Entwicklung von Blockchain -Anwendungen mit Python
Python ist für die Blockchain -Entwicklung geeignet, insbesondere für Anfänger und Bildungszwecke. Es unterstützt das Erstellen einfacher dezentraler Apps (DAPPs), das Experimentieren mit intelligenten Verträgen und das Verständnis der Blockchain -Mechanik. Installieren Sie zu Beginn Python 3.x und wichtige Bibliotheken wie Web3.py, Py-Solc-X und Flask oder Fastapi. Verwenden Sie Ganache als lokales Ethereum -Netzwerk zum Testen. Eine grundlegende Blockchain kann unter Verwendung einer Blockklasse, einer Blockchain-Klasse, SHA-256-Hashing und einem Mechanismus zur Arbeitskontrolle erstellt werden. Um mit Ethereum zu interagieren, stellen Sie eine Verbindung zu einem Knoten über Web3.py her und verwenden Sie ABI und Bytecode für die Vertragsinteraktion. Smart Contracts können mit Py-SOLC-X und Web3.PY kompiliert und bereitgestellt werden, indem Soliditätsdateien erstellt, Vertragsobjekte erstellt, signierte Transaktionen gesendet werden und Bereitstellungseinnahmen bestätigt werden. Das Testen wird mit Ganache für schnelle Resets und Szenariosimulation optimiert.
Python ist nicht die erste Sprache, an die die meisten Menschen in Bezug auf die Blockchain-Entwicklung denken, aber es ist eigentlich ganz fähig und anfängerfreundlich für Baublockchain-Anwendungen. Egal, ob Sie mit intelligenten Verträgen experimentieren, eine einfache dezentrale App (DAPP) erstellen oder nur lernen, wie Blockchains unter der Motorhaube funktionieren, Python kann viel davon umgehen-insbesondere in Entwicklungs- oder Bildungskontexten im Frühstadium.

Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung
Bevor Sie in die tatsächliche Blockchain -Codierung eintauchen, benötigen Sie ein solides Setup. Beginnen Sie mit der Installation von Python 3.x, wenn Sie es noch nicht getan haben. Von dort aus möchten Sie einige wichtige Bibliotheken installieren:
- Web3.py -Für die Interaktion mit Ethereum-basierten Blockchains
- PY-SOLC-X -Wenn Sie vorhaben, Smart Contracts für Solidität zusammenzustellen
- Flask oder Fastapi - nützlich, wenn Sie eine Web -Frontend- oder API -Ebene erstellen
Verwenden Sie pip
, um sie zu installieren:

PIP Installieren Sie Web3 Py-SOLC-X-Kolben
Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie eine lokale Blockchain wie Ganache zum Testen installiert haben. Es gibt Ihnen ein persönliches Ethereum -Netzwerk, das jedes Mal zurückgesetzt wird, wenn Sie es neu starten - perfekt für die Entwicklung.
Erstellen einer einfachen Blockchain -App von Grund auf neu
Wenn Sie verstehen möchten, wie eine Blockchain auf grundlegender Ebene funktioniert, schreiben Sie Ihre eigene Grundversion in Python. Sie müssen Ethereum nicht replizieren - erstellen Sie einfach Blöcke, hassten sie und ketten Sie sie an.

Hier ist eine grobe Übersicht über das, was Sie bauen würden:
- Eine Blockklasse mit Index, Zeitstempel, Daten, vorherigen Hash und Nonce
- Eine Blockchain -Klasse, die die Kette verwaltet und die Bergbaulogik bearbeitet
- Verwenden Sie SHA-256 aus der
hashlib
Bibliothek, um Hashes zu generieren - Implementieren Sie den Mechanismus (Proof-of-Work) mit einem Schwierigkeitsgrad-Ziel
Sie werden dies nicht für die Produktion einsetzen, aber es ist eine großartige Möglichkeit, zu verinnerlichen, wie Blöcke strukturiert und validiert werden. Sobald Sie das funktionieren, können Sie es mit externen Tools anschließen oder später mit Peer-to-Peer-Netzwerken erweitern.
Interaktion mit Ethereum mit web3.py
Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, können Sie mit echten Blockchains arbeiten. Der häufigste Anwendungsfall ist die Interaktion mit Ethereum über Web3.py.
Um loszulegen:
- Verbindung zu einem Ethereum -Knoten verbinden - entweder lokal (wie Geth oder Ganache) oder über einen Dienst wie Infura oder Alchemie
- Verwenden Sie Web3.py, um Transaktionen zu senden, Vertragsdaten zu lesen oder intelligente Verträge bereitzustellen
- Arbeiten Sie mit ABI und Bytecode zusammen, um mit den bereitgestellten Verträgen zu interagieren
Zum Beispiel einen Kontosaldo überprüfen:
Vom Web3 importieren Web3 w3 = web3 (web3.httpprovider ("https://mainnet.infura.io/v3/your_infura_project_id"))) Account_address = "0x ..." Balance = w3.eth.get_balance (Account_address) print (w3.fromwei (Balance, 'Ether'))
Diese Art von Code ist nützlich für Backend -Dienste, Brieftaschen oder Dapp -Backends. Denken Sie daran, private Schlüssel sicher zu halten - sie werden sie nie im Produktionscode festhalten.
Bereitstellung und Testen intelligenter Verträge
Wenn Sie intelligente Verträge in Solidität schreiben, hilft Python bei der Bereitstellung und Prüfung. Mit Py-SOLC-X können Sie .sol
Dateien direkt aus Python kompilieren.
Schritte zum Bereitstellen eines Vertrags:
- Kompilieren Sie die Soliditätsdatei und extrahieren Sie die ABI- und Bytecode
- Erstellen Sie ein Vertragsobjekt mit Web3.py
- Erstellen Sie eine Transaktion mit Absenderadresse, Gas usw.
- Unterschreiben und senden Sie die Transaktion mit dem privaten Schlüssel des Absenders
- Warten Sie, bis der Transaktionsbeleg bestätigt wird, um die Bereitstellung zu bestätigen
Das Testen ist mit Ganache einfacher, da Sie die Kette schnell zurücksetzen und verschiedene Szenarien simulieren können, ohne echte ETH auszugeben.
Das ist es im Grunde genommen. Python ist möglicherweise nicht die Anlaufstelle für Hochleistungs-Blockchain-Systeme, aber es reicht mehr als genug für Prototypen, Skripten und Integration in vorhandene Blockchain-Plattformen. Und ehrlich gesagt macht es Sie als Entwickler ziemlich flexibel, wenn man weiß, wie man alles zusammen mit Python klebt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEntwicklung von Blockchain -Anwendungen mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um mit Quantum Machine Learning (QML) zu beginnen, ist das bevorzugte Tool Python und Bibliotheken wie Pennylane, Qiskit, TensorFlowquantum oder Pytorchquantum müssen installiert werden. Machen Sie sich dann mit dem Prozess vertraut, indem Sie Beispiele ausführen, z. B. Pennylane zum Aufbau eines Quanten neuronalen Netzwerks. Implementieren Sie das Modell dann gemäß den Schritten der Datensatzvorbereitung, der Datencodierung, der Erstellung parametrischer Quantenschaltungen, klassisches Optimierer -Training usw.; Im tatsächlichen Kampf sollten Sie es vermeiden, komplexe Modelle von Anfang an zu verfolgen, Hardwarebeschränkungen zu beachten, hybride Modellstrukturen einzusetzen und kontinuierlich auf die neuesten Dokumente und offiziellen Dokumente zu verweisen, um die Entwicklung zu verfolgen.

Verwenden Sie Subprozess.run (), um die Befehle von Shell sicher auszuführen und die Ausgabe zu erfassen. Es wird empfohlen, Parameter in Listen zu übergeben, um Einspritzrisiken zu vermeiden. 2. Wenn die Shell -Eigenschaften erforderlich sind, können Sie Shell = True einstellen, aber achten Sie auf die Befehlsinjektion. 3. verwenden subprocess.popen, um die Echtzeit-Ausgangsverarbeitung zu realisieren. 4. Setzen Sie check = true, um Ausnahmen zu werfen, wenn der Befehl fehlschlägt. 5. Sie können direkt Ketten anrufen, um die Ausgabe in einem einfachen Szenario zu erhalten. Sie sollten Subprozess vorrangig machen. Die obigen Methoden überschreiben die Kernverwendung der Ausführung von Shell -Befehlen in Python.

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

Um Python -Webcrawler zu beherrschen, müssen Sie drei Kernschritte erfassen: 1. Verwenden Sie Anfragen, um eine Anfrage zu initiieren, Webseiteninhalte durch GET -Methode zu erhalten, die Einstellung von Headern zu beachten, Ausnahmen zu bearbeiten und Robots.txt zu entsprechen. 2. Verwenden Sie BeautifulSoup oder XPath, um Daten zu extrahieren. Ersteres eignet sich zum einfachen Parsen, während letzteres flexibler und für komplexe Strukturen geeignet ist. 3.. Verwenden Sie Selen, um Browseroperationen für dynamische Ladeinhalte zu simulieren. Obwohl die Geschwindigkeit langsam ist, kann sie mit komplexen Seiten fertig werden. Sie können auch versuchen, eine Website -API -Schnittstelle zu finden, um die Effizienz zu verbessern.

String -Listen können mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate können durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. Überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Verwenden Sie httpx.asyncclient, um asynchrone HTTP -Anforderungen effizient zu initiieren. 1. Basic-Get-Anfragen verwalten Clients über Asyncwith und verwenden Sie AwaitClient.get, um nicht blockierende Anforderungen zu initiieren. 2. kombiniert asyncio.gather, sich mit asyncio zu kombinieren. Gather kann die Leistung erheblich verbessern, und die Gesamtzeit entspricht der langsamsten Anfrage. 3.. Unterstützen Sie benutzerdefinierte Header, Authentifizierung, Base_url und Zeitüberschreitungseinstellungen; 4. kann Postanfragen senden und JSON -Daten tragen; 5. Achten Sie darauf, dass das Mischen von synchronem asynchronem Code vermieden wird. Der Proxy-Support muss auf die Back-End-Kompatibilität achten, die für Crawlers oder API-Aggregation und andere Szenarien geeignet ist.
