python以太坊開發詳解

1. python後端開發需要學哪些內容

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

如果打算線下學，建議考察對比一下中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校，記得找我要全套python視頻課，祝你學有所成！望採納！

北大青鳥中博軟體學院python課堂實拍

2. Python的web開發需要掌握什麼技術

Pythonweb開發大多指的是django框架，可以自行了解一下。

3. Python開發），需要學到什麼程度可以勝任工作

如果是自學，從零基礎開始學習Python的話，依照每個人理解能力的不同，大致上需要半年到一年半左右的時間，當然，如果有其它編程語言的經驗，入門還是非常快的，大概需要2~3個月可以對上手Python語言編寫一些簡單的應用。

4. 以太坊架構是怎麼樣的

以太坊最上層的是DApp。它通過Web3.js和智能合約層進行交換。所有的智能合約都運行在EVM（以太坊虛擬機）上，並會用到RPC的調用。在EVM和RPC下面是以太坊的四大核心內容，包括：blockChain, 共識演算法，挖礦以及網路層。除了DApp外，其他的所有部分都在以太坊的客戶端里，目前最流行的以太坊客戶端就是Geth（Go-Ethereum）

5. 以太坊編程語言Serpent與Python的區別，有什麼優點

mps()函數執行和mp()函數相同的序列化。取代接受流對象並將序列化後的數據保存到磁碟文件，這個函數簡單的返回序列化的數據。
loads()函數執行和load()函數一樣的反序列化。取代接受一個流對象並去文件讀取序列化後的數據，它接受包含序列化後的數據的str對象, 直接返回的對象。

6. Python開發要學哪些內容

可以按照以下課程大綱學習：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

7. python是如何被開發的

本文出自《Python高手之路》中的Doug Hellmann訪談。

我曾經有幸和Doug Hellmann一起工作過數月。他在DreamHost是一位非常資深的軟體開發工程師，同時他也是OpenStack項目的貢獻者。他發起過關於Python的網站Python Mole of the Week（），也出版過一本很有名的Pyhton書The Python Standard Library By Example（），同時他也是Python的核心開發人員。我曾經咨詢過Doug關於標准庫以及庫的設計與應用等方面的問題。
當你從頭開發一個Python應用時，如何邁出第一步呢？它和開發一個已有的應用程序有什麼不同？
從抽象角度看步驟都差不多，但是細節上有所不同。相對於對比開發新項目和已有項目，我個人在對應用程序和庫開發的處理方式上有更多的不同。
當我要修改已有代碼時，特別是這些代碼是其他人創建的時，起初我需要研究代碼是如何工作的，我需要改進哪些代碼。我可能會添加日誌或是輸出語句，或是用pdb，利用測試數據運行應用程序，以便我理解它是如何工作的。我經常會做一些修改並測試它們，並在每次提交代碼前添加可能的自動化測試。
創建一個新應用時，我會採取相同的逐步探索方法。我先創建一些代碼，然後手動運行它們，在這個功能可以基本調通後，再編寫測試用例確保我已經覆蓋了所有的邊界情況。創建測試用例也可以讓代碼重構更容易。
這正是smiley（）的情況。在開發正式應用程序前，我先嘗試用Python的trace API寫一些臨時腳本。對於smiley我最初的設想包括一個儀表盤並從另一個運行的應用程序收集數據，另一部分用來接收通過網路發送過來的數據並將其保存。在添加幾個不同的報告功能的過程中，我意識到重放已收集的數據的過程和在一開始收集數據的過程基本是一樣的。於是我重構了一些類，並針對數據收集，資料庫訪問和報告生成器創建了基類。通過讓這些類遵循同樣的API使我可以很容易地創建數據收集應用的一個版本，它可以直接將數據寫入資料庫而無需通過網路發送數據。
當設計一個應用程序時，我會考慮用戶界面是如何工作的，但對於庫，我會專注於開發人員如何使用其API。通過先寫測試代碼而不是庫代碼，可以讓思考如何通過這個新庫開發應用程序變得更容易一點兒。我通常會以測試的方式創建一系列示常式序，然後依照其工作方式去構建這個庫。
我還發現，在寫任何庫的代碼之前先寫文檔讓我可以全面考慮功能和流程的使用，而不需要提交任何實現的細節。它還讓我可以記錄對於設計我所做出的選擇，以便讀者不僅可以理解如何使用這個庫，還可以了解在創建它時我的期望是什麼。這就是我用在stevedore上的方法。
我知道我想讓stevedore能夠提供一組類用來管理應用程序的插件。在設計階段，我花了些時間思考我見過的使用插件的通用模式，並且寫了幾頁粗略的文檔描述這些類應該如何使用。我意識到，如果我在類的構造函數中放最復雜的參數，方法map()幾乎是可互換的。這些設計筆記直接寫進了stevedore官方文檔的簡介里，用來解釋在應用程序中使用插件的不同模式和准則。
將一個模塊加入Python標准庫的流程是什麼？
完整的流程和規范可以在Python Developer's Guide（）中找到。
一個模塊在被加入Python標准庫之前，需要被證明是穩定且廣泛使用的。模塊需要提供的功能要麼是很難正確實現的，要麼是非常有用以至於許多開發人員已經創建了他們自己不同的變種。API應該非常清晰並且它的實現不能依賴任何標准庫之外的庫。
提議一個新模塊的第一步是在社區通過python-ideas郵件列表非正式地了解一下大家對此的感興趣程度。如果回應很積極，下一步就是創建一個Python增強提案（PythonEnhancement Proposal，PEP），它包括添加這個模塊的動因，以及如何過渡的一些實現細節。
因為包的管理和發現工作已經非常穩定了，尤其是pip和Python Package Index（PyPI），因此在標准庫之外維護一個新的庫可能更實用。單獨的發布使得對於新功能和bug修復（bugfix）的更新可以更頻繁，對於處理新技術或API的庫來說這尤其重要。
標准庫中的哪三個模塊是你最想人們深入了解並開始使用的？
最近我做了許多關於應用程序中動態載入擴展方面的工作。我使用abc模塊為那些作為抽象基類進行的擴展定義API，以幫助擴展的作者們了解API的哪些方法是必需的，哪些是可選的。抽象基類已經在其他一些語言中內置了，但我發現很多Python程序員並不知道Python也有。
bisect模塊中的二分查找演算法是個很好的例子，一個廣泛使用但不容易正確實現的功能，因此它非常適合放到標准庫中。我特別喜歡它可以搜索稀疏列表，且搜索的值可能並不在其中。
collections模塊中有許多有用的數據結構並沒有得到廣泛使用。我喜歡用namedtuple來創建一些小的像類一樣的數據結構來保存數據但並不需要任何關聯邏輯。如果之後需要添加邏輯的話，可以很容易將namedtuple轉換成一個普通的類，因為namedtuple支持通過名字訪問屬性。另一個有意思的數據結構是ChainMap，它可以生成良好的層級命名空間。ChainMap能夠用來為模板解析創建上下文或者通過清晰的流程定義來管理不同來源的配置。
許多項目（包括OpenStack）或者外部庫，會在標准庫之上封裝一層自己的抽象。例如，我特別想了解對於日期/時間的處理。對此你有什麼建議嗎？程序員應該堅持使用標准庫，還是應該寫他們自己的函數，切換到其他外部庫或是開始給Python提交補丁？
所有這些都可以。我傾向於避免重復造輪子，所以我強烈主張貢獻補丁和改進那些能夠用來作為依賴的項目。但是，有時創建另外的抽象並單獨維護代碼也是合理的，不管在應用程序內還是作為一個新的庫。
你提到的例子中，OpenStack里的timeutils模塊就是對Python的datetime模塊的一層很薄的封裝。大部分功能都簡短且簡單，但通過將這些最常見的操作封裝為一個模塊，我們可以保證它們在OpenStack項目中以一致的方式進行處理。因為許多函數都是應用相關的，某種意義上它們強化了一些問題決策，例如，字元串時間戳格式或者「現在」意味著什麼，它們不太適合作為Python標准庫的補丁或者作為一個通用庫發布以及被其他項目採用。
與之相反，我目前正致力於將OpenStack的API服務項目從早期創建時使用的WSGI框架轉成採用一個第三方Web開發框架。在Python中開發WSGI應用有很多選擇，並且當我們可能需要增強其中一個以便其可以完全適應OpenStack API伺服器的需要時，將這些可重用的修改貢獻對於維護一個「私有的」框架似乎更可取。
當從標准庫或其他地方導入並使用大量模塊時，關於該做什麼你有什麼特別的建議嗎？
我沒有什麼硬性限制，但是如果我有過多的導入時，我會重新考慮這個模塊的設計並考慮將其拆到一個包中。與上層模塊或者應用程序模塊相比，對底層模塊的這種拆分可能會發生得更快，因為對於上層模塊我期望將更多片段組織在一起。
關於Python 3，有什麼模塊是值得一提而且能令開發人員有興趣深入了解的？
支持Python 3的第三方庫的數量已經到了決定性的時刻。針對Python 3開發新庫或應用程序從未如此簡單過，而且幸虧有3.3中加入的兼容性功能使同時維護對Python 2.7的支持也很容易。主要的Linux發行版正在致力於將Python 3默認安裝。任何人要用Python創建新項目都應該認真考慮對Python 3的支持，除非有尚未移植的依賴。目前來說，不能運行在Python 3上的庫基本會被視為「不再維護」。
許多開發人員將所有的代碼都寫入到應用程序中，但有些情況下可能有必要將代碼封裝成一個庫。關於設計、規劃、遷移等，做這些最好的方式是什麼？
應用程序就是「膠水代碼」的集合用來將庫組織在一起完成特定目的。起初設計時可以將這些功能實現為一個庫，然後在構建應用程序時確保庫的代碼能夠很好地組織到邏輯單元中，這會讓測試變得更簡單。這還意味著應用程序的功能可以通過庫進行訪問，並且能夠被重新組合以構建其他應用程序。未能採用這種方法的話意味著應用程序的功能和用戶界面的綁定過於緊密，導致很難修改和重用。
對於計劃開始構建自己的Python庫的人們有什麼樣的建議呢？
我通常建議自頂向下設計庫和API，對每一層應用單一職責原則（Single Responsibility Principle，SRP）（）這樣的設計准則。考慮調用者如何使用這個庫，並創建一個API去支持這些功能。考慮什麼值可以存在一個實例中被方法使用，以及每個方法每次都要傳入哪些值。最後，考慮實現以及是否底層的代碼的組織應該不同於公共API。
SQLAlchemy是應用這些原則的絕好例子。聲明式ORM、數據映射和表達式生成層都是單獨的。開發人員可以自行決定對於API訪問的正確的抽象程度，並基於他們的需求而不是被庫的設計強加的約束去使用這個庫。
當你隨機看Python程序員的代碼時遇到的最常見的編程錯誤是什麼？
Python的習慣用法和其他語言的一個較大的不同在於循環和迭代。例如，我見過的最常見的反模式是使用for循環過濾一個列表並將元素加入到一個新的列表中，然後再在第二個循環中處理這個結果（可能將列表作為參數傳給一個函數）。我通常建議將過濾循環改成生成器表達式，因為生成器表達式，更有效也更容易理解。列表的組合也很常見，以便它們的內容可以以某種方式一起被處理，但卻沒有使用itertools.chain()。
還有一些我在代碼評審時給出的更細小的建議，例如，使用dict()而不是長的if:then:else塊作為查找表，確保函數總是返回相同的類型（如一個空列表而不是None），通過使用元組和新類將相關的值合並到一個對象中從而減少函數的參數，以及在公共API中定義要使用的類而不是依賴於字典。
有沒有關於選擇了一個「錯誤」的依賴的具體的例子是你親身經歷或目睹過的？
最近，我有個例子，pyparsing（）的一個新發布取消了對Python 2的支持，這給我正在維護的一個庫帶來了一點兒小麻煩。對pyparsing的更新是個重大的修改，而且是明確標識成這樣的，但是因為我沒有在對cliff（）的設置中限制依賴版本號，所以pyparsing的新發布給cliff的用戶造成了問題。解決方案就是在cliff的依賴列表中對Python 2和Python 3提供不同的版本邊界。這種情況突顯了理解依賴管理和確保持續集成測試中適當的測試配置的重要性。
你怎麼看待框架？
框架像任何工具類型一樣。它們確實有幫助，但在選擇框架時要特別謹慎，應確保它能夠很好地完成當前的工作。
通過抽取公共部分到一個框架中，你可以將你的開發精力專注於應用中獨特的方面。通過提供許多類似運行在開發模式或者寫一個測試套件這樣的引導代碼，它們還可以幫你讓一個應用程序迅速達到一個可用的狀態而不是從頭開發。它們還可以激勵你在應用程序開發過程中保持一致，這意味著最終你的代碼將更易於理解且更可重用。
雖然使用框架時還有其他一些潛在的缺點需要注意。決定使用某個特定框架通常能夠反映應用程序本身的設計。如果設計的限制不能從根本上符合應用程序的需求，那麼選擇錯誤的框架會令應用的實現變得更難。如果你試著使用與框架建議不同的模式或慣用方式，你最終將不得不同框架做斗爭。

8. 用Python進行web開發需要學習什麼

需要學習Linux、xhtml、css、javascript、資料庫(關系型、nosql等)和需求分析等內容。

9. 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。