Edgar Pro - Procedural Level Generator程序关卡生成器Unity游戏开发插件资源unitypackage 版本2.0.8 支持Unity版本2019.4.34或更高 Edgar 是一个程序化 2D 关卡生成器。它将基于图形的方法与手工制作的房间模板相结合，使游戏设计师能够完全控制生成的关卡。 描述 基于图的方法 您可以准确决定关卡中需要多少个房间以及它们应如何连接，生成器会生成完全遵循该结构的关卡。你想在每个关卡的最后都有一个老板房间吗？或者是关卡中间的商店房间？基于图的方法一切皆有可能。 手工制作的房间模板 各个房间的外观由所谓的房间模板控制。这些是预先编写的构建块，算法在生成关卡时从中进行选择。它们是使用 Unity 图块地图创建的，但它们也可以包含其他游戏对象，例如灯光、敌人或带有战利品的箱子。您还可以为不同类型的房间分配不同的房间模板。例如，重生室看起来应该与首领室不同。 购买之前 尽管生成器非常强大，但准备一个很难生成的输入相对简单。例如，您的关卡图中可能有太多房间/周期，或者您的房间模板可能限制太多。因此，如果您想生成复杂的关卡，但又不

sec.gov EDGAR 文件查询和实时 API 涵盖 1993 年以来 10,000多家上市公司、ETF、对冲基金、共同基金和投资者的超过1800 万份 SEC Edgar 文件。 每个文件都映射到 CIK 和股票代码。 支持所有 +150 表单类型，例如 10-Q、10-K、4、8-K、13-F、S-1、424B4 等等。 API 在 SEC EDGAR 上发布后立即返回新文件。 XBRL 到 JSON 转换器和解析器 API。 从任何 10-K 和 10-Q 文件中提取标准化财务报表。 不需要 XBRL/XML - JSON 格式。 包括 13F 馆藏 API。 实时监控所有机构所有权。 通过 websockets 支持 Python、R、Java、C++、Excel 脚本 支持客户端和服务器端 JavaScript（Node.js、React、React Nati

塞德加 一次获得各种公司的文件确实很痛苦，但是SEC-Edgar会为您做到这一点。 您可以使用一个命令从EDGAR数据库下载公司的所有定期报告，文件和表格。 安装 您可能需要使用pip安装软件包： $ pip install secedgar 或者 您可以克隆项目或将其下载为zip。 $ git clone https://github.com/sec-edgar/sec-edgar.git $ cd sec-edgar $ python setup.py install 跑步 from secedgar . filings import Filing , FilingType # 10Q filings for Apple (ticker "aapl") my_filings = Filing ( cik_lookup = 'aapl' , filing_type = Filing

从1993年开始使用python-edgar edgar建立SEC文件的主索引 自1993年以来，SEC档案索引就按季度划分（1993-QTR1、1993-QTR2 ...）。 通过使用python-edgar和某些脚本，您可以通过将季度索引文件拼接在一起，轻松地重建自1993年以来所有文件的主索引。 然后可以将主索引文件输入数据库，熊猫数据框，Stata等。 索引文件是类似于csv（由竖线|分隔）的文件，其中包含以下信息： 公司名称（例如TWITTER, INC ） 公司CIK（例如0001418091 ） 填充日期（例如2013-10-03 ） 填充类型（例如S1 ） EDGAR上的填充URL（ edgar/data/1418091/0001193125-13-390321.txt ） python-edgar下载完索引文件后，您可以使用csv.csvreader或pan

Python SEC埃德加 一个Python应用程序，用于从sec.gov/edgar网站下载和解析完整的提交文件。 该项目的目标是使您可以轻松地将SEC网站上的文件提交到您想要的公司和表格的计算机上。 我试图缓解此项目的一些障碍： CIK到Ticker等效-可能最大的障碍就是为您想要的公司弄清楚CIK。 我试图通过将CIK映射到代码的参考文件来绕过此操作。 我敢肯定有更好的方法，但是目前看来，它是可行的。 整理数据-我决定简化它，并整理类似于SEC Edgar网站的数据（下面将对其进行说明） 特征 按股票筛选 按表格类型过滤 提取完整提交文件的内容 快速入门指南 说明文件： : 设置环境（Windows） git clone https://github.com/ryansmccoy/py-sec-edgar.git cd py-sec-edgar conda create

Edgarsearch 搜寻EDGAR数据库以下载索引文件和文件。 使用此搜寻器可基于多个条件（时间段，表单类型和CIK）从SEC EGDAR数据库下载索引文件和文件。 搜寻器能够从归档文件中还原原始文件（html，jpg，pdf等），并使用您喜欢的文件名模式进行保存。 特征 该项目使您可以轻松进行以下操作： 搜索EDGAR数据库 根据您的搜索下载索引文件 使用多线程下载基于搜索的文件，以加快流程 保留以从服务器获取的原始格式或原始文档（html，jpg）格式保存文件 使用您自己的文件名模式来满足您的需求 入门 安装 只需使用pip安装egdarsearch： pip install edgarsearch 此代码将安装edgarsearch软件包及其依赖项（Pandas）。 进口 使用导入包 from edgarsearch import edgarsearch 用 定义搜索，下

EDGAR-报告-文本分析 从EDGAR灌装中提取数据并进行文本分析。 在该项目中，对EDGAR灌装进行了文本数据提取和文本分析。 分析是在10k和10Q填充时完成的。 它是使用python执行的。 输入 输入文件包含与EDGAR不同的填充。 格式为.txt。 总共处理了152个文件。 提取与分析 A.进行基本清洁，并使用正则表达式提取目标切片。 目标部分是- 管理层的讨论与分析 关于市场风险的定量和定性披露 风险因素 B.进行了文本分析的不同部分，其中包括- 情绪分析 可读性分析 复杂字数 字数 情绪分析 使用基于词法的方法进行情感分析。 积极得分：如果在“积极字典”中找到每个单词，则为其分配+1值，然后将所有值相加即可得出该得分。 否定分数：如果在“否定字典”中找到每个单词，则为其分配-1的值，然后将所有值相加即可得出该分数。 我将分数乘以-1，以便分数为正数。 极性分数