Хэштег #javascript | Тинькофф Инвестиции Пульс

Войти

🚀 Вышел новый JavaScript/TypeScript SDK для T-Invest API Пишете торгового робота, дашборд или свой сервис на JS? Теперь не нужно разбираться с «сырым» gRPC. Устанавливаете пакет, передаёте токен и получаете типизированные команды. ⚡ Что умеет • Один API для браузера и Node.js • Типы генерируются из контрактов API, поэтому ошибки видны ещё в редакторе, а не в проде • Цены приходят в Decimal, так что ошибок округления вроде 0.1 + 0.2 ≠ 0.3 в расчётах нет • Стримы котировок, свечей и стакана приходят как RxJS Observable • Есть песочница, чтобы проверять стратегии без реальных денег • Движок для стратегий и бэктестинга: индикаторы, правила входа и выхода, прогон на истории и переход в live-торговлю 🧑‍ Как начать npm install @ttech-pub/invest-sdk-node @ttech-pub/invest-core @ttech-pub/grpc-node-client const sdk = await InvestNodeSDK.create({ token }) const { instruments } = await sdk.send(new GetSharesCommand({ ... })) 📦 Пакеты. Берите только то, что нужно • invest-sdk-node / invest-sdk-web: высокоуровневый SDK для сервера и браузера • invest-engine-node: стратегии и бэктестинг • grpc-node-client / grpc-web-client: низкоуровневые gRPC-клиенты с поддержкой middleware • invest-rest-client: REST-клиент на случай, если gRPC недоступен • invest-core: общая основа (Decimal, ошибки, кэш) Все пакеты опубликованы в npm под scope @ttech-pub. 🔗 Документация: 🔗 Репозиторий и примеры: Попробуйте и расскажите в комментариях, чего не хватает: следующие релизы планируем по вашей обратной связи 👇

Книга Киран Дейл «Визуализация данных с помощью Python и JavaScript. Анализ и преобразование данных» (2-е издание) — это практическое руководство по созданию интерактивной веб-визуализации, охватывающее полный цикл: от сбора и очистки данных до их доставки и отображения в браузере. Главная ценность книги — сочетание двух сильных сторон: Python для мощного анализа и обработки данных (с использованием pandas, NumPy, Matplotlib и Scrapy) и JavaScript (в частности библиотека D3.js) для создания впечатляющих и интерактивных веб-интерфейсов. В основе книги лежит сквозной практический проект по визуализации данных о Нобелевских лауреатах, что позволяет сразу применить изученные инструменты на реальной задаче. Книга построена по принципу «тулчейна»: вы последовательно проходите все этапы работы с данными. Вы научитесь парсить веб-страницы с помощью Scrapy, очищать и анализировать «грязные» данные с помощью pandas, строить статические и интерактивные графики с Matplotlib и Plotly, создавать простой API на Flask для доставки данных, а главное — освоите ключевые концепции D3.js для создания сложных, синхронизированных и анимированных визуализаций (диаграмма временной шкалы, карта мира, столбчатая диаграмма, список с биографиями). Книга отлично подходит для разработчиков, знакомых с Python или JavaScript, которые хотят освоить востребованную область веб-визуализации данных, и представляет собой уникальный материал, объединяющий бэкенд-обработку данных и фронтенд-разработку в одной связке. ---