區塊鏈簡單實現python

⑴ 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。

⑵ 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

⑶ 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)

⑷ 如何學習python

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、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，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、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask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FIask、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。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站上有很多的Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

⑸ 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

⑹ 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。

⑺ 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。

⑻ 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。

⑼ python都能幹什麼

① Web開發：眾多大型網站均為 python 開發。
豆瓣：公司幾乎所有的業務均是通過 python 開發的
知乎：國內最大的問答社區，通過 python 開發(Quora) 春雨醫生：國內知名的在線醫療網站是用 python 開發的
還有搜狐、金山、騰訊、盛大、網易、網路、阿里、淘寶、土豆、新浪、果殼等公司都在使用 python 完成各種各樣的任務。
國外的網站：
谷歌：Google App Engine、code.Google.com、Google earth、谷歌爬蟲、Google 廣告等項目都在大量使用 python 開發
CIA：美國中情局網站就是用 python 開發的
NASA：美國航天局(NASA)大量使用 python 進行數據分析和運算
YouTube：世界上最大的視頻網站 YouTube 就是 python 開發的
Dropbox：美國最大的在線雲存儲網站，全部用 python 實現，每天網站處理 10 億個文件的上傳和下載
Instagram：美國最大的圖片分享社交網站，每天超過 3 千萬張照片被分享，全部用 python 開發
Facebook：大量的基礎庫均通過 python 實現的
Redhat：世界上最流行的 Linux 發新版本中的 yum 包管理工具就是用 python 開發的
② 爬蟲：
現在是大數據時代，爬蟲是屬於運營的比較多的一個場景吧,比如谷歌的爬蟲早期就是用跑Python寫的，如果你對採集數據、處理數據感興趣，爬蟲工程師將會是一個很好的選擇。
③ 數據分析：
一般我們用爬蟲爬到了大量的數據之後，我們需要處理數據用來分析，不然爬蟲白爬了，我們最終的目的就是分析數據，在這方面關於數據分析的庫也是非常的豐富的，各種圖形分析圖等都可以做出來。也是非常的方便，其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數據進行繪圖，而利Pandas和Numpy、scipy則可以簡單地對大量數據進行篩選、回歸等計算。
④ 人工智慧：
Python近年來被人們熟知的主要原因就是人工智慧領域的興起。
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。
python 由於具有編寫簡單、改動少等特點。特別適合用在機器學習方向。並且提供了豐富的庫。減少了學習人工智慧的成本。