Blockscout中ERC-1155代币元数据重获取功能的问题分析
在区块链浏览器Blockscout v8.0.2版本中,发现了一个关于ERC-1155代币元数据重获取功能的实现缺陷。该问题主要影响那些在元数据URL中使用{id}
占位符的代币合约。
问题背景
ERC-1155是一种多代币标准,允许单个合约管理多种代币类型。在ERC-1155标准中,代币元数据通常通过URI模板来定义,其中{id}
是一个常见的占位符,表示代币ID将被动态替换到URL中。
Blockscout作为区块链浏览器,提供了通过API端点手动触发元数据重获取的功能。这个功能对于元数据更新或修复元数据显示问题非常有用。
问题详细描述
当用户尝试通过/api/v2/tokens/{{collection}}/instances/{{token_id}}/refetch-metadata
端点重获取代币元数据时,系统未能正确处理元数据URL中的{id}
占位符。具体表现为:
-
对于使用
{id}
占位符的元数据URL(如https://example.com/nfts/{id}.json
),系统直接尝试访问包含{id}
字面量的URL,而不是将其替换为实际的代币ID。 -
正确的做法应该是将
{id}
替换为代币ID的十六进制表示(如将代币ID 103替换为0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000067
)。 -
由于这个实现缺陷,导致元数据重获取失败,无法正确显示代币信息。
技术影响
这个缺陷影响了以下方面:
-
用户体验:用户无法通过手动触发的方式更新使用
{id}
占位符的代币元数据。 -
数据完整性:可能导致代币信息显示不完整或不正确,影响区块链浏览器的数据可靠性。
-
开发者体验:使用Blockscout API进行集成的开发者可能会遇到意外的行为。
解决方案建议
要解决这个问题,需要在元数据重获取逻辑中添加对{id}
占位符的处理。具体实现应包括:
-
在发起HTTP请求前,检查元数据URL是否包含
{id}
占位符。 -
如果存在占位符,将其替换为代币ID的适当表示形式:
- 将代币ID转换为64个字符长度的十六进制字符串
- 前面补零以确保长度一致
-
然后使用处理后的URL获取元数据。
这种处理方式应与ERC-1155标准中定义的URI模板处理逻辑保持一致,确保与其他兼容工具的行为一致。
总结
Blockscout作为重要的区块链浏览器工具,正确处理各种代币标准的元数据获取是其核心功能之一。这个特定的实现缺陷虽然只影响使用{id}
占位符的ERC-1155代币,但对于依赖此功能的用户和项目来说可能造成不便。修复此问题将提高Blockscout对各种代币标准的兼容性和整体用户体验。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0113AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









