Vyper – Schreiben Sie Ihren ersten Smart Contract (Serie)
Die Blockchain-Landschaft entwickelt sich weiter und treibt Entwickler zu sicherem, unkompliziertem und überprüfbarem Code. Vyper erweist sich als bedeutender Fortschritt in diesem Trend. Aber was genau ist Vyper und warum ist es so wirkungsvoll?
Vyper ist, wie in seiner Dokumentation definiert, eine pythonische, vertragsorientierte Programmiersprache, die für die Ethereum Virtual Machine (EVM) entwickelt wurde. Sein Kerndesign priorisiert die Benutzersicherheit und fördert saubere Codierungspraktiken, was zu sicherem, effizientem und zuverlässigem Code für Entwicklungsprojekte führt.
Statista-Daten unterstreichen die Beliebtheit von Python (51 % der Entwickler weltweit) und verdeutlichen den Vorteil seines umfangreichen Support-Ökosystems. Dies führt direkt zur einfachen Einführung von Vyper für Python-Entwickler.
Warum Vyper wählen?
Während es zahlreiche Web3-Sprachen gibt (Clarity, Rust, Solidity usw.), zeichnet sich Vyper durch Folgendes aus:
- Security by Design: Inhärenter Schutz vor häufigen Schwachstellen (Überläufe, Wiedereintrittsangriffe) durch Funktionen wie das Fehlen rekursiver Aufrufe und die automatische Überprüfung von Grenzen. Dies macht die Erstellung ausnutzbarer Smart Contracts deutlich schwieriger.
- Pythonic-Einfachheit: Die vertraute Syntax und der eingeschränkte Funktionsumfang verbessern die Klarheit des Codes und vereinfachen das Schreiben, Lesen und Warten. Die Lernkurve ist für Python-Entwickler sanfter, während die Blockchain-Sicherheit erhalten bleibt.
- DeFi-Optimierung: Ausgezeichnete Dezimalverarbeitung, präzise Verwaltung von Zustandsvariablen und vorhersehbarer Gasverbrauch machen es ideal für Finanzanwendungen, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit erfordern.
- Verbesserte Prüfbarkeit: Eine kleinere, weniger komplexe Codebasis (keine Vererbung oder erweiterte Funktionen) vereinfacht die Prüfung und Verifizierung. Das Weglassen von Modifikatoren und Funktionsüberlastungen minimiert potenzielle Fehlerquellen.
- Gaseffizienz: Eine einfachere Bytecode-Generierung und ein begrenzter Funktionsumfang führen häufig zu niedrigeren Gaskosten im Vergleich zu entsprechenden Solidity-Verträgen. Durch die Vermeidung von Endlosschleifen werden potenzielle gasbezogene Probleme vermieden.
Erste Schritte mit Vyper
Bei dieser Erkundung von Vyper werden praktische Beispiele von Vyper beispielhaft verwendet, um das Verständnis seiner Syntax und Struktur zu erleichtern.
-
Vertragsdateien:Jeder Vyper-Vertrag befindet sich in einer eigenen Datei (
.vy
Erweiterung), mit einem Vertrag pro Datei.
-
Der Vyper-Compiler: Dieses wichtige Tool wandelt Vyper-Quellcode in mehreren Phasen in EVM-Bytecode um:
- Lexikalische Analyse: Der Code wird in Token (Schlüsselwörter, Variablen, Operatoren) zerlegt, um die Einhaltung der Syntax zu überprüfen.
- Parsing: Token werden in einem Syntaxbaum (AST) organisiert, der die logische Struktur des Codes veranschaulicht.
- Semantische Analyse: Logische Fehler werden erkannt, wodurch die Typkorrektheit und die ordnungsgemäße Verwendung von Variablen/Funktionen sichergestellt werden.
- Optimierung: Code-Optimierung reduziert den Gasverbrauch durch die Beseitigung von Redundanzen und die Vereinfachung von Ausdrücken.
- Bytecode-Generierung: Der optimierte AST wird in EVM-Bytecode umgewandelt.
- ABI-Generierung:Eine JSON-Darstellung (ABI) der öffentlichen Schnittstelle des Vertrags wird für die Interaktion erstellt.
- Fehlerberichte: Bei Fehlern oder Warnungen wird detailliertes Feedback gegeben.
Eine erfolgreiche Kompilierung macht den Code bereit für die Bereitstellung; Andernfalls markiert der Compiler alle Probleme.
Vertragsbestandteile
Ein Vyper-Vertrag besteht aus mehreren Schlüsselabschnitten:
<code># pragma version ^0.4.0 # String variable (max 100 characters) greet: public(String[100]) @deploy def __init__(): self.greet = "Hello World" @external def function(): pass</code>
-
Pragmas: Anweisungen, die den Compiler leiten, wie z. B. Versionsspezifikationen.
#pragma version ^0.4.0
gibt Version 0.4.0 oder höher an. -
Zustandsvariablen: Werte, auf die alle Vertragsfunktionen zugreifen können.
greet: public(String[100])
deklariert eine öffentliche Zeichenfolgenvariable mit einer maximalen Länge von 100 Zeichen.
-
Der Konstruktor (
__init__
): Der@deploy
-Dekorator markiert die__init__
-Funktion als Konstruktor, der während der Bereitstellung automatisch einmal ausgeführt wird, um Zustandsvariablen zu initialisieren.
Gas verstehen
Gas stellt die Rechenarbeitseinheiten auf dem EVM dar, steuert die Ressourcenzuweisung und verhindert Missbrauch.
- Gaskosten: Jeder Vorgang hat definierte Gaskosten; komplexe Operationen sind teurer.
- Gaslimit: Das maximale Gas, das eine Transaktion verbrauchen kann; Das Überschreiten dieser Grenze führt zu einem Fehler.
- Gaspreis: Der pro Gaseinheit gezahlte Preis (in Gwei).
-
Gasoptimierung in Vyper: Das Design von Vyper fördert von Natur aus die Gaseffizienz durch Funktionen wie die Verhinderung von Endlosschleifen und die Verwendung von
constant
- undimmutable
-Variablen.
Die Verwendung von constant
für unveränderliche Werte reduziert den Gasverbrauch erheblich. Das Konzept von immutable
(später erklärt) steigert die Effizienz weiter.
Konstanten und Unveränderliche
- Konstanten: Werte, die während der gesamten Vertragsausführung unverändert bleiben. Sie verbessern die Gaseffizienz und die Lesbarkeit des Codes.
- Unveränderliche Variablen:Variablen werden einmal bei der Bereitstellung initialisiert und bleiben danach unverändert. Eine weitere effektive Technik zur Gasoptimierung.
Fazit
Vyper revolutioniert die Entwicklung intelligenter Verträge, indem es Sicherheit, Einfachheit und Effizienz in den Vordergrund stellt. Seine wachsende Community und seine robusten Funktionen festigen seine Position als führende Sprache für die Entwicklung intelligenter Verträge im Blockchain-Ökosystem. Eine weitere Untersuchung der Datentypen und ihrer Anwendungen wird in einem nachfolgenden Artikel behandelt.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
