वास्तविक समय क्रिप्टोक्यूरेंसी वेब स्क्रैपिंग और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए क्लाउडफ्लेड, ब्यूटीफुल, पांडा, क्लाउडफ्लार्ड, ब्यूटीफुल, पांडा का उपयोग करके स्ट्रीमलाइट ऐप को तैनात करने के लिए एक चरण गाइड

इस ट्यूटोरियल में, हम CloudFlade का उपयोग करके एक विश्वसनीय और परेशान करने वाले दृष्टिकोण से गुजरेंगे, जो कि CloudFlare के माध्यम से एक उपकरण है जो आपके स्ट्रीमलाइट एप्लिकेशन के लिए एक सुरक्षित, सार्वजनिक रूप से सुलभ लिंक प्रदान करता है। इस गाइड के अंत तक, हम एक पूर्ण कार्यात्मक क्रिप्टोक्यूरेंसी डैशबोर्ड प्राप्त करेंगे जो गतिशील रूप से स्क्रैप करता है और SynmarketCap से वास्तविक समय मूल्य डेटा की कल्पना करता है। आप शीर्ष 10 क्रिप्टोकरेंसी को ट्रैक कर सकते हैं, उनकी कीमतों और बाजार की पूंजीकरण की तुलना कर सकते हैं, और बेहतर अंतर्दृष्टि के लिए इंटरैक्टिव चार्ट देख सकते हैं।

!pip install streamlit requests beautifulsoup4 pandas matplotlib plotly
!npm install -g localtunnel

सबसे पहले, उपरोक्त कमांड स्ट्रीमलाइट-आधारित क्रिप्टोक्यूरेंसी डैशबोर्ड और तैनाती के लिए आवश्यक निर्भरता स्थापित करता है। पहला कमांड आवश्यक पायथन लाइब्रेरी जैसे वेब एप्लिकेशन के लिए स्ट्रीमलाइट्स, वेब स्क्रैपिंग के लिए सौंदर्यीकरण 4, पांडा के लिए प्लॉटिंग और डेटा हेरफेर के लिए इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन को स्थापित करता है। दूसरा कमांड लोकलटुनल स्थापित करता है, जो COLAB से स्ट्रीमलाइट एप्लिकेशन के लिए एक सार्वजनिक URL बनाता है।

%%writefile app.py
import streamlit as st
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import plotly.express as px


# Function to scrape cryptocurrency prices
def scrape_crypto_prices():
    url = "https://coinmarketcap.com/"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(url, headers=headers)
   
    if response.status_code != 200:
        return pd.DataFrame(), "Error fetching data."
   
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    rows = soup.select("tbody tr")(:10)  # Get top 10 cryptocurrencies
   
    data = ()
    for row in rows:
        columns = row.find_all("td")
        name = columns(2).find("p").text  # Crypto name
        symbol = columns(2).find("p", class_="coin-item-symbol").text  # Symbol
        price = columns(3).text  # Price
        change = columns(4).text  # % Change
        market_cap = columns(6).text  # Market Cap
        data.append((name, symbol, price, change, market_cap))
   
    return pd.DataFrame(data, columns=("Name", "Symbol", "Price", "% Change", "Market Cap")), None


# Streamlit UI
st.title("📈 Live Cryptocurrency Prices")


data, error = scrape_crypto_prices()
if error:
    st.error(error)
else:
    st.dataframe(data)


    data("Price") = data("Price").replace({"$": "", ",": ""}, regex=True).astype(float)


    fig = px.bar(data, x="Symbol", y="Price", color="Name", title="Top 10 Cryptos by Price")
    st.plotly_chart(fig)
   
    fig_market_cap = px.pie(data, names="Name", values="Market Cap", title="Market Cap Distribution")
    st.plotly_chart(fig_market_cap)


# Footer
st.markdown("🔄 Data scraped from CoinMarketCap. Updated in real-time.")

यहां, हम एक स्ट्रीमलाइट वेब एप्लिकेशन को परिभाषित करते हैं जो SynmarketCap से वास्तविक समय क्रिप्टोक्यूरेंसी की कीमत को स्क्रैप करता है और उन्हें इंटरैक्टिव डैशबोर्ड में प्रदर्शित करता है। यह उनके नाम, प्रतीकों, कीमतों, प्रतिशत परिवर्तन और बाजार पूंजीकरण के बाहर के लिए शीर्ष 10 क्रिप्टोकरेंसी का उपयोग करता है। स्क्रैप किए गए डेटा को पांडा का उपयोग करके संसाधित किया जाता है और षड्यंत्र के साथ कल्पना की जाती है। आवेदन कीमतों की तुलना के लिए बाजार पूंजीकरण वितरण के लिए एक बार चार्ट और पाई चार्ट प्रस्तुत करता है। यदि डेटा लाते समय कोई त्रुटि होती है तो ऐप एक त्रुटि संदेश प्रदर्शित करता है। अंत में, एक पाद नोट इंगित करता है कि डेटा गतिशील रूप से CoinMarketCap के साथ अपडेट करता है।

import subprocess
import time


# Start Streamlit in the background
subprocess.Popen(("streamlit", "run", "app.py", "--server.port=8501"))


# Wait for Streamlit to start
time.sleep(5)


# Start Cloudflare tunnel and expose the app
!./cloudflared tunnel --url http://localhost:8501 --no-autoupdate

अंत में, उपरोक्त कोड SubProcess.popen का उपयोग करके पृष्ठभूमि में स्ट्रीमलाइट एप्लिकेशन लॉन्च करता है और इसे पोर्ट 8501 पर चलाने की अनुमति देता है। शॉर्ट विलंब (समय। नींद (5)) एप्लिकेशन क्लाउडफ्लर टनल शुरू करने से पहले ठीक से शुरू होता है, जो Google Colab से प्रमाणीकरण या अतिरिक्त सेटअप के बिना एप्लिकेशन तक पहुंच का कारण बनने के लिए एक सार्वजनिक URL बनाता है।

अंत में, इस ट्यूटोरियल ने स्ट्रीमलाइट, ब्यूटीयुलस, पांडा और प्लॉटिंग का उपयोग करके वास्तविक समय क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रैकिंग एप्लिकेशन बनाने और तैनात करने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान की है। हमने SynmarketCap से लाइव क्रिप्टो डेटा को सफलतापूर्वक स्क्रैप किया, इसे इंटरैक्टिव डैशबोर्ड में प्रदर्शित किया, और क्लाउडफ्लेड का उपयोग करके इसे एकजुट किया। पारंपरिक होस्टिंग विधियों के विपरीत, यह दृष्टिकोण प्रमाणीकरण कठिनाइयों के बिना सरल तैनाती की गारंटी देता है। आप एक हल्के, एक्सेस एक्सेसिबल परिनियोजन विधि की खोज में वेब स्क्रैपिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन या डेवलपर की खोज करने वाले एक नौसिखिया हैं, यह ट्यूटोरियल टूल से सुसज्जित है जो प्रभावी ढंग से इंटरैक्टिव वेब एप्लिकेशन बनाने और साझा करने के लिए उपकरण से लैस है।

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। अनुशंसित रीडिंग- एलजी एआई रिसर्च नेक्सस प्रकाशित करता है: एआई डेटासेट में कानूनी चिंताओं को खत्म करने के लिए एजेंट एआई सिस्टम और डेटा अनुपालन मानकों को एकीकृत करने वाला एक उन्नत प्रणाली

ASIF Razzaq एक दूरदर्शी उद्यमी और इंजीनियर के रूप में मार्केटएकपोस्ट मीडिया इंक के सीईओ हैं, ASIF सामाजिक अच्छे के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावना को बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध है। उनका सबसे हालिया प्रयास आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मीडिया प्लेटफॉर्म, मार्कटेकपोस्ट का उद्घाटन है, जो मशीन लर्निंग की गहराई के लिए और कवरेज की गहराई के लिए गहरी सीखने की खबर के लिए है। यह तकनीकी रूप से ध्वनि है और एक बड़े दर्शकों द्वारा आसानी से समझ में आता है। प्लेटफ़ॉर्म में 2 मिलियन से अधिक मासिक दृश्य हैं, जो दर्शकों के बीच अपनी लोकप्रियता दिखाते हैं।