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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 data를 big query 로 데이터를 보내는 방법

BigQuery는 Google Cloud Platform의 데이터웨어하우스 서비스로, 대규모 데이터 세트를 쿼리하고 분석할 수 있습니다. BigQuery를 사용하여 데이터를 이용하는 방법은 다음과 같습니다. 데이터를 BigQuery에 로드합니다. BigQuery에 데이터를 로드하는 방법은 다음과 같습니다. 일괄 로드: 데이터를 한 번에 BigQuery에 로드합니다. 스트리밍 로드: 데이터를 지속적으로 BigQuery에 로드합니다. 생성된 데이터: BigQuery 쿼리 결과를 사용하여 새 데이터를 생성합니다. 외부 테이블: Cloud Storage, Bigtable, Spanner, Google Drive에 저장된 데이터를 BigQuery에서 쿼리할 수 있습니다. 데이터를 쿼리합니다. BigQuery는 SQL을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있습니다. SQL은 데이터를 조회, 수정, 삽입, 삭제하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 데이터를 시각화합니다.  BigQuery의 대시보드, 차트, 그래프, 지도 등을 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 데이터를 분석합니다. BigQuery는 다양한 분석 도구를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery의 통계 분석, 머신러닝, 자연어 처리 기능을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. BigQuery로 데이터를 이용하는 데 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다. 데이터를 정제 및 변환합니다. 데이터를 쿼리하거나 분석하기 전에 데이터를 정제하고 변환해야 합니다. 이는 데이터의 정확성과 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 구조화합니다. 데이터를 구조화하면 데이터를 더 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 데이터를 보안합니다. 데이터를 보안하여 불법 액세스로부터 보호해야 합니다. BigQuery는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 저장하고 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. BigQuery를 사용하여 데이터를 이용하면 비즈니스

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