہے اور Numerai پلیٹ فارم پر پیشین گوئی فائلوں کو اپ لوڈ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اسے پیرامیٹرز کے طور پر فائل پاتھ اور ماڈل ID کی ضرورت ہوتی ہے۔
uuid4()	ایک منفرد شناخت کنندہ تیار کرتا ہے۔ اسکرپٹ میں، اس کا استعمال ماڈل ID کے لیے پلیس ہولڈر بنانے کے لیے کیا جاتا ہے جب کوئی بھی دستیاب نہ ہو۔ حقیقی گذارشات کے لیے اسے اصل ماڈل ID سے بدل دیں۔
pd.read_csv()	پانڈاس ڈیٹا فریم میں CSV فائل پڑھتا ہے۔ توثیق اور جمع کرانے کے لیے پیشین گوئی کے ڈیٹا کو لوڈ کرنے کے لیے یہاں استعمال کیا جاتا ہے۔
os.path.exists()	چیک کرتا ہے کہ آیا کوئی مخصوص فائل موجود ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ پیشین گوئی کی فائل اس پر کارروائی یا اپ لوڈ کرنے کی کوشش کرنے سے پہلے موجود ہے۔
traceback.print_exc()	آخری استثناء کا ٹریس بیک پرنٹ کرتا ہے۔ ناکام گذارشات کے دوران خرابی کی تفصیلی معلومات فراہم کرکے ڈیبگ کرنے کے لیے مفید ہے۔
sys.argv	اسکرپٹ کو بھیجے گئے کمانڈ لائن دلائل تک رسائی حاصل کرتا ہے۔ یہ رن ٹائم پر فائل پاتھ اور دیگر پیرامیٹرز کو متحرک طور پر فراہم کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
numerai signals upload	ایک CLI کمانڈ جو پیشین گوئیوں کو براہ راست Numerai کے پلیٹ فارم پر اپ لوڈ کرتی ہے۔ یہ جمع کرانے کے لیے Python APIs استعمال کرنے کا متبادل ہے۔
unittest.mock.patch()	یونٹ ٹیسٹنگ کے دوران ٹیسٹ شدہ ماڈیول میں موجود اشیاء کو فرضی اشیاء سے بدل دیتا ہے۔ یہاں جانچ کے لیے SignalsAPI کے رویے کی تقلید کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
pandas.DataFrame.to_csv()	CSV فائل پر ڈیٹا فریم لکھتا ہے۔ یہ توثیق کے لیے عارضی پیشین گوئی فائلیں بنانے کے لیے یونٹ ٹیسٹ میں استعمال ہوتا ہے۔
if __name__ == "__main__":	ایک خاص ازگر کی تعمیر اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے کہ درج ذیل کوڈ کو صرف اس صورت میں عمل میں لانا چاہیے جب اسکرپٹ کو براہ راست چلایا جائے، ماڈیول کے طور پر درآمد نہ کیا جائے۔

نیومیرائی کرپٹو سگنل آٹومیشن کو سمجھنا

Python اسکرپٹس کا مقصد Numerai crypto signals tournament میں پیشین گوئیاں جمع کرانے کے عمل کو خودکار بنانا ہے۔ یہ اسکرپٹ Numerai کے API کے ساتھ ایک عام غلطی کا ازالہ کرتے ہیں: غلط ماڈل ID کا مسئلہ۔ Python کا بنیادی حل لائبریریوں جیسے `os` اور `sys` کا استعمال کرتے ہوئے ان پٹ کو درست کرنے سے شروع ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ چیک کرتا ہے کہ آیا پیشین گوئی فائل موجود ہے اور یقینی بناتی ہے کہ کمانڈ لائن دلائل فراہم کیے گئے ہیں۔ ان توثیق کے بغیر، جمع کرانے کا عمل غیر متوقع طور پر ناکام ہو سکتا ہے۔ یہ کوڈنگ میں ایک اہم اصول کی عکاسی کرتا ہے: مضبوط نظام بنانے کے لیے ہمیشہ صارف کی غلطیوں کا اندازہ لگائیں۔ 🛡️

ایک بار فائل کی توثیق ہو جانے کے بعد، اسکرپٹ ڈیٹا کو ڈیٹا فریم میں لوڈ کرنے کے لیے `پانڈا` لائبریری کا استعمال کرتی ہے۔ پانڈا استعمال کرنے کی وجہ بڑے ڈیٹا سیٹس کو موثر طریقے سے ہینڈل کرنے کی صلاحیت ہے۔ اسکرپٹ ایک "پیش گوئی" کالم کے وجود کی بھی تصدیق کرتا ہے، جو کہ اہم ہے کیونکہ نمبرائی پلیٹ فارم کو اس کی ضرورت ہے۔ تصور کریں کہ آپ رات گئے ڈیٹاسیٹ پر کام کر رہے ہیں، صرف گھنٹوں بعد یہ معلوم کرنے کے لیے کہ آپ کی پیشین گوئیاں درست طریقے سے فارمیٹ نہیں ہوئیں — توثیق کا یہ مرحلہ ایسی مایوسیوں سے بچتا ہے۔ ڈیٹا کی سالمیت کو جلد یقینی بنا کر، صارفین وقت بچا سکتے ہیں اور جمع کرانے کے مسترد ہونے سے بچ سکتے ہیں۔ ⏱️

اصل جمع کرانے کا انتظام 'سگنل اے پی آئی' کلاس کے ذریعہ 'نمبرپی' لائبریری سے کیا جاتا ہے۔ یہ API 'upload_predictions()' جیسے فنکشنز فراہم کرکے نمبری پلیٹ فارم کے ساتھ تعاملات کو آسان بناتا ہے۔ فنکشن فائل پاتھ اور ماڈل آئی ڈی کو قبول کرتا ہے، جس سے یہ خودکار گذارشات کو سیدھا بناتا ہے۔ تاہم، اگر غلط پیرامیٹرز پاس کیے جاتے ہیں، تو API تفصیلی خرابی کے پیغامات واپس کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ غلطی سے ایک میعاد ختم ہونے والی API کلید استعمال کرتے ہیں، تو اسکرپٹ آپ کو فوری طور پر الرٹ کر دے گا، اور آپ کو مزید تاخیر کے بغیر مسئلے کو حل کرنے کے قابل بنائے گا۔ اس طرح کی خرابی کو سنبھالنا شامل کرنا یقینی بناتا ہے کہ عمل ہموار رہتا ہے، یہاں تک کہ جب چیزیں غلط ہوجاتی ہیں۔

آخر میں، ایک CLI پر مبنی متبادل اسکرپٹ بھی شامل ہے، جو صارفین کو پیشین گوئیاں جمع کرانے کا ایک اور طریقہ پیش کرتا ہے۔ یہ اسکرپٹ خاص طور پر ان لوگوں کے لیے کارآمد ہے جو کمانڈ لائن ٹولز کو ترجیح دیتے ہیں یا ایسے ماحول میں کام کرتے ہیں جہاں Python اسکرپٹس عملی نہ ہوں۔ دونوں نقطہ نظر—API اور CLI—کو ماڈیولرٹی کو ذہن میں رکھتے ہوئے ڈیزائن کیا گیا تھا، یعنی صارفین انہیں اپنے منفرد ورک فلو کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ چاہے آپ ایک تجربہ کار ڈیٹا سائنسدان ہو یا کرپٹو پیشین گوئیوں کے لیے نئے آنے والے، یہ اسکرپٹس Numerai کے ٹورنامنٹس میں کامیابی کے ساتھ حصہ لینے کے لیے لچکدار اور موثر حل فراہم کرتی ہیں۔ 🚀

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}")

#!/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

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()

خودکار عددی گذارشات میں چیلنجز کی تلاش

Numerai’s Signals API کے ساتھ کام کرنے کا ایک اہم پہلو اس بات کو یقینی بنانا ہے کہ آپ کی ماڈل ID اور API کی اسناد درست طریقے سے ترتیب دی گئی ہیں۔ ایک عام غلطی جس کا شرکاء کو سامنا کرنا پڑتا ہے وہ ایک غلط یا غیر مماثل ماڈل ID استعمال کرنا ہے، جس کے نتیجے میں جمع کرانے کے دوران مایوس کن غلطیاں ہو سکتی ہیں۔ پلیٹ فارم فارمیٹنگ اور اسناد کے بارے میں سخت ہے، جس کے لیے محتاط توثیق کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، اگر آپ پروجیکٹس کے درمیان سوئچ کر رہے ہیں، تو اپنی ماڈل ID کو اپ ڈیٹ کرنے کو نظر انداز کرنا آسان ہے، جس کی وجہ سے اپ لوڈز ناکام ہو جاتے ہیں۔ توثیق کے لیے وقف کردہ افعال کے ساتھ ماڈیولر اسکرپٹ کو لاگو کرکے، آپ ان غلطیوں کو نمایاں طور پر کم کرسکتے ہیں۔ 🛠️

ایک اور اہم غور بڑی پیشن گوئی ڈیٹاسیٹس کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرنا ہے۔ بہت سے صارفین پیچیدہ مشین لرننگ ماڈلز سے اخذ کردہ پیشین گوئیاں جمع کر سکتے ہیں، جس کے نتیجے میں اکثر بڑی CSV فائلیں بنتی ہیں۔ پانڈا لائبریری ان فائلوں کو پروسیس کرنے کے لیے ایک انمول ٹول ہے، جیسے کہ طریقے پیش کرتے ہیں۔ اور جمع کرانے سے پہلے اصلاح۔ یہ خاص طور پر گمشدہ یا خراب ڈیٹا کا پتہ لگانے کے لیے مفید ہے جو بصورت دیگر خرابیوں کا سبب بن سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، "پیش گوئی" کالم کے بغیر فائل کی توثیق ناکام ہو جائے گی، جس سے 'pd.read_csv()' جیسے ٹولز کو پیشگی جمع کرانے کی جانچ کے لیے ضروری ہو جائے گا۔

آخر میں، اس عمل کو خودکار کرنے سے قیمتی وقت بچ سکتا ہے، خاص طور پر ہفتہ وار ٹورنامنٹس میں شرکت کرنے والے صارفین کے لیے۔ CLI پر مبنی نقطہ نظر کا فائدہ اٹھانا یا `SignalsAPI` کے ساتھ اسکرپٹنگ موجودہ پائپ لائنوں کے ساتھ ہموار انضمام کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، بہت سے شرکاء نے اپنی جمع کروانے والی اسکرپٹ کو شیڈول کے مطابق خود بخود چلانے کے لیے کرون جابز قائم کیں۔ یہ آٹومیشن تکنیک نہ صرف کارکردگی کو بہتر کرتی ہے بلکہ دستی غلطیوں کے خطرے کو بھی کم کرتی ہے۔ مضبوط اسکرپٹس کے ساتھ، آپ دہرائے جانے والے کاموں کی فکر کرنے کے بجائے اعتماد کے ساتھ اپنی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ 🚀

1. کا کردار کیا ہے۔ Numerai گذارشات میں؟
2. یہ فنکشن آپ کی پیشین گوئی کی فائلوں کو Numerai کے پلیٹ فارم پر اپ لوڈ کرتا ہے، جس سے یہ آپ کے جمع کرانے کے ورک فلو کو خودکار کرنے میں کلیدی جز بناتا ہے۔
3. میرے ماڈل آئی ڈی کو غلط کے طور پر کیوں جھنڈا لگایا جا رہا ہے؟
4. اس بات کو یقینی بنائیں کہ ماڈل ID Numerai کے پلیٹ فارم پر رجسٹرڈ آئی ڈی سے مماثل ہے۔ جیسے پلیس ہولڈر کا استعمال کرنا اپ ڈیٹ کیے بغیر اس کے نتیجے میں ایک خرابی ہوگی۔
5. میں جمع کرانے سے پہلے اپنی پیشین گوئی فائل کی توثیق کیسے کر سکتا ہوں؟
6. استعمال کریں۔ اپنی فائل لوڈ کرنے کے لیے اور "پیش گوئی" جیسے مطلوبہ کالم کی موجودگی کی جانچ کریں۔ یہ جمع کرانے کے دوران فارمیٹ سے متعلق غلطیوں کو روکتا ہے۔
7. کیا میں ازگر کے بغیر گذارشات کو خودکار کر سکتا ہوں؟
8. ہاں، Numerai ایک CLI ٹول فراہم کرتا ہے جو آپ کو کمانڈز جیسے استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ٹرمینل سے براہ راست پیشین گوئیاں جمع کرانے کے لیے۔
9. ناکام گذارشات کے لیے کچھ عام ڈیبگنگ حکمت عملی کیا ہیں؟
10. اپنے API اسناد کو چیک کریں اور یقینی بنائیں کہ فائل کا راستہ درست ہے۔ استعمال کرنا ازگر میں خرابیوں کا سراغ لگانے کے لیے خرابی کی تفصیلی معلومات فراہم کر سکتا ہے۔
11. کیا میں اپنی گذارشات کو خود بخود شیڈول کر سکتا ہوں؟
12. ہاں، آپ اپنی اسکرپٹ کو باقاعدہ وقفوں پر چلانے کے لیے کرون جابز (لینکس) یا ٹاسک شیڈیولر (ونڈوز) استعمال کر سکتے ہیں، بروقت گذارشات کو یقینی بناتے ہوئے۔
13. Numerai's API کے ساتھ کام کرنے کے لیے کون سی لائبریریاں ضروری ہیں؟
14. اس کے علاوہ ، لائبریریاں جیسے اور فائلوں کو ہینڈل کرنے اور ان پٹ راستوں کو مؤثر طریقے سے درست کرنے کے لیے اہم ہیں۔
15. کیا مقامی طور پر میرے جمع کرانے کے عمل کو جانچنا ممکن ہے؟
16. ہاں، فرضی ڈیٹا اور ازگر کا استعمال کرنا ، آپ اصل جمع کرانے سے پہلے اپنے اسکرپٹ کی توثیق کرنے کے لیے API کالوں کی نقل کر سکتے ہیں۔
17. بڑے ڈیٹا سیٹس کو سنبھالتے وقت میں کارکردگی کو کیسے بہتر بنا سکتا ہوں؟
18. پانڈاس طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے اپنی ڈیٹا پروسیسنگ کو بہتر بنائیں جیسے اور فائلوں کو کمپریسڈ فارمیٹس میں محفوظ کرنے پر غور کریں۔
19. اگر میری API کلید غلط ہے تو مجھے کیا کرنا چاہیے؟
20. اپنے نمبرائی اکاؤنٹ سے ایک نئی کلید بنائیں اور اسے اپنی اسکرپٹ میں تبدیل کریں۔ غیر مجاز رسائی سے بچنے کے لیے اپنی چابیاں محفوظ رکھیں۔

میں آپ کی شرکت کو خودکار بنانا ٹورنامنٹ ایک مشکل دستی عمل کو ایک موثر ورک فلو میں تبدیل کر سکتا ہے۔ چاہے Python اسکرپٹس یا CLI ٹولز استعمال کر رہے ہوں، یہ حل گذارشات کو آسان بناتے ہیں اور غلطیوں کو کم کرتے ہیں۔ اپنے ڈیٹا اور اسناد کی توثیق کرکے، آپ اپنے آپ کو مستقل کامیابی کے لیے تیار کرتے ہیں۔ 😊

آٹومیشن کو اپنانے سے نہ صرف وقت کی بچت ہوتی ہے بلکہ آپ کو غلطیوں کا ازالہ کرنے کی بجائے اپنی حکمت عملیوں کو بہتر بنانے پر توجہ دینے کی بھی اجازت ملتی ہے۔ جیسے ہی آپ ان ٹولز کو اپنے ورک فلو میں ضم کرتے ہیں، آپ کو اپنی گذارشات میں زیادہ کارکردگی، اعتماد اور قابل اعتمادی کا تجربہ ہوگا۔ آپ کی کرپٹو پیشین گوئیوں کے ساتھ گڈ لک! 🚀