파이썬으로 블록 체인 애플리케이션 개발
파이썬은 블록 체인 개발, 특히 초보자 및 교육 목적에 적합합니다. 간단한 분산 앱 (DAPP) 구축, 스마트 계약 실험 및 블록 체인 역학 이해를 지원합니다. 시작하려면 Python 3.X 및 Web3.py, Py-Solc-X 및 Flask 또는 Fastapi와 같은 주요 라이브러리를 설치하십시오. Ganache를 테스트를 위해 로컬 이더 리움 네트워크로 사용하십시오. 기본 블록 체인은 블록 클래스, 블록 체인 클래스, SHA-256 해싱 및 작업 증명 메커니즘을 사용하여 구축 할 수 있습니다. 이더 리움과 상호 작용하려면 Web3.py를 통해 노드에 연결하고 계약 상호 작용에 ABI 및 바이트 코드를 사용하십시오. SMART 계약은 Solidity 파일을 컴파일하고 계약 객체를 작성하고, 서명 된 트랜잭션을 보내며, 배포 영수증을 확인하여 Py-Solc-X 및 Web3.py를 사용하여 컴파일 및 배포 할 수 있습니다. 빠른 재설정 및 시나리오 시뮬레이션을 위해 Ganache로 테스트가 간소화됩니다.
Python은 대부분의 사람들이 블록 체인 개발과 관련하여 생각하는 첫 번째 언어는 아니지만 실제로는 블록 체인 응용 프로그램을 작성하기에 매우 유능하고 초보자 친화적입니다. 스마트 계약을 실험하든 간단한 분산 앱 (DAPP)을 만들거나 블록 체인이 후드 아래에서 어떻게 작동하는지 배우 든, Python은 특히 초기 단계 개발 또는 교육적 맥락에서 많은 것을 처리 할 수 있습니다.

개발 환경 설정
실제 블록 체인 코딩으로 다이빙하기 전에 견고한 설정이 필요합니다. 아직 없다면 Python 3.x를 설치하여 시작하십시오. 거기에서 몇 가지 주요 라이브러리를 설치하고 싶을 것입니다.
- Web3.py- 이더 리움 기반 블록 체인과 상호 작용합니다
- PY-SOLC-X -Solidity Smart Contracts를 컴파일하려는 경우
- 플라스크 또는 Fastapi - 웹 프론트 엔드 또는 API 계층을 구축하는 경우 유용합니다.
pip
사용하여 설치하십시오.

PIP 설치 Web3 Py-Solc-X Flask
또한 테스트를 위해 Ganache 와 같은 로컬 블록 체인이 설치되어 있는지 확인하십시오. 그것은 당신이 그것을 다시 시작할 때마다 재설정하는 개인 이더 리움 네트워크를 제공합니다 - 개발에 적합합니다.
간단한 블록 체인 앱을 처음부터 구축합니다
블록 체인이 기본 수준에서 어떻게 작동하는지 이해하려면 Python에 자신의 기본 버전을 작성하십시오. 이더 리움을 복제 할 필요는 없습니다. 블록 만 만들고 해시를 만들어 묶습니다.

다음은 구축 한 내용에 대한 대략적인 개요입니다.
- 인덱스, 타임 스탬프, 데이터, 이전 해시 및 Nonce를 포함하는 블록 클래스
- 체인 관리 및 처리 마이닝 로직 관리 블록 체인 클래스
-
hashlib
라이브러리에서 SHA-256을 사용하여 해시를 생성하십시오 - 난이도 대상을 사용하여 작업 증명 (POW) 메커니즘을 구현하십시오
이를 제작에 배포하지는 않지만 블록이 구조화되고 검증되는 방법을 내부화하는 좋은 방법입니다. 이 작업을 수행 한 후에는 외부 도구에 연결하거나 나중에 피어 투 피어 네트워킹을 사용하여 확장 할 수 있습니다.
Web3.py를 사용하여 Ethereum과 상호 작용합니다
기본 사항이 편한 후에는 실제 블록 체인으로 작업을 시작할 수 있습니다. 가장 일반적인 사용 사례는 Web3.py를 통해 Ethereum과 상호 작용하는 것입니다.
시작하려면 :
- 이더 리움 노드 - 로컬 (Geth 또는 Ganache) 또는 Infura 또는 Alchemy와 같은 서비스를 통해 연결
- Web3.py를 사용하여 거래를 보내거나 계약 데이터를 읽거나 스마트 계약을 배포하십시오.
- 배포 된 계약과 상호 작용하기 위해 ABI 및 바이트 코드와 협력
예를 들어 계정 잔액을 확인하려면 다음과 같습니다.
Web3 가져 오기 Web3 w3 = web3 (web3.httpprovider ( "https://mainnet.infura.io/v3/your_infura_project_id"))))) accound_address = "0x ..." Balance = w3.eth.get_balance (Account_Address) print (w3.fromwei (균형, '에테르'))
이러한 종류의 코드는 백엔드 서비스, 지갑 또는 DAPP 백엔드에 유용합니다. 개인 키를 안전하게 유지하는 것을 잊지 마십시오. 프로덕션 코드에서 절대 코딩하지 마십시오.
스마트 계약을 배포하고 테스트합니다
견고성으로 스마트 계약을 작성하는 경우 Python은 배포 및 테스트에 도움이됩니다. Py-Solc-X를 사용하면 Python에서 직접 .sol
파일을 컴파일 할 수 있습니다.
계약 배치 단계 :
- 견고성 파일을 컴파일하고 ABI 및 바이트 코드를 추출하십시오.
- web3.py를 사용하여 계약 객체를 만듭니다
- 발신자 주소, 가스 등으로 거래를 구축하십시오.
- 발신자의 개인 키를 사용하여 거래에 서명하고 보내십시오.
- 배포를 확인하기 위해 거래 영수증이 기다리십시오
체인을 빠르게 재설정하고 실제 ETH를 소비하지 않고 다른 시나리오를 시뮬레이션 할 수 있기 때문에 Ganache를 사용하면 테스트가 더 쉽습니다.
그것은 기본적으로 그것입니다. Python은 고성능 블록 체인 시스템을위한 언어가 아닐 수도 있지만 프로토 타이핑, 스크립팅 및 기존 블록 체인 플랫폼과 통합하기에 충분합니다. 그리고 솔직히, Python과 함께 모든 것을 붙잡는 방법을 아는 것은 개발자로서 당신을 매우 유연하게 만듭니다.
위 내용은 파이썬으로 블록 체인 애플리케이션 개발의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PyoDBC 설치 : PipinStallPyODBC 명령을 사용하여 라이브러리를 설치하십시오. 2. SQLSERVER 연결 : PYODBC.connect () 메소드를 통해 드라이버, 서버, 데이터베이스, UID/PWD 또는 Trusted_Connection이 포함 된 연결 문자열을 사용하고 SQL 인증 또는 Windows 인증을 각각 지원합니다. 3. 설치된 드라이버를 확인하십시오 : pyodbc.drivers ()를 실행하고 'sqlserver'가 포함 된 드라이버 이름을 필터링하여 올바른 드라이버 이름이 'sqlserver 용 Odbcdriver17과 같은 올바른 드라이버 이름을 사용하는지 확인하십시오. 4. 연결 문자열의 키 매개 변수

httpx.asyncclient를 사용하여 비동기 HTTP 요청을 효율적으로 시작하십시오. 1. 기본 GET 요청은 비동기를 통해 클라이언트를 관리하고 awaitclient.get를 사용하여 비 블로킹 요청을 시작합니다. 2. asyncio.gather를 결합하여 asyncio.gather를 결합하여 성능을 크게 향상시킬 수 있으며 총 시간은 가장 느린 요청과 같습니다. 3. 사용자 정의 헤더, 인증, Base_URL 및 시간 초과 설정을 지원합니다. 4. 사후 요청을 보내고 JSON 데이터를 전달할 수 있습니다. 5. 동기 비동기 코드를 혼합하지 않도록주의하십시오. 프록시 지원은 크롤러 또는 API 집계 및 기타 시나리오에 적합한 백엔드 호환성에주의를 기울여야합니다.

pythontanbeoptimizedformemory-boundoperations는 Headgroughgenerations, 효율적 인 데이터 구조, 및 ManagingObjectLifetimes.first, usegeneratorsinsteadoflistStoprocessLargedAtasetSoneitematime, theintintomemory.second를 피하십시오

이 기사는 sqlalchemy 초보자가 create_engine 및 그 이후의 "ResourceClosedError"연결 종료 오류를 사용할 때 발생하는 "REMOVEDIN20 WARNING"경고를 해결하는 데 도움이됩니다. 이 기사는이 경고의 원인을 자세히 설명하고 경고를 제거하고 연결 문제를 해결하여 데이터베이스를 원활하게 쿼리하고 작동 할 수 있도록 특정 단계 및 코드 예제를 제공합니다.

shutil.rmtree ()는 전체 디렉토리 트리를 재귀 적으로 삭제하는 파이썬의 함수입니다. 지정된 폴더와 모든 내용을 삭제할 수 있습니다. 1. 기본 사용법 : shutil.rmtree (Path)를 사용하여 디렉토리를 삭제하고 filenotfounderRor, AprismenterRor 및 기타 예외를 처리해야합니다. 2. 실제 응용 프로그램 : 임시 데이터 또는 캐시 디렉토리와 같은 한 번의 클릭으로 하위 디렉토리 및 파일을 포함하는 폴더를 지울 수 있습니다. 3. 참고 : 삭제 작업은 복원되지 않습니다. 경로가 존재하지 않을 때 filenotfounderror가 던져집니다. 권한이나 파일 직업으로 인해 실패 할 수 있습니다. 4. 선택적 매개 변수 : ingore_errors = true로 오류를 무시할 수 있습니다

해당 데이터베이스 드라이버를 설치하십시오. 2. Connect ()를 사용하여 데이터베이스에 연결하십시오. 3. 커서 객체를 만듭니다. 4. Execute () 또는 Executemany ()를 사용하여 SQL을 실행하고 매개 변수화 된 쿼리를 사용하여 주입을 방지하십시오. 5. 결과를 얻으려면 fetchall () 등을 사용하십시오. 6. 수정 후 Commit ()가 필요합니다. 7. 마지막으로 연결을 닫거나 컨텍스트 관리자를 사용하여 자동으로 처리하십시오. 완전한 프로세스는 SQL 작업이 안전하고 효율적임을 보장합니다.

Python을 사용하여 Excel 데이터를 웹 양식으로 채우는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 Pandas를 사용하여 Excel 데이터를 읽은 다음 Selenium을 사용하여 브라우저를 제어하여 양식을 자동으로 채우고 제출합니다. 특정 단계에는 팬더, OpenPyxL 및 Selenium 라이브러리 설치, 해당 브라우저 드라이버 다운로드, 팬더를 사용하여 Data.xlsx 파일의 이름, 이메일, 전화 및 기타 필드를 읽고 셀레늄을 통해 브라우저를 시작하여 대상 웹 페이지를 열고, 웹 드라이버 컨텐츠를 찾아서 데이터를 가로 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 사용하고, 예외적 인 컨텐츠를 추가하고, 예외적 인 컨텐츠를 가득 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 채우고, 데이터를 채우고, 데이터를 채우고, 데이터를 가득 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 작성하고, 데이터를 채우고, 데이터를 가득 채우고, 데이터를 가로 지르고, 데이터를 가득 채우고, 데이터를 채우고, 예외적 인 컨텐츠를 가득 채우고, 예외적 인 것으로 모든 데이터 라인을 루프로 양식하고 처리합니다.

Python은 ETL 프로세스를 구현하는 효율적인 도구입니다. 1. 데이터 추출 : 데이터베이스, API, 파일 및 기타 소스에서 Pandas, Sqlalchemy, 요청 및 기타 라이브러리를 통해 데이터를 추출 할 수 있습니다. 2. 데이터 변환 : 청소, 유형 변환, 연관성, 집계 및 기타 작업에 팬더를 사용하여 데이터 품질을 보장하고 성능을 최적화합니다. 3. 데이터 로딩 : Pandas 'To_SQL 메소드 또는 클라우드 플랫폼 SDK를 사용하여 대상 시스템에 데이터를 작성하고 작성 방법 및 배치 처리에주의를 기울입니다. 4. 도구 권장 사항 : 공기 흐름, Dagster, Prefect는 프로세스 스케줄링 및 관리에 사용되며 로그 경보 및 가상 환경을 결합하여 안정성과 유지 관리를 향상시킵니다.
