python区块链游戏

A. python能搞区块链吗

当然可以
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)

B. 如何使用python开发区块链

初始区块链
特点：
区块链是由区块的记录构成的不可变，有序的链记录。主要有以下几个特点：
1：去中心化
由于使用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中的数据块由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护。得益于区块链的去中心化特征，比特币也有去中心化的特征 。
2：开放性
系统是开放的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人公开，任何人都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用，因此整个系统信息高度透明。
3：自治性
区块链采用基于协商一致的规范和协议（比如一套公开透明的算法）使得整个系统中的所有节点能够在去信任的环境自由安全的交换数据，使得对“人”的信任改成了对机器的信任，任何人为的干预不起作用。
4：信息不可篡改
一旦信息经过验证并添加至区块链，就会永久的存储起来，除非能够同时控制住系统中超过51%的节点，否则单个节点上对数据库的修改是无效的，因此区块链的数据稳定性和可靠性极高。
5：匿名性
由于节点之间的交换遵循固定的算法，其数据交互是无需信任的（区块链中的程序规则会自行判断活动是否有效），因此交易对手无须通过公开身份的方式让对方对自己产生信任，对信用的累积非常有帮助。
与传统分布式数据库相比主要有以下两个区别：
1：传统分布式数据库支持增删查改，区块链只支持查找和插入，对区块不能进行删除和修改。
2：传统的分布式数据库一般都是主从结构：master和slaves的结构，为了保证高可用，通过备用master来实现，而区块链是一个去中心化的数据库。没有主从结构。
区块链和比特币：
说起区块链，大多数人都会谈起比特币。但区块链并不等于是比特币，现在已经是区块链3.0时代，而比特币只是区块链1.0时代的产物。
区块链的进化方式是：
▪ 区块链1.0——数字货币
▪ 区块链2.0——数字资产与智能合约
▪ 区块链3.0——各种行业分布式应用落地
区块链的分类：
公有区块链（PublicBlockChains)
公有区块链是指：世界上任何个体或者团体都可以发送交易，且交易能够获得该区块链的有效确认，任何人都可以参与其共识过程。公有区块链是最早的区块链，也是应用最广泛的区块链，各大bitcoins系列的虚拟数字货币均基于公有区块链，世界上有且仅有一条该币种对应的区块链。
联合（行业）区块链（ConsortiumBlockChains)
行业区块链：由某个群体内部指定多个预选的节点为记账人，每个块的生成由所有的预选节点共同决定（预选节点参与共识过程），其他接入节点可以参与交易，但不过问记账过程(本质上还是托管记账，只是变成分布式记账，预选节点的多少，如何决定每个块的记账者成为该区块链的主要风险点），其他任何人可以通过该区块链开放的API进行限定查询。
私有区块链（privateBlockChains)
私有区块链：仅仅使用区块链的总账技术进行记账，可以是一个公司，也可以是个人，独享该区块链的写入权限，本链与其他的分布式存储方案没有太大区别。(Dec2015)保守的巨头（传统金融）都是想实验尝试私有区块链，而公链的应用例如bitcoin已经工业化，私链的应用产品还在摸索当中。

C. 学区块链好还是python

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。
而python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。
可以一起学 不冲突 而哪个好 我感觉是python 因为是一种语言可以做很多事。

D. python 可以做区块链吗

可以的

区块链实现原理的简易描述

区块链技术做为一种数字记账技术，其核心是将保存了交易数据的区块，以加密的方式，按时间的顺序链式记录。区块链本身就是一个公共的数据库，系统将新诞生的业务数据存储在被称为区块的容器之中，并将该区块添加到已有区块组成的链条之中。有点像贪吃蛇，吃的区块越多，蛇的身体越长；在比特币的应用场景下，这些数据是一组转账交易记录。在共享单车的应用场景下，这些数据就可以是借车还车的交易记录。

区块链的简易实现代码

在上述的代码中，区块链核心存储的数据结构是列表，通过
new_block()产生的新区块，被不断的增添到区块链的尾部，每个区块的 Hash 值中包含该区块所有的数据信息，在计算该 Hash
值的过程中需引用前一区块的 Hash
值，故而实现了防篡改。而区块链数据库的最大价值就是这种高度防篡改的可信计算。在我们的简易区块链实现中成功体现了这一点。在商用级的区块链应用中，新建区块的过程被称为智能合约，区块链就是通过智能合约不断的壮大。

以下是代码的运行结果，在不同的时间下，运行结果不同。

运行结果

E. python是什么区块链

python 是一门计算机语言，区块链是一种无中心的分散式数据库协议，大部分区块链都是用C++开发的（因为性能的原因）。python和区块链没有直接的关系，也很少有人用python开发区块链。

F. python都能干什么

① Web开发：众多大型网站均为 python 开发。
豆瓣：公司几乎所有的业务均是通过 python 开发的
知乎：国内最大的问答社区，通过 python 开发(Quora) 春雨医生：国内知名的在线医疗网站是用 python 开发的
还有搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、网络、阿里、淘宝、土豆、新浪、果壳等公司都在使用 python 完成各种各样的任务。
国外的网站：
谷歌：Google App Engine、code.Google.com、Google earth、谷歌爬虫、Google 广告等项目都在大量使用 python 开发
CIA：美国中情局网站就是用 python 开发的
NASA：美国航天局(NASA)大量使用 python 进行数据分析和运算
YouTube：世界上最大的视频网站 YouTube 就是 python 开发的
Dropbox：美国最大的在线云存储网站，全部用 python 实现，每天网站处理 10 亿个文件的上传和下载
Instagram：美国最大的图片分享社交网站，每天超过 3 千万张照片被分享，全部用 python 开发
Facebook：大量的基础库均通过 python 实现的
Redhat：世界上最流行的 Linux 发新版本中的 yum 包管理工具就是用 python 开发的
② 爬虫：
现在是大数据时代，爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的，如果你对采集数据、处理数据感兴趣，爬虫工程师将会是一个很好的选择。
③ 数据分析：
一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后，我们需要处理数据用来分析，不然爬虫白爬了，我们最终的目的就是分析数据，在这方面关于数据分析的库也是非常的丰富的，各种图形分析图等都可以做出来。也是非常的方便，其中诸如Seaborn这样的可视化库，能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图，而利Pandas和Numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。
④ 人工智能：
Python近年来被人们熟知的主要原因就是人工智能领域的兴起。
Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
python 由于具有编写简单、改动少等特点。特别适合用在机器学习方向。并且提供了丰富的库。减少了学习人工智能的成本。

G. python自学视频哪里有

先给你个课程大纲，如果是你想学的内容，可以找我要视频
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维&开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

H. python是什么区块链

python
是一门计算机语言，区块链是一种无中心的分散式数据库协议，大部分区块链都是用C++开发的（因为性能的原因）。python和区块链没有直接的关系，也很少有人用python开发区块链。

I. Python数字货币量化交易进阶课程大家学的怎么样了

Python数字货币量化交易进阶课程，已经学完了，大体掌握了。

J. 怎样用python实现深度学习

基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。
机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。
值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。