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每日GitHub项目推荐：CCXT - 连接百余家交易所的加密交易利器！

各位区块链与量化交易爱好者，今天我们带来一个在GitHub上拥有 38,000+ 星标、8,000+ Fork 的明星项目——ccxt/ccxt！它是一个强大的加密货币交易库，旨在简化与全球加密货币交易所和支付处理服务的交互。

项目亮点

CCXT（CryptoCurrency eXchange Trading Library）的出现，彻底改变了开发者、量化交易员和数据科学家与复杂加密货币交易市场互动的方式。

从技术角度看，它提供了一套统一的API接口，支持多达 100+ 家主流加密货币交易所。这意味着你无需为每个交易所学习不同的API文档和SDK，只需一套代码，即可轻松获取市场数据、管理账户、执行交易。更棒的是，它支持 JavaScript/TypeScript、Python、C#、PHP 和 Go 等多种主流编程语言，极大地降低了开发门槛，让你的交易策略可以轻松跨平台部署。项目还提供了可选的标准化数据格式，便于进行跨交易所的分析和套利操作。

从应用角度看，CCXT是构建各类加密交易应用的基础。无论是开发自动交易机器人、进行市场数据分析与可视化、回测交易策略、开发交易指标，还是仅仅需要快速获取行情，CCXT都能提供强大的支持。它不仅仅是一个工具，更是连接你与全球加密市场的高速公路。

技术细节/适用场景

CCXT核心使用TypeScript开发，然后转译到Python、PHP、C#和Go，确保了多语言版本的功能一致性和高性能。它提供了完整的公共API（获取市场数据、订单簿、交易历史、K线等）和私有API（管理账户、查询余额、下单、充提等）。对于追求极致速度和效率的用户，Python版本还支持orjson库，加速JSON解析。

此外，CCXT还贴心地提供了命令行工具（CLI），让你无需编写代码，也能直接在终端进行查询和交易操作，对于快速验证想法或执行紧急任务尤其方便。

如何开始/链接

想要深入了解或立刻开始使用这个项目吗？安装非常简单，只需通过你偏爱的语言的包管理器：

  • JavaScript/Node.js: npm install ccxt
  • Python: pip install ccxt
  • PHP: composer require ccxt/ccxt
  • C#: Install-Package ccxt (通过NuGet)
  • Go: go install github.com/ccxt/ccxt/go/v4@latest

或者，你也可以直接访问GitHub仓库获取更多信息和示例代码：

GitHub 仓库：https://github.com/ccxt/ccxt

呼吁行动

CCXT凭借其卓越的兼容性和易用性，已经成为加密交易领域不可或缺的工具。如果你正在寻找一个可靠、高效的方案来集成多个加密交易所，或者想构建自己的交易机器人，那么CCXT绝对值得你投入时间探索。

立即点赞、Fork并分享给你的朋友们吧！也欢迎你贡献代码，让这个项目变得更强大！

每日GitHub项目推荐：Perplexica - 开源AI搜索引擎，深度理解你的疑问！

今天，我们为大家带来一个令人兴奋的GitHub项目——Perplexica。这是一个强大的开源AI驱动搜索引擎，旨在为你提供比传统搜索更智能、更深入的答案。如果你厌倦了在茫茫信息中手动筛选，Perplexica或许能改变你的搜索体验！

Perplexica的核心理念是打造一个能够真正理解用户查询的智能搜索引擎。它不仅仅是简单地返回关键词匹配的结果，而是利用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入技术，深入互联网，为你提炼出带有引用来源的清晰答案。作为流行的Perplexity AI的开源替代品，Perplexica在保证功能强大的同时，也承诺更高的透明度和隐私保护。它不依赖过时的数据索引，而是通过集成SearxNG元搜索引擎，确保你总是能获取到最新、最准确的信息。

项目亮点包括：

  • 智能理解与回答：不再只是链接列表，Perplexica能直接给出带有出处的答案。
  • 本地LLM支持：你可以选择使用Qwen、DeepSeek、Llama、Mistral等本地大语言模型，实现更私密的搜索体验。
  • 多维度聚焦模式：提供“全部”、“写作助手”、“学术搜索”、“YouTube搜索”、“Wolfram Alpha搜索”和“Reddit搜索”等多种模式，满足不同场景下的专业搜索需求。
  • API集成能力：开发者可轻松将其强大功能嵌入自己的应用中。
  • 始终保持最新：通过SearxNG获取实时信息，告别过时搜索结果。

Perplexica主要采用 TypeScript 构建，其架构设计兼顾了灵活性和效率。无论你是学生、研究员、开发者，还是仅仅追求更高效搜索的普通用户，Perplexica都能为你提供定制化的智能搜索方案。特别是对于那些注重数据隐私、希望使用本地LLM，或者需要将AI搜索能力整合到自己应用中的开发者来说，Perplexica无疑是一个极具吸引力的选择。目前，该项目已获得 24595 个星标，足以证明其潜力和受欢迎程度！

想要亲自体验Perplexica的强大功能吗？项目的安装非常友好，官方强烈推荐使用Docker进行快速部署。详细的安装指南和API文档都已在仓库中提供，让你可以轻松上手。

即刻探索：https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica

不要犹豫，点击链接，探索Perplexica如何重新定义你的搜索方式！如果你觉得这个项目有用，请给它点亮一个Star，你的支持将是开源社区最大的动力。期待你的贡献和反馈！

每日GitHub项目推荐：MarkItDown - 微软出品的AI文档预处理利器！

今天的推荐项目来自科技巨头微软，它是一款名为 MarkItDown 的Python工具。如果你经常与各种格式的文档打交道，尤其是为LLMs（大型语言模型）或文本分析准备数据，那么 MarkItDown 绝对是你的效率神器！它能将各种复杂格式的文件轻松转换为结构化的Markdown，让AI更好地理解你的内容。

项目亮点

MarkItDown 的核心价值在于其强大的“格式统一”能力。想象一下，无论是PDF报告、Word文档、Excel表格、PowerPoint演示文稿，甚至是图片中的文字（通过OCR）或音频的转录，它都能将它们转化为对LLM极度友好的Markdown格式。

  • 兼容性之王：项目支持的输入格式几乎涵盖了我们日常工作中的所有类型，从常见的Office文档、PDF到HTML、CSV，甚至YouTube链接和ZIP文件！这意味着你几乎可以将任何形式的数字信息转化为统一的Markdown。
  • AI友好设计：项目特别强调了将内容转化为Markdown的优势。Markdown因其简洁的标记和对结构良好的表示，能帮助LLM更好地理解和处理文档信息，并且在token效率上也表现出色，是构建AI应用的重要一环。
  • 结构保留：不同于简单的文本提取，MarkItDown 致力于在转换过程中保留文档原有的标题、列表、表格、链接等关键结构。这对于后续的语义理解、信息抽取和知识图谱构建至关重要。

技术细节与适用场景

这款轻量级的Python工具（已获得 74,328 Stars 和 4,126 Forks）不仅提供了简洁的命令行接口，还支持Python API调用，方便集成到你的自动化工作流中。它甚至支持插件扩展，可以与Azure Document Intelligence等高级服务集成，或者利用LLM进行图片描述，进一步提升文档处理能力。

  • 适用场景：无论你是数据科学家、AI研究员，还是需要自动化处理大量异构文档的开发者，MarkItDown 都能帮助你高效地将非结构化或半结构化数据转化为高质量的、可供LLM消费的统一格式，极大地简化数据预处理流程。

如何开始

入门非常简单，你只需确保Python 3.10+环境，然后通过pip安装：

pip install 'markitdown[all]'

接着，就可以通过命令行或Python代码进行转换了，例如：

markitdown your_document.pdf > output.md

项目链接

探索更多功能或开始你的第一次转换，请访问项目的GitHub仓库：https://github.com/microsoft/markitdown

呼吁行动

如果你觉得 MarkItDown 对你的工作有所帮助，不妨给它点个星，或者探索一下它的代码库，甚至贡献你的力量。社区的参与是项目持续发展的动力！