


Vyper - Tulis Kontrak Pintar Pertama anda (Siri)
Lanskap blockchain sedang berkembang, memacu pembangun ke arah kod yang selamat, mudah dan boleh diaudit. Vyper muncul sebagai kemajuan yang ketara dalam aliran ini. Tetapi apakah sebenarnya Vyper itu, dan mengapa ia begitu berkesan?
Vyper, seperti yang ditakrifkan dalam dokumentasinya, ialah bahasa pengaturcaraan Pythonic, berorientasikan kontrak yang direka untuk Mesin Maya Ethereum (EVM). Reka bentuk terasnya mengutamakan keselamatan pengguna dan menggalakkan amalan pengekodan yang bersih, menghasilkan kod yang selamat, cekap dan boleh dipercayai untuk projek pembangunan.
Data Statista menyerlahkan populariti Python (51% pembangun di seluruh dunia), mempamerkan kelebihan ekosistem sokongannya yang meluas. Ini diterjemahkan terus kepada kemudahan penggunaan Vyper untuk pembangun Python.
Kenapa Pilih Vyper?
Walaupun banyak bahasa Web3 wujud (Clarity, Rust, Solidity, dll.), Vyper membezakan dirinya melalui:
- Keselamatan oleh Reka Bentuk: Perlindungan yang wujud terhadap kelemahan biasa (limpahan, serangan masuk semula) melalui ciri seperti ketiadaan panggilan rekursif dan semakan sempadan automatik. Ini menjadikan membuat kontrak pintar yang boleh dieksploitasi jauh lebih sukar.
- Kesederhanaan Python: Sintaks biasa dan set ciri terhadnya meningkatkan kejelasan kod, memudahkan penulisan, pembacaan dan penyelenggaraan. Keluk pembelajaran lebih lembut untuk pembangun Python, sambil mengekalkan keselamatan blokchain.
- Pengoptimuman DeFi: Pengendalian perpuluhan yang sangat baik, pengurusan pembolehubah keadaan yang tepat dan penggunaan gas yang boleh diramal menjadikannya sesuai untuk aplikasi kewangan yang menuntut ketepatan dan kebolehpercayaan.
- Kebolehaudit Dipertingkat: Pangkalan kod yang lebih kecil dan kurang kompleks (tiada pewarisan atau ciri lanjutan) memudahkan pengauditan dan pengesahan. Pengecualian pengubah suai dan kelebihan beban fungsi meminimumkan potensi titik kegagalan.
- Kecekapan Gas: Penjanaan bytecode yang lebih ringkas dan set ciri terhad selalunya membawa kepada kos gas yang lebih rendah berbanding kontrak Solidity yang setara. Pencegahan gelung tak terhingga mengelakkan potensi isu berkaitan gas.
Bermula dengan Vyper
Penerokaan Vyper ini akan menggunakan contoh praktikal daripada Vyper demi contoh, memudahkan pemahaman sintaks dan strukturnya.
-
Fail Kontrak: Setiap kontrak Vyper berada dalam failnya sendiri (
.vy
sambungan), dengan satu kontrak setiap fail.
-
Pengkompil Vyper: Alat penting ini mengubah kod sumber Vyper menjadi kod bait EVM melalui beberapa fasa:
- Analisis Leksikal: Kod dipecahkan kepada token (kata kunci, pembolehubah, operator), mengesahkan pematuhan sintaks.
- Penghuraian: Token disusun menjadi pokok sintaks (AST), menggambarkan struktur logik kod.
- Analisis Semantik: Ralat logik dikesan, memastikan ketepatan jenis dan penggunaan pembolehubah/fungsi yang betul.
- Pengoptimuman: Pengoptimuman kod mengurangkan penggunaan gas dengan mengalih keluar redundansi dan memudahkan ungkapan.
- Penjanaan Bytecode: AST yang dioptimumkan ditukar kepada EVM bytecode.
- Generasi ABI: Perwakilan JSON (ABI) antara muka awam kontrak dibuat untuk interaksi.
- Pelaporan Ralat: Maklum balas terperinci disediakan untuk sebarang ralat atau amaran.
Kompilasi yang berjaya menjadikan penggunaan kod-sedia; jika tidak, pengkompil membenderakan sebarang isu.
Komponen Kontrak
Kontrak Vyper terdiri daripada beberapa bahagian utama:
<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>
-
Pragma: Arahan yang membimbing pengkompil, seperti spesifikasi versi.
#pragma version ^0.4.0
menunjukkan versi 0.4.0 atau lebih baru. -
Pembolehubah Keadaan: Nilai boleh diakses oleh semua fungsi kontrak.
greet: public(String[100])
mengisytiharkan pembolehubah rentetan awam dengan panjang maksimum 100 aksara.
-
Pembina (
__init__
): Penghias@deploy
menandakan fungsi__init__
sebagai pembina, secara automatik dilaksanakan sekali semasa penggunaan untuk memulakan pembolehubah keadaan.
Memahami Gas
Gas mewakili unit kerja pengiraan pada EVM, mengawal peruntukan sumber dan mencegah penyalahgunaan.
- Kos Gas: Setiap operasi mempunyai kos gas yang ditentukan; operasi yang kompleks adalah lebih mahal.
- Had Gas: Gas maksimum yang boleh digunakan oleh transaksi; melebihi had ini mengakibatkan kegagalan.
- Harga Gas: Harga (dalam gwei) dibayar setiap unit gas.
-
Pengoptimuman Gas dalam Vyper: Reka bentuk Vyper sememangnya menggalakkan kecekapan gas melalui ciri seperti menghalang gelung tak terhingga dan menggunakan pembolehubah
constant
danimmutable
.
Menggunakan constant
untuk nilai yang tidak berubah dengan ketara mengurangkan penggunaan gas. Konsep immutable
(diterangkan kemudian) meningkatkan lagi kecekapan.
Malar dan Tidak Boleh ubah
- Malar: Nilai yang kekal tidak berubah sepanjang pelaksanaan kontrak. Mereka meningkatkan kecekapan gas dan kebolehbacaan kod.
- Tidak boleh ubah: Pembolehubah dimulakan sekali semasa penggunaan dan kekal ditetapkan selepas itu. Satu lagi teknik pengoptimuman gas yang berkesan.
Kesimpulan
Vyper sedang merevolusikan pembangunan kontrak pintar dengan mengutamakan keselamatan, kesederhanaan dan kecekapan. Komuniti yang semakin berkembang dan ciri teguhnya mengukuhkan kedudukannya sebagai bahasa pembangunan kontrak pintar terkemuka dalam ekosistem rantaian blok. Penerokaan lanjut jenis data dan aplikasinya akan dibincangkan dalam artikel seterusnya.
Atas ialah kandungan terperinci Vyper - Tulis Kontrak Pintar Pertama anda (Siri). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
