Python實現區塊鏈技術

Ⅰ 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)

Ⅱ 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。

Ⅲ 區塊鏈技術想要快速入門，一般涉及哪些編程語言

任何一門計算機語言，都能在特定某個領域的應用中，實現區塊鏈技術；

具體使用哪一門語言，完全看我們相應領域行業企業項目的技術要求，以及更關鍵的：跟已有信息系統的有效對接聯通。

我們耳熟能詳 的“法大大”（雖然名字不甚好聽、甚至乍一聽來有些讓人“摸不著頭腦”），它也其實正准備採用最新的區塊鏈技術重新架構；採用區塊鏈技術的合同平台，因為變得更加可信，也才能更便於互聯網時代人們簽訂各類商務合同。

還有像我們的“徵信系統”，也非常適合以區塊鏈技術加以改造。能夠讓它更有說服力，而不致於出現一家單位、乃至隨意某個關鍵技術人員，能隨意往其中添加“徵信污點數據”的情況。

還有像我們的P2P貸款，如果能夠以區塊鏈技術重新架構的話，也能夠變得更加可信，而不致於出現違約、捲款跑路這樣的失信情況。

Ⅳ 如何學習區塊鏈技術

1、技術語言

Python和Go這兩門語言是眾多公司招聘都提到的技術語言。需要優先學習。而且這兩種語言在區塊鏈之外的技術方向也有很大的應用。比如Go用在大並發系統的後台構築，Python用於人工智慧系統構築。所以學習這兩門語言是優先考慮的問題。

2、技術框架

掌握Bitcoin、ETH和Hyperledger的一種或多種。BTC就不用說了，底層是C++寫的，大量的貨幣類項目，如萊特幣，dash，門羅，zcash等都使用比特幣的技術進行二次開發。

ETH則是區塊鏈2.0的代表，可以在ETH網路上構建各種各樣的應用類Dapp。現在大量的應用類區塊鏈項目都是使用ETH平台開發的。

Hyperledger fabric則是IBM力推的區塊鏈開發平台，主要用於聯盟鏈的開發，是目前普及度最高的聯盟鏈開發平台。

3、演算法

POW（工作量證明演算法），POS（權益證明演算法），PBFT（拜占庭容錯演算法）等都是區塊鏈中密碼學部分的重要組成，對於這些演算法有充分的了解，有利於你參加區塊鏈項目底層開發時能夠對密碼學的部分有更好的理解。

(4)Python實現區塊鏈技術擴展閱讀：

區塊鏈技術就是一種分布式記賬技術，它的特點就是去中心化、公開透明，讓每個人都可以參與資料庫建立，而且每個建立的數據又是不可篡改的，大家都參與了，陌生人之間的信任問題也就解決了。

區塊鏈技術出現了，它是個全民參與的記賬技術，AB之間的交易信息和數據公布於眾，而且是不可篡改的，大家都知道有這個事情的發生，那麼這里就不需要什麼權威的第三方C了，或者說系統里的每一個都是充當了C的角色，這也叫做去中心化。

Ⅳ Python都需要那些技術

分享Python學習路線。
第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。
學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。
學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。
第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。
學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。
第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。
學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。
按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。
自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。

Ⅵ 區塊鏈技術入門，涉及哪些編程語言

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。

Ⅶ 區塊鏈技術入門,涉及哪些編程語言

Go語言

Go語言（Golang）是谷歌2009年推出的一種全新的編程語言，可以在不損失應用程序性能的情況下降低代碼的復雜虧蘆嫌性。谷歌首席軟體工程師羅布派克(Rob Pike)說：「我們之所以開發Go，是因為過去10多年間軟體開發的難度令人沮喪。」

除比特幣是由C開發以外，目前最主流坊的客戶端均有go語言開發，足以可見Go語言在整個嘩歲區塊鏈行業的地位。

C

C 進一步擴充銷手和完善了 C 語言，是一種面向對象的程序設計語言。C 可運行於多種平台上，如 Windows、MAC 操作系統以及 UNIX 的各種版本。C是一種使用十分廣泛的計算機程序設計語言。它是一種通用程序設計語言，支持多重編程模式，例如過程化程序設計、數據抽象、面向對象程序設計、泛型程序設計和設計模式等。

大多數的區塊鏈企業都選擇用C編寫區塊鏈的底層，最著名的有比特幣、ripple等，主要體現的是強計算性。

Java

Java不同於一般的編譯語言或解釋型語言。它首先將源代碼編譯成位元組碼，然後依賴各種不同平台上的虛擬機來解釋執行位元組碼，從而實現了「一次編寫，到處運行」的跨平台特性。而區塊鏈項目的開發，對Java有著明顯的依賴性。

其他的還有Python、系統架構、以太坊、Linux、hyperledger、JavaScript等都會有涉及。

Ⅷ python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

Ⅸ 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

Ⅹ Python開發區塊鏈之03如何生成bitcoin address

歡迎關注專欄 《區塊鏈Blockchain》

前兩節的demo中我們生成了private key和 public key，接下來我們就可以生成一個bitcoin 的地址了。

下面我們使用pubtoaddr函數來生成一下bitcoin address

一個bitcoin address 地址是一個單用戶的token。就像我們通過郵件地址收發郵件一樣，您可以使用bitcoin address來收發bitcoins。不過和郵件不同的是，每個人只能在每次交易中只用唯一的地址