


Étapes pour utiliser Python pour manipuler les données Ethereum Graph
Avant de commencer, jetons un œil à quelques définitions.
- GraphQL est un langage de requête
- The Graph est un projet blockchain utilisant le langage de requête GraphQL. Le projet permet à quiconque de créer et de publier une API ouverte appelée subgraph.
Le projet Graph utilise GraphQL, une syntaxe qui décrit comment interroger les données. Cette syntaxe n'est pas liée à un type spécifique de base de données ou de moteur de stockage, mais est prise en charge par votre code et vos données existants. Commençons par examiner une structure de requête GraphQL très simple et les résultats que nous obtenons lorsque nous l'exécutons. Une fois le service GraphQL exécuté, il peut recevoir des requêtes GraphQL pour exécution. Le service vérifie l'instruction de requête pour s'assurer qu'elle associe uniquement les types et champs définis, puis exécute la fonction pour produire des résultats.
À titre d'exemple, regardez la structure de requête ci-dessous :
La requête GraphQL ci-dessus peut produire les résultats suivants : # 🎜🎜 #Comme vous pouvez le constater, la structure de la requête est la même que le résultat. Ceci est crucial pour GraphQL car le serveur sait exactement quels champs le client a demandés.
Nous pouvons utiliser GraphQL pour effectuer les opérations suivantes :
Rechercher des données
Passer les paramètres dans votre requête
# 🎜🎜# Utilisez des alias, etc.- Vous pouvez visiter le site officiel de GraphQL pour en savoir plus sur la façon d'écrire des requêtes GraphQL complexes.
-
- https://www.php.cn/link/b950ea26ca12daae142bd74dba4427c8
Le graphique
#🎜 🎜 #Pour mieux comprendre ce qu'est le projet The Graph et comment il fonctionne, visitez thegraph.com/docs. Il explique comment déployer un sous-graphe et comment interroger les données du sous-graphe. Un sous-graphe définit quelles données TheGraph indexera à partir d'Ethereum et comment elles seront stockées. Une fois le sous-graphe déployé, il peut être interrogé à l'aide de la syntaxe GraphQL.Dans ce tutoriel, nous nous concentrerons sur l'interrogation des données du sous-graphe.
1. Visitez The Graph Explorer (https://thegraph.com/explorer/) pour afficher tous les sous-graphes gérés qui existent sur la blockchain Ethereum. Les données peuvent être interrogées auprès de chacun de ces services hébergés (sous-graphiques). 2. Sélectionnez une page de sous-graphiques et faites attention à l'adresse de requête http et au Playground de la page. 3. Vous avez besoin de l'adresse de requête http dans votre code Python, qui est le point de terminaison qui contient les données de la blockchain. Ce service exécutera vos requêtes GraphQL.4. Assurez-vous d'expérimenter sur le Playground. Cette section du site Web vous permettra de créer et de tester vos requêtes GraphQL pour la blockchain Ethereum.
Sélectionnez un exemple de requête Un exemple de requête s'affiche et peut être modifié
Appuyez sur le bouton Exécuter
#🎜 🎜# AFFICHER LES RÉSULTATS- L'extrême droite de l'écran affiche une liste de champs que vous pouvez ajouter à votre requête.
- Utiliser The Graph en Python
- Ce qui suit est basé sur ce que nous avons construit dans The Graph's Playground requêtes, qui peuvent être utilisées dans notre code Python pour demander différentes données à la blockchain Ethereum.
Exemple 1 : interrogez Aave sur la blockchain Ethereum à l'aide de GraphQL en Python pour obtenir une liste des 10 derniers prêts flash par horodatage
import requests # pretty print is used to print the output in the console in an easy to read format from pprint import pprint # function to use requests.post to make an API call to the subgraph url def run_query(q): # endpoint where you are making the request request = requests.post('https://api.thegraph.com/subgraphs/name/aave/protocol' '', json={'query': query}) if request.status_code == 200: return request.json() else: raise Exception('Query failed. return code is {}.{}'.format(request.status_code, query)) # The Graph query - Query aave for a list of the last 10 flash loans by time stamp query = """ { flashLoans (first: 10, orderBy: timestamp, orderDirection: desc,){ id reserve { name symbol } amount timestamp } } """ result = run_query(query) # print the results print('Print Result - {}'.format(result)) print('#############') # pretty print the results to make it easier to read pprint(result)
Exemple 2 : utilisez GraphQL en Python pour interrogez Uniswap sur la blockchain Ethereum pour obtenir une liste des 10 meilleures paires
La requête suivante est une liste de classement d'Uniswap, détaillant le montant déposé par les principaux fournisseurs de liquidité ETH par ordre décroissant. Cela peut vous aider à mieux analyser le comportement des utilisateurs, par exemple en suivant les acteurs populaires du marché et en observant la relation entre les fournisseurs de liquidité de l’ETH et d’autres jetons. Les autres champs utilisateur pouvant être interrogés incluent leur adresse, les actifs historiques achetés et vendus et le total des frais payés par cet utilisateur.
import requests # pretty print is used to print the output in the console in an easy to read format from pprint import pprint # function to use requests.post to make an API call to the subgraph url def run_query(q): # endpoint where you are making the request request = requests.post('https://api.thegraph.com/subgraphs/name/uniswap/uniswap-v2' '', json={'query': query}) if request.status_code == 200: return request.json() else: raise Exception('Query failed. return code is {}.{}'.format(request.status_code, query)) # The Graph query - Query Uniswap for a list of the top 10 pairs where the reserve is > 1000000 USD and the volume is >50000 USD query = """ { pairs(first: 10, where: {reserveUSD_gt: "1000000", volumeUSD_gt: "50000"}, orderBy: reserveUSD, orderDirection: desc) { id token0 { id symbol } token1 { id symbol } reserveUSD volumeUSD } } """ result = run_query(query) # print the results print('Print Result - {}'.format(result)) print('#############') # pretty print the results pprint(result)
Utiliser The Graph en Python pour interroger les données Ethereum est très puissant. De nombreuses données peuvent être interrogées à des fins de reporting et d’analyse.
Ce code est uniquement destiné à des fins d'apprentissage et de divertissement. Ce code n'a pas été audité, utilisez-le à vos propres risques, le contrat est expérimental et peut contenir des bugs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini
