Vyper - 初めてのスマート コントラクトを作成する (シリーズ)
ブロックチェーンの状況は進化しており、開発者は安全で簡単で監査可能なコードを目指しています。 Vyper は、この傾向における重要な進歩として浮上しています。 しかし、Vyper とは正確には何ですか?また、なぜこれほど影響力があるのでしょうか?
Vyper は、ドキュメントで定義されているように、イーサリアム仮想マシン (EVM) 用に設計された Python のコントラクト指向プログラミング言語です。 その中心となる設計はユーザーの安全を優先し、クリーンなコーディングの実践を促進し、開発プロジェクトに安全で効率的で信頼性の高いコードをもたらします。
Statista データは、Python の人気 (世界中の開発者の 51%) を強調し、その広範なサポート エコシステムの利点を示しています。これは、Python 開発者にとって Vyper の採用のしやすさに直接つながります。
Vyper を選ぶ理由
多数の Web3 言語 (Clarity、Rust、Solidity など) が存在しますが、Vyper は次の点で差別化されています。
- 設計によるセキュリティ: 再帰呼び出しの不在や自動境界チェックなどの機能により、一般的な脆弱性 (オーバーフロー、再入攻撃) に対する固有の保護。 これにより、悪用可能なスマート コントラクトの作成が大幅に困難になります。
- Python のシンプルさ: 使い慣れた構文と制限された機能セットにより、コードの明瞭さが向上し、書き込み、読み取り、メンテナンスが簡素化されます。ブロックチェーンのセキュリティを維持しながら、Python 開発者の学習曲線はより緩やかになります。
- DeFi の最適化: 優れた小数処理、正確な状態変数管理、予測可能なガス消費により、精度と信頼性が要求される金融アプリケーションに最適です。
- 監査可能性の強化: 小さくて複雑さの少ないコードベース (継承や高度な機能はありません) により、監査と検証が簡素化されます。 修飾子と関数のオーバーロードを省略すると、潜在的な障害点が最小限に抑えられます。
- ガス効率: より単純なバイトコード生成と制限された機能セットにより、多くの場合、同等の Solidity コントラクトと比較してガスコストが低くなります。無限ループを防止することで、潜在的なガス関連の問題を回避できます。
Vyper を始めましょう
この Vyper の探究では、Vyper の実践例を 1 つずつ使用して、その構文と構造の理解を促進します。
-
契約ファイル: 各 Vyper 契約は独自のファイル (
.vy
拡張子) に存在し、ファイルごとに 1 つの契約があります。
-
Vyper コンパイラー: この重要なツールは、いくつかのフェーズを通じて Vyper ソース コードを EVM バイトコードに変換します:
- 字句解析: コードはトークン (キーワード、変数、演算子) に分割され、構文の遵守を検証します。
- 解析: トークンは構文ツリー (AST) に編成され、コードの論理構造が示されます。
- 意味分析: 論理エラーが検出され、型の正確さと変数/関数の適切な使用が保証されます。
- 最適化: コードの最適化は、冗長性を削除し、式を単純化することでガス消費量を削減します。
- バイトコード生成: 最適化された AST は EVM バイトコードに変換されます。
- ABI 生成: コントラクトのパブリック インターフェイスの JSON 表現 (ABI) が対話用に作成されます。
- エラー報告: エラーまたは警告に対して詳細なフィードバックが提供されます。
コンパイルが成功すると、コードをデプロイできる状態になります。それ以外の場合、コンパイラは問題にフラグを立てます。
契約コンポーネント
Vyper 契約はいくつかの主要なセクションで構成されます:
<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: バージョン仕様など、コンパイラーをガイドする命令。
#pragma version ^0.4.0
はバージョン0.4.0以降を示します。 -
状態変数: すべてのコントラクト関数からアクセスできる値。
greet: public(String[100])
は、最大長 100 文字のパブリック文字列変数を宣言します。
-
コンストラクター (
__init__
):@deploy
デコレーターは、__init__
関数をコンストラクターとしてマークし、デプロイメント中に状態変数を初期化するために自動的に 1 回実行されます。
ガスを理解する
Gas は EVM 上の計算作業単位を表し、リソース割り当てを制御し、悪用を防ぎます。
- ガスコスト: 各操作には定義されたガスコストがあります。複雑な操作はコストが高くなります。
- ガス制限: トランザクションが消費できる最大ガス。この制限を超えると失敗します。
- ガス価格: ガス単位ごとに支払われる価格 (グウェイ)。
-
Vyper のガス最適化: Vyper の設計は、無限ループの防止や
constant
およびimmutable
変数の利用などの機能を通じて本質的にガス効率を促進します。
値を変更しない場合に constant
を使用すると、ガス消費量が大幅に削減されます。 immutable
(後述) の概念により、効率がさらに向上します。
定数と不変
- 定数: コントラクトの実行を通じて変更されない値。 ガス効率とコードの可読性が向上します。
- 不変: 変数はデプロイメント時に一度初期化され、その後は固定されたままになります。 もう 1 つの効果的なガス最適化手法。
結論
Vyper は、セキュリティ、シンプルさ、効率性を優先することでスマート コントラクト開発に革命を起こしています。 成長するコミュニティと堅牢な機能により、ブロックチェーン エコシステム内での主要なスマート コントラクト開発言語としての地位が確固たるものとなっています。 データ型とそのアプリケーションの詳細については、後続の記事で説明します。
以上がVyper - 初めてのスマート コントラクトを作成する (シリーズ)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
