Python을 사용하여 Ethereum Graph 데이터를 조작하는 단계
시작하기 전에 몇 가지 정의를 살펴보겠습니다.
- GraphQL은 쿼리 언어입니다.
- The Graph는 GraphQL 쿼리 언어를 사용하는 블록체인 프로젝트입니다. 이 프로젝트를 통해 누구나 subgraph라는 개방형 API를 구축하고 게시할 수 있습니다.
그래프 프로젝트는 데이터를 조사하는 방법을 설명하는 구문인 GraphQL을 사용합니다. 이 구문은 특정 유형의 데이터베이스 또는 스토리지 엔진에 연결되지 않지만 기존 코드 및 데이터에서 지원됩니다.
GraphQL
아주 간단한 GraphQL 쿼리 구조와 이를 실행할 때 얻는 결과부터 살펴보겠습니다. GraphQL 서비스가 실행되면 실행을 위한 GraphQL 쿼리를 수신할 수 있습니다. 서비스는 쿼리 문을 검사하여 정의된 유형과 필드만 연결하는지 확인한 다음 함수를 실행하여 결과를 생성합니다.
예를 들어 아래 쿼리 구조를 살펴보세요.
위 GraphQL 쿼리는 다음과 같은 결과를 생성할 수 있습니다.
보시다시피 쿼리 구조는 결과와 동일합니다. 이는 서버가 클라이언트가 요청한 필드를 정확히 알고 있기 때문에 GraphQL에 매우 중요합니다.
GraphQL을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 검색
- 요청에 매개변수 전달
- 별칭 등 사용
GraphQL 공식 웹사이트를 방문하면 복잡한 GraphQL 작성 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 쿼리.
https://www.php.cn/link/b950ea26ca12daae142bd74dba4427c8
The Graph
The Graph 프로젝트가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면 thegraph.com/docs를 방문하세요. 하위 그래프를 배포하는 방법과 하위 그래프의 데이터를 쿼리하는 방법을 설명합니다. 하위 그래프는 TheGraph가 Ethereum에서 색인을 생성할 데이터와 해당 데이터가 저장되는 방법을 정의합니다. 하위 그래프가 배포되면 GraphQL 구문을 사용하여 쿼리할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 하위 그래프에서 데이터를 쿼리하는 데 중점을 둡니다.
1. The Graph Explorer(https://thegraph.com/explorer/)를 방문하여 이더리움 블록체인에 존재하는 모든 관리되는 하위 그래프를 확인하세요. 이러한 각 호스팅 서비스(하위 그래프)에서 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
2. 하위 그래프 페이지를 선택하고 해당 페이지의 http 쿼리 주소와 놀이터에 주목하세요.
3. 블록체인 데이터가 포함된 엔드포인트인 Python 코드에 http 쿼리 주소가 필요합니다. 이 서비스는 GraphQL 쿼리를 실행합니다.
4. 놀이터에서 실험해 보세요. 웹사이트의 이 섹션에서는 Ethereum 블록체인에 대한 GraphQL 쿼리를 구축하고 테스트할 수 있습니다.
- 샘플 쿼리 선택
- 샘플 쿼리 표시 및 편집 가능
- 실행 버튼 누르기
- 결과 표시
- 화면 맨 오른쪽에는 쿼리에 추가할 수 있는 필드 목록이 표시됩니다.
Python에서 The Graph 사용
다음 단계는 The Graph의 Playground에서 구축한 몇 가지 쿼리를 기반으로 하며, Python 코드에서 Ethereum 블록체인의 다른 데이터를 요청하는 데 사용할 수 있습니다.
아래 Python 예제 코드에는 하위 그래프에 게시 요청을 하기 위한 일반 함수가 포함되어 있습니다. 다른 하위 그래프를 사용하려면 URL 끝점과 GraphQL 구문을 변경해야 합니다. 프로그램 마지막 부분에 인쇄 문을 포함시켰으므로(읽기 더 쉬움) Ethereum 블록체인의 결과가 콘솔에 인쇄됩니다.
예제 1: Python에서 GraphQL을 사용하여 Ethereum 블록체인에서 Aave를 쿼리하여 타임스탬프를 기준으로 최근 10개의 플래시 대출 목록을 가져옵니다.
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)
예 2: Python Uniswap 온체인에서 GraphQL을 사용하여 Ethereum 블록을 쿼리하여 상위 10개 쌍
아래 쿼리는 ETH 예금량 기준으로 내림차순으로 상위 ETH 유동성 공급자를 자세히 설명하는 Uniswap의 순위 목록입니다. 이를 통해 시장에서 인기 있는 플레이어를 추적하고 ETH의 유동성 공급자와 다른 토큰 간의 관계를 관찰하는 등 사용자 행동을 더 잘 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 쿼리할 수 있는 다른 사용자 필드에는 주소, 구매 및 판매된 과거 자산, 해당 사용자가 지불한 총 수수료가 포함됩니다.
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)
Python의 The Graph를 사용하여 Ethereum 데이터를 쿼리하는 것은 매우 강력합니다. 보고 및 분석을 위해 쿼리할 수 있는 데이터가 많습니다.
이 코드는 학습 및 오락 목적으로만 사용됩니다. 이 코드는 감사되지 않았으므로 위험을 감수하고 사용하십시오. 계약은 실험적이며 버그가 포함될 수 있습니다.
위 내용은 Python을 사용하여 Ethereum Graph 데이터를 조작하는 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

CentOS 시스템에 Pytorch를 설치할 때는 적절한 버전을 신중하게 선택하고 다음 주요 요소를 고려해야합니다. 1. 시스템 환경 호환성 : 운영 체제 : CentOS7 이상을 사용하는 것이 좋습니다. Cuda 및 Cudnn : Pytorch 버전 및 Cuda 버전은 밀접하게 관련되어 있습니다. 예를 들어, pytorch1.9.0은 cuda11.1을 필요로하고 Pytorch2.0.1은 cuda11.3을 필요로합니다. CUDNN 버전도 CUDA 버전과 일치해야합니다. Pytorch 버전을 선택하기 전에 호환 CUDA 및 CUDNN 버전이 설치되었는지 확인하십시오. 파이썬 버전 : Pytorch 공식 지점

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
