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BigchainDB는 현재 NOSQL 및 분산 데이터베이스에서 누락 된 간격을 채울 수 있으며, 이는 효과적인 비즈니스 또는 사용 사례를 제공 할 수 있습니다. 블록 체인 애호가의 경우 완전히 분산 된 응용 프로그램 스택의 과제를 달성하여 응용 프로그램이 개발, 배포 및 유지 관리되는 방식을 변경할 수 있습니다.
- ascribe는 비트 코인 블록 체인을 사용하여 디지털 아트 워크에 대한 제한된 수의 고유 식별자를 기록하는 매력적인 스타트 업입니다. 따라서이 제한된 수의 "사본"으로 인해 추적 가능하고 책임이 있으며 (희망적으로) 더 높은 가치가 있습니다. 이 방법을 사용할 때
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그러나 블록 체인 개념은 강력한 개념이며, 지난 몇 년 동안 그 사용과 정당성이 증가했으며, 대규모 은행조차도 개념에서 영감을 얻은 기술을 개발하고 있다고 발표했습니다.
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파이썬 3.4를 설치하십시오. -
http : // server_ip : 58080/에서 bigchaindb (실제로 rethinkdb ui)를 엽니 다. - 간단한 예제 - 메시지 할당 및 추적
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BigchainDB의 주요 사용 사례 중 하나 (그리고 그 결과로 작성된 이유)는 자산을 추적하는 것이므로 Python에서 간단한 예를 만들어 봅시다. 먼저 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오. -
새 파일 만들기, 다음을 추가하십시오.
그런 다음 파이썬 응용 프로그램을 실행하십시오 :
pip install bigchaindb bigchaindb configure bigchaindb show-config
이제 한 사람이 액세스 할 수 있기를 원하는 특별한 메시지가 있습니다. 이것은 두 번째 사용자를 생성 한 다음 특수 메시지의 트랜잭션 ID를 가져 와서 두 번째 사용자에게 전송합니다. BigchainDB의 블록 체인 계층은 사용자와 코드가 동일한 작업을 두 번 수행하지 못하게합니다. 위의 코드를 다시 실행하려고하면 이중 지출 예외가 발생합니다. 이 예제는 BigchainDB가 rethinkdb에 추가되는 방법의 작은 부분을 보여 주며 여기에서는 전체 목록을 사용할 수 있습니다.
from bigchaindb import Bigchain b = Bigchain() print(b)http endpoint
https://www.php.cn/link/6eea81fa0417b0068e614074225a9daf
python app.py다음 방법을 사용하여 새 거래를 작성하거나 다음 방법을 사용하여 새 트랜잭션을 작성하십시오.
<bigchaindb.core.bigchain at></bigchaindb.core.bigchain>
https://www.php.cn/link/f8b64946ebc86a5e23e1605a2943210c
from bigchaindb import Bigchain import time b = Bigchain() spuser_priv, spuser_pub = b.generate_keys() print("User Created") digital_asset_payload = {'msg': 'This is my special message just for you'} tx = b.create_transaction(b.me, spuser_pub, None, 'CREATE', payload=digital_asset_payload) print("Transaction Written") tx_signed = b.sign_transaction(tx, b.me_private) b.write_transaction(tx_signed) print ("Transaction Written to BC, now waiting") time.sleep(10) tx_retrieved = b.get_transaction(tx_signed['id']) print(tx_retrieved)분산 된 미래의 구성 요소
위 내용은 블록 체인 및 BigchainDB로 데이터 저장소 관리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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DVWA(Damn Vulnerable Web App)는 매우 취약한 PHP/MySQL 웹 애플리케이션입니다. 주요 목표는 보안 전문가가 법적 환경에서 자신의 기술과 도구를 테스트하고, 웹 개발자가 웹 응용 프로그램 보안 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 교사/학생이 교실 환경 웹 응용 프로그램에서 가르치고 배울 수 있도록 돕는 것입니다. 보안. DVWA의 목표는 다양한 난이도의 간단하고 간단한 인터페이스를 통해 가장 일반적인 웹 취약점 중 일부를 연습하는 것입니다. 이 소프트웨어는

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SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.
