Во второй части нашей серии статей об объектно-ориентированном программировании (ООП) на Python для начинающих мы более глубоко погружаемся в практические концепции ООП. Опираясь на знания, полученные в первой части, мы представляем создание специализированного класса, известного как CryptoAnalysisClass. Этот класс служит инструментом для эффективного получения данных о криптовалютах временных рядов от CoinGecko, известного агрегатора данных о криптовалютах. С помощью CryptoAnalysisClass мы рассмотрим процесс получения и организации данных, уделяя особое внимание таким монетам, как «tether» и «bitcoin». На этом урок не заканчивается; он также превосходно справляется с очисткой и предварительной обработкой данных. Он обеспечивает целостность данных путем преобразования цен криптовалюты в числовой формат, устранения дублирующих записей и интеллектуального заполнения пропущенных значений.

Приведенный ниже код может показаться пугающим и сложным, но не бойтесь: в этом уроке мы собираемся шаг за шагом развивать наши знания и объяснять все на этом пути.

Если вам нравятся эти истории и вы хотите поддержать мои статьи, вы можете стать участником Medium. Всего за 5 долларов в месяц вы получите неограниченный доступ к широкому спектру знаний. Если вы зарегистрируетесь по моей реферальной ссылке, я получу небольшую комиссию без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны.

Оглавление

CryptoAnalysisClass: атрибуты

CryptoAnalysisClass — это класс Python, предназначенный для облегчения анализа данных рынка криптовалют с использованием API CoinGecko. Этот класс предоставляет структурированный и многоразовый способ получения списка криптомонет с указанной биржи, например Binance, и сохранения его для дальнейшего анализа.

Однако мы можем изменить класс для работы с другими биржами (такими как Kraken, Bybit_spot…