이 기사는 Python Ethereum Virtual Machine에서 Py-EVM을 구현하는 방법을 소개합니다. 이는 특정 참고 가치가 있습니다. 도움이 필요한 친구가 도움이 되기를 바랍니다.
Py-EVM은 Python으로 작성된 Ethereum 가상 머신의 새로운 구현입니다. 현재 github 별 695개로 활발한 개발이 진행 중이지만 Ethereum/test에서 제공하는 테스트 스위트를 통해 빠르게 발전하고 있습니다. 많은 디자인 결정이 영감을 얻었고 심지어 PyEthereum 코드 베이스에서 직접 이식되었기 때문에 Vitalik과 기존 PyEthereum 코드가 빠른 발전을 이룰 수 있게 된 것에 감사드립니다.
Py-EVM은 궁극적으로 EVM의 사실상 Python 구현이 되어 퍼블릭 및 프라이빗 체인에 대한 광범위한 사용 사례를 제공하는 것을 목표로 합니다. 개발은 완벽하게 작동하는 메인넷 노드로 실행될 수 있는 잘 정의된 API, 친숙하고 이해하기 쉬운 문서를 갖춘 EVM을 만드는 데 중점을 둘 것입니다.
특히 Py-EVM의 목표는 다음과 같습니다.
가장 널리 사용되고 이해되는 언어 중 하나인 Python에서 EVM의 구현 예시를 제공합니다.
고객에게 전체 또는 경량 노드를 구축할 수 있도록 낮은 수준의 API를 제공합니다.
이해하고 수정하기 쉽습니다.
연구는 물론 프라이빗 블록체인과 같은 대체 사용 사례를 지원할 수 있는 유연성이 뛰어납니다.
Trinity
Py-EVM은 EVM의 저수준 API를 제공하지만, 풀 노드나 라이트 노드를 직접 구현하도록 설계되지 않았습니다.
우리는 Py-EVM을 기반으로 Trinity라는 완전한 노드의 기본 구현을 제공합니다.
향후에는 Py-EVM을 기반으로 하는 대체 클라이언트가 있을 수 있습니다.
1단계: 알파 릴리스
계획은 테스트 목적에 적합한 MVP, 알파 수준 릴리스로 시작됩니다. 우리는 아키텍처 및 API 선택에 대한 피드백은 물론 일반적인 피드백 및 버그 발견에 대한 피드백을 제공할 얼리 어답터를 찾을 것입니다.
Development
Py-EVM은 모든 클라이언트에 대한 공통 테스트 하위 모듈을 사용하므로 --recursive 플래그를 사용하여 저장소를 복제해야 합니다. 예:
git clone --recursive git@github.com:ethereum/py-evm.git
Py-EVM에는 Python 3이 필요합니다. 일반적으로 깨끗한 Python 3 환경을 보장하는 가장 좋은 방법은 virtualenv를 사용하는 것입니다. 예:
# once: $ virtualenv -p python3 venv # each session: $ . venv/bin/activate
그런 다음 다음을 통해 필요한 Python 패키지를 설치합니다.
pip install -e .[dev]
테스트 실행
다음을 사용하여 테스트를 실행할 수 있습니다.
pytest
또는 tox
를 설치하여 전체 테스트 제품군을 실행할 수 있습니다.
Releeasing
Pandoc은 pypi에서 적절한 렌더링을 위해 마크다운 README를 올바른 형식으로 변환하는 데 필요합니다.
Debian 계열 시스템의 경우:
apt install pandoc
OSX의 경우:
brew install pandoc
새 버전 출시:
bumpversion $$VERSION_PART_TO_BUMP$$ git push && git push --tags make release
새 도커 이미지 생성:
make create-docker-image version=<version></version>
기본적으로 이 중 두 개의 태그가 포함된 새 이미지가 생성됩니다. 이를 가리킨다:
ethereum/trinity:
ethereum/trinity:latest: (향후 "최신"으로 덮어쓸 때까지 최신)
그런 다음 docker 허브로 푸시합니다.
docker push ethereum/trinity:<version> # the following may be left out if we were pushing a patch for an older version docker push ethereum/trinity:latest</version>
범프 버전 사용 방법
이 저장소의 버전 형식은 {major}.{minor}.{patch}는 안정, {patch}.{minor}.{patch}-{stage}.{devnum을 의미합니다. }는 불안정함을 의미합니다(단계는 알파 또는 베타일 수 있음).
다음 버전을 출시하려면 Bumpversion을 사용하고 Bumpversion Minor 또는 Bumpversion devnum 등 조정하고 싶은 부분을 지정하세요.
베타 버전인 경우, 범프 버전 단계가 안정 버전으로 전환됩니다.
현재 버전이 안정적일 때 불안정한 버전을 내보내려면,umpversion --new-version 4.0.0-alpha.1 devnum
과 같이 새 버전을 명시적으로 지정하세요.위 내용은 Python Ethereum Virtual Machine을 통한 Py-EVM 구현 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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