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Kraken api - get token with python

Kraken api - get token with python an example of how you can generate a WebSocket authentication token using Python for Kraken's API: ```python import time import base64 import hashlib import hmac import urllib.request import json # Replace with your Kraken API public and private keys api_key = 'YOUR_API_PUBLIC_KEY' api_secret = 'YOUR_API_PRIVATE_KEY' # API endpoint and parameters api_path = '/0/private/GetWebSocketsToken' api_nonce = str(int(time.time() * 1000)) api_post = 'nonce=' + api_nonce # Create the SHA256 hash api_sha256 = hashlib.sha256(api_nonce.encode('utf-8') + api_post.encode('utf-8')).digest() # Create the HMAC signature api_hmac = hmac.new(base64.b64decode(api_secret), api_path.encode('utf-8') + api_sha256, hashlib.sha512) api_signature = base64.b64encode(api_hmac.digest()) # Create the request api_request = urllib.request.Request('https://api.kraken.com' + api_path, api_post.encode('utf-8')) ap

[핵심기초] 파이썬에서 정규 표현식 이용하기

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  [핵심기초] 파이썬에서 정규 표현식 이용하기 파이썬에서 정규표현식을 사용하기 위해서는 Regex를 위한 모듈인 re 모듈을 사용합니다.  re 모듈의 compile 함수는 정규식 패턴을 입력으로 받아들여 정규식 객체를 리턴합니다. re.compile('검색 대상 문자열') 함수로 검색 대상 문자열을 입력하고 정규식 객체 (re.RegexObject 클래스 객체)를 통해 정규식을 이용할 수있습니다. re.RegexObject 클래스는 re.search(pattern), re.match(pattern) ,re.split(pattern) 등과 같이 문자열을 검색, 분리, 대체 하는 다양한 함수들을 제공합니다. 1. 파이썬 Re모듈이 제공하는 Method 기능 - match(), search(), findall(), split(), sub() 등과 같이 다양한 함수를 제공합니다. 구분 Method 종류 설명 검색 re.match(RE, string) 문자열의 시작 부분에서 RE가 일치하는지 판단합니다. re.search(RE, string) 문자열을 읽어  RE가 일치하는 위치를 찾으습니다. re.findall(RE,string) RE가 일치하는 모든 부분 문자열을 찾아 리스트로 반환합니다. re. finditer(RE,string) RE가 일치하는 모든 부분 문자열을 찾아 iterators 로 반환합니다 분리 re.split(RE, string) 문자열을 RE 패턴으로 쪼개어 리스트로 반환 합니다. 대체 re.sub(RE, SUB,  string) 문자열에서 RE 패턴의 문자열을 SUB 문자열로 대체합니다. * Iterators :  https://www.w3schools.com/python/python_iterators.asp 다음은 파이썬 정규표현식 re 모듈을 import 하고 특정 문자열에서 무궁화로 시작하고 bloomed.로 마치는 문자를 확인하는  정규표현식입 니다. import  re txt =  "무궁화 꽃이 피었다, The

(증권)토큰증권을 위한 전자증권제도와 계좌 관리기관의 이해

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  (증권) 토큰증권을 위한  전자증권제도의 계좌 관리기관의 이해 전자증권법의 개정으로  토큰 증권 (STO, Security Token Offering)  발행기관이 계좌 관기기관이 될 수 있게 됩니다. 전자증권법의 연장선에서 토큰증권이 탄생하게 됨으로 기존 전자증권과 계좌 관리기관에 대한 내용을 정리했습니다. ’전자증권법 자본시장법 입법’ 토큰증권 발행/유통을 허용하는 전자증권법·자본시장법 개정안 정리 2023년 7월 13일에 개최된 '전자증권법 자본시장법 입법 공청회'에서는 토큰증권 발행을 허용하는 전자증권법·자본시장법 개정안이 공개되었습니다. 토큰증권 발행을 위해서는 전자증권법, 유통의 경우 자본시장법의 개정이 필요합니다. 주요 개정사항은 다음 세 가지에 대한 부분을 다루고 있습니다.        1. 발행인 계좌관리기관        2. 장외거래중개업자        3. 분산원장 이번 개정안은 STO 관련 사업자와 투자자에게 법적 안정성을 제공하여 투자자 보호하에 혁신이 가능한 환경을 조성할 것으로 예상됩니다. 1. 발행인 계좌 관리기관 전자 증권법  개정으로 발행인은 토큰증권의 권리 내용과 권리자 정보를 분산원장에 기재하고 관리할 수 있어, 혁신 기업의 자본시장 접근성이 증가할 것입니다. 2. 장외 거래 중개 업자 또  자본시장법 개정으로  다양한 토큰증권을 다자간 상대매매 방식으로 유통할 수 있어 금융투자상품 및 투자중개업의 혁신을 이끌 것으로 전망됩니다. 3. 분산원장 이번 개정안에서 블록체인 기술 혁신으로 '증권을 거래하는 방법'에 대한 제도가 바뀐 것으로 보아 역사적인 분기점을 만들었다고 평가됩니다. 토큰증권 발행시장은 증권사 중심으로 전자증권법 개정안에서 분산원장 참여자를 계좌관리기관으로 제한하는 내용이 중요합니다. 대부분의 계좌관리기관은 증권사이기 때문이며, 일부 은행에서는 계좌관리기관의 역할을 하고 있는 경우도 있습니다. 그러나 현재 상황에서는 IT 기업들은 노드로 참여할 수 없는 제약이 있는 것으로 해석됩니

(좋은글) 행복한 인생을 위한쇼펜하우어의 명언 모음(Schpenhauer)

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행복한 삶을 위한 쇼펜하우어의 명언집 (Schpenhauer) 독일의 철학자 아르투어 쇼펜하우어( Arthur Schopenhauer,  1788년 2월 22일 ~ 1860년 9월 21일) " 당신의 인생이 왜 힘들지 않아야 한다고 생각하십니까 ! " " 자주 절망하고, 가끔 행복하라 ” 쇼펜하우어의 명언에서 깨달음은 행복하려면  불행을 줄이면 된다고 합니다. 헛된 꿈과 희망을 가지라는 것 보다 현실에서 만족하고 기쁨을 즐기라고 합니다. 행복해지고 싶을 수록 불행해지는 현대인의 삶에 주는 교훈은   "인생은 고통이며, 고통은 집착에서 비롯되고, 따라서 집착을 버림으로써 우리는 고통의 소멸에 이를 수 있다"는 것을 깨우치게 합니다. 1. 우리는 이미 가지고 있는 것에 대하여는 좀처럼 생각하지 않는다 , 언제나 없는 것만을 생각한다.  2. 우리들이 어려운 형편에 있을 때는 과거의 좋은 기억들을 회상한다 는 것이 매우 유용한 일이 될 수 있지만, 좋은 형편에 있을 때는 나빴던 기억따위가 매우 냉혹하고 불완전한 것이 된다는 것은 참으로 기묘한 사실이다.  3. 우리들 인간과 비교해 볼 때 짐승은 한가지 참된 지혜를 가지고 있다는 것이다.  그것은 현재라고 하는 순간을 늘 차분하고 조용한 기분으로 지낸다는 것이다.  4. 이 세상에 있는 모든 생물은  살려고 하는 의지를 충분히 가지고 있으나, 이 의지가 충분히 만족되지 않기 때문에  산다는 것은 괴로운 것이다.  5. 약간의 근심, 고통, 고난은 항시 누구에게나 필요한 것이다.  바닥 짐을 싣지 않은 배는 안전하지 못하여 곧장 잘 수 없으리라. 6. 양서(良書)를 읽기 위한 조건은 악서(惡書)를 읽지 않는 것이다.  7. 인간의 행복은 거의 건강에 의하여 좌우되는 것이 보통이며,  건강하기만 하다면 모든 일은 즐거움과 기쁨의 원천이 된다. 반대로 건강하지 못하면, 이러한 외면적 행복도 즐거움이 되지 않을 뿐 아니라 뛰어난 지(知), 정(情), 의(義)조차도 현저하게 감소된

로그의 통찰 로그 인텔리전스(Log Intelligence AIOps)

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로그의 통찰 로그 인텔리전스(AIOps) 로그 인텔리전스 (Log Intelligence, AIOps)는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하기 위한 접근 방식입니다. AIOps는 IT 환경에서 발생하는 대량의 데이터와 로그를 분석하여 문제를 예측하고 해결하며, 더 나은 운영 및 관리 프로세스를 구축 할 수 있습니다. 로그의 통찰 로그 인텔리전스 (AIOps) 사례와  도구 로그는 애플리케이션에서 생기는 오류나 처리 상황을 파악하기 위해 사용하는 프로그램의 모니터링에 가장 기본적인 기능입니다. 최근 로그들의 분석 환경들은 클라우드 및 분산 환경의 다양하고 방대한 로그를 수집하여 실시간 분석하여 자동화하는 것이 로그 인텔리전스의 동향입니다.   일반적인 로그의 활용 개발 측면에서는 애플리케이션과 시스템의 로그를 수집하여 애플리케이션들의 결함을 찾고 성능과 품질을 개선하는데 활용 합니다. 보안 측면에서는 서비스의 이상 징후나 침해 예방을 위한 보안 감시를 통해 서비스를 감시/관리 하는데 활용됩니다. 또 비즈니스 상에서는 서비스의 결함과 처리 상태를 확인하여 완전한 서비스 품질관리 차원에서 활용되고 있습니다 이러한 일반적인 환경들도 대부분 통합 로그시스템, 클라우기반 로그수집과 분석 등을 할 수있는  다양한 도구와 결합하여 실시간으로 로그 수집과 분석이 가능해 졌습니다.   로그 분석 도구의 동향 최근 로그 분석 도구는  앱 또는 시스템의 이용자 관점에서 데이터를 수집하여 통찰력을 얻을 수 있도록  통합된 환경에서 로그를  실시간으로  수집하고 모니터링하고  분석/평가가 가능해졌습니다. 산더미 같은 로그 데이터에서 가장 의미 있는 이용자의 행동 패턴을 실시간으로 찾아냄으로써 발생한 문제를 신속하게 해결하고 수정할 수 있게 되었습니다. 반면 기존의 로그 분석 도구는 배치를 통한 수동 쿼리 수준에서 동일한 데이터를 찾거나 규칙 기반 정책을 이용해서  데이터를 통합하고 정제하는 선행 작업이 필요합니다. 이러한 방식으로도 현재 시스템에서 실행 중

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