1637600340
Криптовалюта - это децентрализованная цифровая валюта, в которой используются методы шифрования для регулирования генерации денежных единиц и проверки перевода средств. Анонимность, децентрализация и безопасность - одни из его основных характеристик. Криптовалюта не регулируется и не отслеживается каким-либо централизованным органом, правительством или банком.
Блокчейн, децентрализованная одноранговая (P2P) сеть, состоящая из блоков данных, является неотъемлемой частью криптовалюты. Эти блоки хранят информацию о транзакциях в хронологическом порядке и придерживаются протокола для межузловой связи и проверки новых блоков. Данные, записанные в блоках, не могут быть изменены без изменения всех последующих блоков.
В этой статье мы собираемся объяснить, как создать простой блокчейн с помощью языка программирования Python.
Вот базовый план класса Python, который мы будем использовать для создания блокчейна:
class Block(object):
def __init__():
pass
#initial structure of the block class
def compute_hash():
pass
#producing the cryptographic hash of each block
class BlockChain(object):
def __init__(self):
#building the chain
def build_genesis(self):
pass
#creating the initial block
def build_block(self, proof_number, previous_hash):
pass
#builds new block and adds to the chain
@staticmethod
def confirm_validity(block, previous_block):
pass
#checks whether the blockchain is valid
def get_data(self, sender, receiver, amount):
pass
# declares data of transactions
@staticmethod
def proof_of_work(last_proof):
pass
#adds to the security of the blockchain
@property
def latest_block(self):
pass
#returns the last block in the chain
Теперь давайте объясним, как работает класс блокчейна.
Вот код нашего начального класса блока:
import hashlib
import time
class Block(object):
def __init__(self, index, proof_number, previous_hash, data, timestamp=None):
self.index = index
self.proof_number = proof_number
self.previous_hash = previous_hash
self.data = data
self.timestamp = timestamp or time.time()
@property
def compute_hash(self):
string_block = "{}{}{}{}{}".format(self.index, self.proof_number, self.previous_hash, self.data, self.timestamp)
return hashlib.sha256(string_block.encode()).hexdigest()
Как вы можете видеть выше, конструктор класса или метод инициации ( init ()) выше принимает следующие параметры:
self
- как и любой другой класс Python, этот параметр используется для ссылки на сам класс. С его помощью можно получить доступ к любой переменной, связанной с классом.
index
- он используется для отслеживания положения блока в цепочке блоков.
previous_hash
- он использовался для ссылки на хэш предыдущего блока в цепочке блоков.
data—it
предоставляет подробную информацию о проведенных транзакциях, например, купленную сумму.
timestamp—it
вставляет отметку времени для всех выполненных транзакций.
Второй метод в классе, compute_hash, используется для создания криптографического хэша каждого блока на основе вышеуказанных значений.
Как видите, мы импортировали алгоритм SHA-256 в проект блокчейна криптовалюты, чтобы помочь в получении хэшей блоков.
Как только значения будут помещены в модуль хеширования, алгоритм вернет 256-битную строку, обозначающую содержимое блока.
Итак, это то, что дает неизменяемость блокчейна. Поскольку каждый блок будет представлен хешем, который будет вычисляться из хеша предыдущего блока, повреждение любого блока в цепочке приведет к тому, что другие блоки будут иметь недопустимые хеши, что приведет к поломке всей сети блокчейна.
Вся концепция блокчейна основана на том факте, что блоки «связаны» друг с другом. Теперь мы создадим класс цепочки блоков, который будет играть важную роль в управлении всей цепочкой.
Он будет хранить данные транзакций и включать другие вспомогательные методы для выполнения различных ролей, таких как добавление новых блоков.
Поговорим о вспомогательных методах.
Вот код:
class BlockChain(object):
def __init__(self):
self.chain = []
self.current_data = []
self.nodes = set()
self.build_genesis()
Метод конструктора init () - это то, что создает экземпляр блокчейна.
Вот роли его атрибутов:
self.chain - в этой переменной хранятся все блоки.
self.current_data - в этой переменной хранится информация о транзакциях в блоке.
self.build_genesis () - этот метод используется для создания начального блока в цепочке.
build_genesis()
Метод используется для создания начального блока в цепочке, то есть, блок без каких - либо предшественников. Блок генезиса - это то, что представляет собой начало блокчейна.
Чтобы создать его, мы вызовем build_block()
метод и дадим ему значения по умолчанию. Оба параметра proof_number
и previous_hash
имеют нулевое значение, хотя вы можете присвоить им любое значение, которое пожелаете.
Вот код:
def build_genesis(self):
self.build_block(proof_number=0, previous_hash=0)
def build_block(self, proof_number, previous_hash):
block = Block(
index=len(self.chain),
proof_number=proof_number,
previous_hash=previous_hash,
data=self.current_data
)
self.current_data = []
self.chain.append(block)
return block
Этот confirm_validity
метод имеет решающее значение для проверки целостности цепочки блоков и проверки отсутствия несоответствий.
Как объяснялось ранее, хэши имеют решающее значение для обеспечения безопасности блокчейна криптовалюты, потому что любое небольшое изменение в объекте приведет к созданию совершенно другого хэша.
Таким образом, confirm_validity
метод использует серию операторов if для оценки того, был ли скомпрометирован хэш каждого блока.
Кроме того, он также сравнивает хеш-значения каждых двух последовательных блоков для выявления любых аномалий. Если цепочка работает правильно, возвращается истина; в противном случае возвращается false.
Вот код:
def confirm_validity(block, previous_block):
if previous_block.index + 1 != block.index:
return False
elif previous_block.compute_hash != block.previous_hash:
return False
elif block.timestamp <= previous_block.timestamp:
return False
return True
get_data
Метод имеет важное значение в объявлении данных об операциях на блоке. Этот метод принимает три параметра (информацию об отправителе, информацию о получателе и сумму) и добавляет данные транзакции в список self.current_data.
Вот код:
def get_data(self, sender, receiver, amount):
self.current_data.append({
'sender': sender,
'receiver': receiver,
'amount': amount
})
return True
В технологии блокчейн Proof of Work (PoW) относится к сложности, связанной с майнингом или генерацией новых блоков в блокчейне.
Например, PoW может быть реализован путем определения числа, которое решает проблему всякий раз, когда пользователь выполняет некоторую вычислительную работу. Любой в сети блокчейн должен найти номер сложным для идентификации, но легким для проверки - это основная концепция PoW.
Таким образом, это препятствует распространению спама и нарушению целостности сети.
В этой статье мы покажем, как включить алгоритм Proof of Work в проект криптовалюты на блокчейне.
Наконец, вспомогательный метод latest_block () используется для получения последнего блока в сети, который на самом деле является текущим блоком.
Вот код:
def latest_block(self):
return self.chain[-1]
Теперь это самый интересный раздел!
Изначально транзакции хранятся в списке непроверенных транзакций. Майнинг относится к процессу размещения непроверенных транзакций в блоке и решения проблемы PoW. Это можно назвать вычислительной работой, связанной с проверкой транзакций.
Если все было правильно выяснено, блок создается или добывается и объединяется вместе с другими в цепочке блоков. Если пользователи успешно добыли блок, они часто получают вознаграждение за использование своих вычислительных ресурсов для решения проблемы PoW.
Вот метод майнинга в этом простом проекте блокчейна криптовалюты:
def block_mining(self, details_miner):
self.get_data(
sender="0", #it implies that this node has created a new block
receiver=details_miner,
quantity=1, #creating a new block (or identifying the proof number) is awarded with 1
)
last_block = self.latest_block
last_proof_number = last_block.proof_number
proof_number = self.proof_of_work(last_proof_number)
last_hash = last_block.compute_hash
block = self.build_block(proof_number, last_hash)
return vars(block)
Вот весь код нашего класса криптоблокчейна на Python:
import hashlib
import time
class Block(object):
def __init__(self, index, proof_number, previous_hash, data, timestamp=None):
self.index = index
self.proof_number = proof_number
self.previous_hash = previous_hash
self.data = data
self.timestamp = timestamp or time.time()
@property
def compute_hash(self):
string_block = "{}{}{}{}{}".format(self.index, self.proof_number, self.previous_hash, self.data, self.timestamp)
return hashlib.sha256(string_block.encode()).hexdigest()
def __repr__(self):
return "{} - {} - {} - {} - {}".format(self.index, self.proof_number, self.previous_hash, self.data, self.timestamp)
class BlockChain(object):
def __init__(self):
self.chain = []
self.current_data = []
self.nodes = set()
self.build_genesis()
def build_genesis(self):
self.build_block(proof_number=0, previous_hash=0)
def build_block(self, proof_number, previous_hash):
block = Block(
index=len(self.chain),
proof_number=proof_number,
previous_hash=previous_hash,
data=self.current_data
)
self.current_data = []
self.chain.append(block)
return block
@staticmethod
def confirm_validity(block, previous_block):
if previous_block.index + 1 != block.index:
return False
elif previous_block.compute_hash != block.previous_hash:
return False
elif block.timestamp <= previous_block.timestamp:
return False
return True
def get_data(self, sender, receiver, amount):
self.current_data.append({
'sender': sender,
'receiver': receiver,
'amount': amount
})
return True
@staticmethod
def proof_of_work(last_proof):
pass
@property
def latest_block(self):
return self.chain[-1]
def chain_validity(self):
pass
def block_mining(self, details_miner):
self.get_data(
sender="0", #it implies that this node has created a new block
receiver=details_miner,
quantity=1, #creating a new block (or identifying the proof number) is awared with 1
)
last_block = self.latest_block
last_proof_number = last_block.proof_number
proof_number = self.proof_of_work(last_proof_number)
last_hash = last_block.compute_hash
block = self.build_block(proof_number, last_hash)
return vars(block)
def create_node(self, address):
self.nodes.add(address)
return True
@staticmethod
def get_block_object(block_data):
return Block(
block_data['index'],
block_data['proof_number'],
block_data['previous_hash'],
block_data['data'],
timestamp=block_data['timestamp']
)
blockchain = BlockChain()
print("GET READY MINING ABOUT TO START")
print(blockchain.chain)
last_block = blockchain.latest_block
last_proof_number = last_block.proof_number
proof_number = blockchain.proof_of_work(last_proof_number)
blockchain.get_data(
sender="0", #this means that this node has constructed another block
receiver="LiveEdu.tv",
amount=1, #building a new block (or figuring out the proof number) is awarded with 1
)
last_hash = last_block.compute_hash
block = blockchain.build_block(proof_number, last_hash)
print("WOW, MINING HAS BEEN SUCCESSFUL!")
print(blockchain.chain)
Теперь давайте попробуем запустить наш код, чтобы посмотреть, сможем ли мы сгенерировать несколько цифровых монет ...
Вау, сработало!
Вот и все!
Мы надеемся, что эта статья помогла вам понять базовую технологию, на которой работают такие криптовалюты, как Биткойн и Эфириум.
Мы просто проиллюстрировали основные идеи, как сделать ваши ноги влажными в инновационной технологии блокчейн. Вышеупомянутый проект все еще можно улучшить, добавив другие функции, чтобы сделать его более полезным и надежным.
1619518440
Welcome to my Blog , In this article, you are going to learn the top 10 python tips and tricks.
…
#python #python hacks tricks #python learning tips #python programming tricks #python tips #python tips and tricks #python tips and tricks advanced #python tips and tricks for beginners #python tips tricks and techniques #python tutorial #tips and tricks in python #tips to learn python #top 30 python tips and tricks for beginners
1619510796
Welcome to my Blog, In this article, we will learn python lambda function, Map function, and filter function.
Lambda function in python: Lambda is a one line anonymous function and lambda takes any number of arguments but can only have one expression and python lambda syntax is
Syntax: x = lambda arguments : expression
Now i will show you some python lambda function examples:
#python #anonymous function python #filter function in python #lambda #lambda python 3 #map python #python filter #python filter lambda #python lambda #python lambda examples #python map
1626775355
No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas.
By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities.
Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly.
Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.
Robust frameworks
Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions.
Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events.
Simple to read and compose
Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building.
The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties.
Utilized by the best
Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player.
Massive community support
Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions.
Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking.
Progressive applications
Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.
The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.
Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential.
The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.
#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development
1602968400
Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?
In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.
Swapping value in Python
Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead
>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')
#python #python-programming #python3 #python-tutorials #learn-python #python-tips #python-skills #python-development
1602666000
Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.
In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.
Heres a solution
Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.
But How do we do it?
If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?
The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.
There’s a variety of hashing algorithms out there such as
#python-programming #python-tutorials #learn-python #python-project #python3 #python #python-skills #python-tips