Dieser Beitrag zeigt, wie Sie zwei leistungsstarke Python-Bibliotheken, Beavers und Perspective, nutzen können, um Daten in Echtzeit zu analysieren und in einem Dashboard anzuzeigen.

Architekturübersicht

Wir werden uns mit der Websocket-API von Coinbase verbinden, um Kryptomarkt-Updates in Echtzeit zu erhalten.

Um diese Daten mit anderen Diensten zu teilen und Produzenten vom Verbraucher zu entkoppeln, veröffentlichen wir diese Daten über Kafka als JSON.

Wir schreiben dann einen Beavers, der die Daten von Kafka liest, sie anreichert und in einem perspektivischen Dashboard veröffentlicht.

Ersteinrichtung

Du brauchst:

• Git
• Python (mindestens 3.10)
• Docker zum Ausführen eines Kafka-Clusters
• Kafka CLI-Tools

Der Code für dieses Tutorial ist auf Github verfügbar

Klonen Sie das Repo

git clone https://github.com/0x26res/beavers-examples
cd beavers-example/coinbase_analytics/

Richten Sie die virtuelle Umgebung ein

python3 -m venv --clear .venv
source ./.venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Kafka einrichten

Wir verwenden das Kafka-Kraft-Docker-Image, um einen supereinfachen Kafka-Cluster auszuführen.