區塊鏈python簡單實現

『壹』 區塊鏈用什麼編程開發語言

Go語言+區塊鏈培訓課程：
從語言本身特點來看，Go 是一種非常高效的語言，高度支持並發性，Go 語言的本身，它更注重的是分布式系統，並發處理相對還是不錯的，比如廣告和搜索，那種高並發的伺服器。
Go語言優點：
性能優秀，可直接編譯成機器碼，不依賴其他庫，Go 極其地快。其性能與 Java 或 C++相似。
語言層面支持並發，這個就是Go最大的特色，天生的支持並發，Go就是基因裡面支持的並發，可以充分的利用多核，很容易的使用並發。
內置runtime，支持垃圾回收，這屬於動態語言的特性之一吧，雖然目前來說GC不算完美，但是足以應付我們所能遇到的大多數情況，特別是Go1.1之後的GC。
簡單易學，Go語言的作者都有C的基因，那麼Go自然而然就有了C的基因，那麼Go關鍵字是25個，但是表達能力很強大，幾乎支持大多數你在其他語言見過的特性：繼承、重載、對象等。
豐富的標准庫，Go目前已經內置了大量的庫，特別是網路庫非常強大，我最愛的也是這部分。
內置強大的工具，Go語言裡面內置了很多工具鏈，最好的應該是gofmt工具，自動化格式化代碼，能夠讓團隊review變得如此的簡單，代碼格式一模一樣，想不一樣都很困難。
跨平台編譯，快速編譯，相較於 Java 和 C++呆滯的編譯速度，Go 的快速編譯時間是一個主要的效率優勢
Go語言缺點：
軟體包管理：Go 語言的軟體包管理絕對不是完美的。默認情況下，它沒有辦法制定特定版本的依賴庫，也無法創建可復寫的 builds。相比之下 Python、Node 和 Ruby 都有更好的軟體包管理系統。然而通過正確的工具，Go 語言的軟體包管理也可以表現得不錯。
缺少開發框架：Go 語言沒有一個主要的框架，如 Ruby 的 Rails 框架、Python 的 Django 框架或 PHP 的 Laravel。這是 Go 語言社區激烈討論的問題，因為許多人認為我們不應該從使用框架開始。在很多案例情況中確實如此，但如果只是希望構建一個簡單的 CRUD API，那麼使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或 Phoenix 將簡單地多。
異常錯誤處理：Go 語言通過函數和預期的調用代碼簡單地返回錯誤(或返回調用堆棧)而幫助開發者處理編譯報錯。雖然這種方法是有效的，但很容易丟失錯誤發生的范圍，因此我們也很難向用戶提供有意義的錯誤信息。錯誤包(errors package)可以允許我們添加返回錯誤的上下文和堆棧追蹤而解決該問題。
另一個問題是我們可能會忘記處理報錯。諸如 errcheck 和 megacheck 等靜態分析工具可以避免出現這些失誤。雖然這些解決方案十分有效，但可能並不是那麼正確的方法。

『貳』 python是什麼區塊鏈

python
是一門計算機語言，區塊鏈是一種無中心的分散式資料庫協議，大部分區塊鏈都是用C++開發的（因為性能的原因）。python和區塊鏈沒有直接的關系，也很少有人用python開發區塊鏈。

『叄』 學區塊鏈好還是python

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。
而python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言。
可以一起學 不沖突 而哪個好 我感覺是python 因為是一種語言可以做很多事。

『肆』 如何使用python開發區塊鏈

初始區塊鏈
特點：
區塊鏈是由區塊的記錄構成的不可變，有序的鏈記錄。主要有以下幾個特點：
1：去中心化
由於使用分布式核算和存儲，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。得益於區塊鏈的去中心化特徵，比特幣也有去中心化的特徵 。
2：開放性
系統是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人公開，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。
3：自治性
區塊鏈採用基於協商一致的規范和協議（比如一套公開透明的演算法）使得整個系統中的所有節點能夠在去信任的環境自由安全的交換數據，使得對「人」的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。
4：信息不可篡改
一旦信息經過驗證並添加至區塊鏈，就會永久的存儲起來，除非能夠同時控制住系統中超過51%的節點，否則單個節點上對資料庫的修改是無效的，因此區塊鏈的數據穩定性和可靠性極高。
5：匿名性
由於節點之間的交換遵循固定的演算法，其數據交互是無需信任的（區塊鏈中的程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的方式讓對方對自己產生信任，對信用的累積非常有幫助。
與傳統分布式資料庫相比主要有以下兩個區別：
1：傳統分布式資料庫支持增刪查改，區塊鏈只支持查找和插入，對區塊不能進行刪除和修改。
2：傳統的分布式資料庫一般都是主從結構：master和slaves的結構，為了保證高可用，通過備用master來實現，而區塊鏈是一個去中心化的資料庫。沒有主從結構。
區塊鏈和比特幣：
說起區塊鏈，大多數人都會談起比特幣。但區塊鏈並不等於是比特幣，現在已經是區塊鏈3.0時代，而比特幣只是區塊鏈1.0時代的產物。
區塊鏈的進化方式是：
▪ 區塊鏈1.0——數字貨幣
▪ 區塊鏈2.0——數字資產與智能合約
▪ 區塊鏈3.0——各種行業分布式應用落地
區塊鏈的分類：
公有區塊鏈（PublicBlockChains)
公有區塊鏈是指：世界上任何個體或者團體都可以發送交易，且交易能夠獲得該區塊鏈的有效確認，任何人都可以參與其共識過程。公有區塊鏈是最早的區塊鏈，也是應用最廣泛的區塊鏈，各大bitcoins系列的虛擬數字貨幣均基於公有區塊鏈，世界上有且僅有一條該幣種對應的區塊鏈。
聯合（行業）區塊鏈（ConsortiumBlockChains)
行業區塊鏈：由某個群體內部指定多個預選的節點為記賬人，每個塊的生成由所有的預選節點共同決定（預選節點參與共識過程），其他接入節點可以參與交易，但不過問記賬過程(本質上還是託管記賬，只是變成分布式記賬，預選節點的多少，如何決定每個塊的記賬者成為該區塊鏈的主要風險點），其他任何人可以通過該區塊鏈開放的API進行限定查詢。
私有區塊鏈（privateBlockChains)
私有區塊鏈：僅僅使用區塊鏈的總賬技術進行記賬，可以是一個公司，也可以是個人，獨享該區塊鏈的寫入許可權，本鏈與其他的分布式存儲方案沒有太大區別。(Dec2015)保守的巨頭（傳統金融）都是想實驗嘗試私有區塊鏈，而公鏈的應用例如bitcoin已經工業化，私鏈的應用產品還在摸索當中。

『伍』 Python工程師（區塊鏈方向）怎麼樣

應該還可以吧
前提是要有項目經驗

『陸』 怎樣開發區塊鏈 怎麼做區塊鏈開發

Go 是一個開源的編程語言，它能讓構造簡單、可靠且高效的軟體變得容易。想學習這門編程語言，首先要找到一份不錯的教程，兄弟連go語言+區塊鏈培訓最近新出了一套go語言的教程，老師講的非常不錯！

伴隨著「區塊鏈」概念在全球范圍內的熱議，金融、物流、徵信、製造、零售等日常生活場景中也悄然加入了相關區塊鏈技術應用。有專家表明，未來區塊鏈將與人們的生活息息相關，區塊鏈技術與大眾日常生活融合是大勢所趨。

區塊鏈市場的火熱引發了大量以區塊鏈技術型人員為基礎的人才性需求，區塊鏈人才受熱捧程度呈光速上升。據拉勾網發布的「2018年區塊鏈高薪清單」顯示，騰訊、小米、蘇寧、京東等國內企業巨頭發布了眾多高薪區塊鏈崗需求，力圖探索區塊鏈相關技術與應用。清單中同時指出，高薪崗位以區塊鏈相關技術型崗位需求為主，其中蘇寧和科達月薪最高已給到100k。

極大的技術型人才市場需求，必然會帶動整個區塊鏈培訓市場的爆發式涌現與增長。培訓模式大都可分為線上培訓、傳統IT機構培訓及主打高端形式的線下短期訓練營等幾種形式，但市場火爆演進過程中也充斥著種種區塊鏈培訓亂象：講師資質注水化、甚至是最基本的姓名都不敢公開，課程大綱不透明、授課質量縮水化，課時安排不合理及培訓收費標准參差不齊等等。

在整個區塊鏈培訓市場規模化發展之下，兄弟連教育攜手資深區塊鏈專家尹成及其清華水木未名團隊成立區塊鏈學院，利用其專業強大的技術講師團隊、細致全面的課程體系及海量真實性企業區塊鏈項目實戰，旨在深耕區塊鏈教培領域，並為企業為社會培養更多專業型技術人才。

尹成 資深區塊鏈技術專家 兄弟連區塊鏈學院院長畢業於清華大學，曾擔任Google演算法工程師，微軟區塊鏈領域全球最具價值專家，微軟Tech.Ed 大會金牌講師。精通C/C++、Python、Go語言、Sicikit-Learn與TensorFlow。擁有15年編程經驗與5年的教學經驗，資深軟體架構師，Intel軟體技術專家，著名技術專家，具備多年的世界頂尖IT公司微軟谷歌的工作經驗。具備多年的軟體編程經驗與講師授課經歷， 並在人機交互、教育、信息安全、廣告、區塊鏈系統開發諸多產品。具備深厚的項目管理經驗以及研發經驗， 擁有兩項人工智慧發明專利，與開發電子貨幣部署到微軟Windows Azure的實戰經驗。教學講解深入淺出，使學員能夠做到學以致用。
第一階段：區塊鏈行業及Go編程 5周
第二階段：密碼學與共識演算法 2周
第三階段：以太坊源碼解析與開發 3周
第四階段：超級賬本與Node.js 2周
第五階段：比特幣 & EOS 4周
第六階段：項目綜合性實戰

『柒』 python能搞區塊鏈嗎

當然可以
1 import hashlib as hasher
2 import datetime as date
3
4 # Define what a Snakecoin block is
5 class Block:
6 def __init__(self, index, timestamp, data, previous_hash):
7 self.index = index
8 self.timestamp = timestamp
9 self.data = data
10 self.previous_hash = previous_hash
11 self.hash = self.hash_block()
12
13 def hash_block(self):
14 sha = hasher.sha256()
15 sha.update(str(self.index) + str(self.timestamp) + str(self.data) + str(self.previous_hash))
16 return sha.hexdigest()
17
18 # Generate genesis block
19 def create_genesis_block():
20 # Manually construct a block with
21 # index zero and arbitrary previous hash
22 return Block(0, date.datetime.now(), "Genesis Block", "0")
23
24 # Generate all later blocks in the blockchain
25 def next_block(last_block):
26 this_index = last_block.index + 1
27 this_timestamp = date.datetime.now()
28 this_data = "Hey! I'm block " + str(this_index)
29 this_hash = last_block.hash
30 return Block(this_index, this_timestamp, this_data, this_hash)
31
32 # Create the blockchain and add the genesis block
33 blockchain = [create_genesis_block()]
34 previous_block = blockchain[0]
35
36 # How many blocks should we add to the chain
37 # after the genesis block
38 num_of_blocks_to_add = 20
39
40 # Add blocks to the chain
41 for i in range(0, num_of_blocks_to_add):
42 block_to_add = next_block(previous_block)
43 blockchain.append(block_to_add)
44 previous_block = block_to_add
45 # Tell everyone about it!
46 print "Block #{} has been added to the blockchain!".format(block_to_add.index)
47 print "Hash: {}\n".format(block_to_add.hash)

『捌』 怎樣用python實現深度學習

基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python介面。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網路僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

『玖』 python 可以做區塊鏈嗎

可以的

區塊鏈實現原理的簡易描述

區塊鏈技術做為一種數字記賬技術，其核心是將保存了交易數據的區塊，以加密的方式，按時間的順序鏈式記錄。區塊鏈本身就是一個公共的資料庫，系統將新誕生的業務數據存儲在被稱為區塊的容器之中，並將該區塊添加到已有區塊組成的鏈條之中。有點像貪吃蛇，吃的區塊越多，蛇的身體越長；在比特幣的應用場景下，這些數據是一組轉賬交易記錄。在共享單車的應用場景下，這些數據就可以是借車還車的交易記錄。

區塊鏈的簡易實現代碼

在上述的代碼中，區塊鏈核心存儲的數據結構是列表，通過
new_block()產生的新區塊，被不斷的增添到區塊鏈的尾部，每個區塊的 Hash 值中包含該區塊所有的數據信息，在計算該 Hash
值的過程中需引用前一區塊的 Hash
值，故而實現了防篡改。而區塊鏈資料庫的最大價值就是這種高度防篡改的可信計算。在我們的簡易區塊鏈實現中成功體現了這一點。在商用級的區塊鏈應用中，新建區塊的過程被稱為智能合約，區塊鏈就是通過智能合約不斷的壯大。

以下是代碼的運行結果，在不同的時間下，運行結果不同。

運行結果