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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

Firebase 분석 데이터를 조회하는 방법은

Firebase 분석 데이터를 조회하는 방법은 다음과 같습니다. Firebase 계정에 로그인합니다. Firebase 콘솔의 시작 페이지에서 앱을 선택합니다. 왼쪽 탐색 메뉴에서 분석 을 클릭합니다. 분석 페이지에서 다음과 같은 보고서를 확인할 수 있습니다. 대시보드: 앱의 전반적인 성과를 한눈에 파악할 수 있는 보고서입니다. 이벤트: 앱에서 발생한 이벤트를 분석할 수 있는 보고서입니다. 잠재고객: 앱의 사용자를 분석할 수 있는 보고서입니다. 목표: 앱의 목표를 달성하는 데 도움이 되는 보고서입니다. 원하는 보고서를 클릭하면 해당 보고서의 데이터를 조회할 수 있습니다. 데이터를 조회하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 보고서 필터: 보고서의 데이터를 필터링하여 원하는 데이터를 조회할 수 있습니다. 차트: 데이터를 차트로 표시하여 시각적으로 확인할 수 있습니다. 데이터 테이블: 데이터를 표로 표시하여 자세하게 확인할 수 있습니다. 또한, Firebase 분석 데이터를 BigQuery에 연결하여 보다 복잡한 분석을 수행할 수도 있습니다. BigQuery는 Google Cloud Platform의 데이터웨어하우스 서비스로, 대규모 데이터 세트를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. Firebase 분석 데이터를 조회하는 방법에 대한 자세한 내용은 Firebase 문서를 참조하세요. 다음은 Firebase 분석 데이터를 조회하는 데 유용한 몇 가지 팁입니다. 보고서를 정기적으로 확인하여 앱의 성과를 추적하세요. 데이터를 분석하여 앱을 개선할 수 있는 방법을 찾으세요. 데이터를 다른 데이터 소스와 결합하여 더 심층적인 분석을 수행하세요. 예를 들어, 앱의 이벤트 보고서 를 사용하여 다음과 같은 정보를 얻을 수 있습니다. 사용자는 앱의 어떤 기능을 가장 많이 사용합니까? 사용자는 앱을 어떤 경로로 사용합니까? 사용자는 앱에서 어떤 목표를 달성합니까? 이러한 정보를 통해 앱의 사용자 경험을 개선하거나 새로운 기능을 추가

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