皆さんこんにちは!
この記事では、BinaryOptionsTools
これはリンクです
また、サポートが必要な場合は、これを確認してください
基本的な使い方
まず、github からダウンロードする必要があります:
git clone https://github.com/theshadow76/BinaryOptionsTools.git cd BinaryOptionsTools pip install -r requirements.txt
次に、main.py というファイルを作成し、次の内容を追加します。
from BinaryOptionsTools import pocketoption pocketoption("YOUR_SSID_HERE", True) print(pocketoption.GetBalance())
SSID の取得方法については Discord を確認してください。または、ここからパスワードとメールアドレスを使用してログインできます
バランスを取る
バランスをとるには、これを追加する必要があります:
print(pocketoption.GetBalance())
注文するには
2 つのオプションがあります:
- コール: def Call(self、金額: int = 1、アクティブ: str = "EURUSD_otc"、有効期限: int = 60、add_check_win: bool = False):
- Put: def Put(self、金額: int = 1、アクティブ: str = "EURUSD_otc"、有効期限: int = 60、add_check_win: bool = False):
キャンドルを手に入れる
これは関数です:
GetCandles(self, active, period, start_time=None, count=6000, count_request=1):
ここで:
- アクティブ: アクティブです。例: EURUSD_otc
- 期間: 時間枠です。例: 60、これは 60 秒のローソク足を取得します
- start_time: オプション
- count: 取得するキャンドルの量
この素晴らしいプロジェクトに関する今後の投稿については、私のプロフィールをご覧ください!
以上がBinaryOptionsTools とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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