semvec/pypi-packages huggingface dataset:
vnpy-udata 2023.3.1
UData datafeed for VeighNa quant trading framework.
License: MIT
Keywords: quant,quantitative,investment,trading,algotrading

# VeighNa框架的恒生UData数据服务接口

<p align="center">
  <img src ="https://vnpy.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/vnpy-logo.png"/>
</p>

<p align="center">
    <img src ="https://img.shields.io/badge/version-2023.3.1-blueviolet.svg"/>
    <img src ="https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-yellow.svg"/>
    <img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.7|3.8|3.9|3.10-blue.svg" />
    <img src ="https://img.shields.io/github/license/vnpy/vnpy.svg?color=orange"/>
</p>

## 说明

基于恒生的hs_udata开发，支持以下中国金融市场的K线数据：

* 期货：
  * CFFEX：中国金融期货交易所
  * SHFE：上海期货交易所
  * DCE：大连商品交易所
  * CZCE：郑州商品交易所
  * INE：上海国际能源交易中心
* 股票：
  * SSE：上海证券交易所
  * SZSE：深圳证券交易所

注意：需要购买相应的数据服务权限，可以通过[该页面](https://udata.hs.net/)申请试用。


## 安装


安装环境推荐基于3.0.0版本以上的【[**VeighNa Studio**](https://www.vnpy.com)】。

直接使用pip命令：

```
pip install vnpy_udata
```


或者下载源代码后，解压后在cmd中运行：

```
pip install .
```


## 使用

在VeighNa中使用恒生UData时，需要在全局配置中填写以下字段信息：

|名称|含义|必填|举例|
|---------|----|---|---|
|datafeed.name|名称|是|udata|
|datafeed.username|用户名|否|token|
|datafeed.password|密码|是|mo-kWW7Jjyq1-bjAAhQcz1z7YsJS6BkY3XazSAC-81jWW3294|
adbdevicechanger 0.11
Changes android_id / device_name
License: MIT
Keywords: adb,android_id,device_name,change


# Changes android_id / device_name

## pip install adbdevicechanger

### Tested against Python 3.9.15 / Windows 10 / Anaconda / BlueStacks 5.9.300.1014 N32 

Probably needs root on any device, tested only with BlueStacks.


```python

from adbdevicechanger import AdbChanger

adc = AdbChanger(
    adb_path="C:\\Users\\Gamer\\AppData\\Local\\Android\\Sdk\\platform-tools\\adb.exe",
    deviceserial="localhost:5555",
)
adc.connect_to_device()
adc.change_android_id_and_device_name(
    modelregex=".*",
    developerregex=".*",
    androidfullnameregex=".*",
    year=">1",
    month=">0",
    versionnumberaround=7.05,
)
adc.change_android_id()
adc.change_device_name(
    modelregex=".*",
    developerregex=".*",
    androidfullnameregex=".*",
    year=">1",
    month=">0",
    versionnumberaround=7.05,
)

dfframe = AdbChanger.get_random_android_cellphones(
    modelregex="Samsung.*",
    developerregex=".*",
    androidfullnameregex=".*",
    year=">2010",
    month=">0",
    versionnumberaround=9.05,
    howmany=10,
    return_list=False,
)
print(dfframe)

r"""
b'Row: 0 _id=2331, name=android_id, value=9d7f16c50ea84d99\r\n'
b'Row: 0 _id=222, name=device_name, value=Redmi 5A\r\n'
b'Row: 0 _id=2332, name=android_id, value=4ea89127afab45b4\r\n'
b'Row: 0 _id=222, name=device_name, value=Redmi 5A\r\n'
b'Row: 0 _id=2332, name=android_id, value=4ea89127afab45b4\r\n'
b'Row: 0 _id=223, name=device_name, value=ZTE Axon 7s\r\n'



                   aa_model  ...              uuid
0       Samsung Galaxy A21s  ...  c20ef8d006bd44db
1   Samsung Galaxy Z Fold 2  ...  0dfccdf0fe684649
2       Samsung Galaxy A10e  ...  ea74e780e3404b28
3       Samsung Galaxy A20s  ...  52b35c30faa249a3
4        Samsung Galaxy A10  ...  abe17cb2a0b0422b
5  Samsung Galaxy Xcover 4s  ...  c966c462ce044278
6        Samsung Galaxy A41  ...  6818973df8c1492a
7        Samsung Galaxy A70  ...  2e2fbf456043410a
8        Samsung Galaxy M02  ...  5d6b729f46184046
9        Samsung Galaxy A21  ...  4a4bd271ec60473d
[10 rows x 10 columns]

"""

```