NEO-python 项目使用指南
2025-04-15 02:53:00作者:丁柯新Fawn
1. 项目目录结构及介绍
NEO-python 是一个用 Python 语言编写的 NEO 区块链节点和 SDK。项目目录结构如下:
neo-python/
├── .github/ # GitHub 相关配置文件
├── docker/ # Docker 相关文件,包括 Dockerfile
├── docs/ # 文档资料
├── examples/ # 使用示例代码
├── fixtures/ # 测试数据
├── neo/ # 核心代码目录
├── .coveragerc # 覆盖率配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .pyup.yml # Pyup 配置文件
├── .travis.yml # Travis CI 配置文件
├── CHANGELOG.rst # 更新日志
├── LICENSE.md # 许可证文件
├── MANIFEST.in # 打包文件清单
├── Makefile # Makefile 文件
├── README.rst # 项目说明文件
├── neo-privnet.sample.wallet # 示例钱包文件
├── readthedocs.yml # Read the Docs 配置文件
├── requirements.txt # 项目依赖
├── requirements_docs.txt # 文档依赖
├── setup.cfg # 设置配置文件
├── setup.py # 设置文件
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 np-prompt 命令行界面进行。在安装完项目依赖后,通过以下命令启动:
source venv/bin/activate # 激活虚拟环境
np-prompt # 启动命令行界面
启动后,会进入 NEO 命令行界面,可以输入各种命令来与节点交互,如查询区块信息、发送交易等。
3. 项目的配置文件介绍
NEO-python 的配置文件主要是通过环境变量和命令行参数进行配置。以下是一些主要的配置选项:
NEO_NETWORK: 设置网络类型,例如TestNet或MainNet。NEO钱包路径: 设置钱包文件路径。NEO节点端口: 设置节点监听的端口。NEO日志级别: 设置日志输出的详细程度。
具体的配置可以在 neo-python/neo/settings.py 文件中查看和修改。在运行前,确保所有需要的配置都已正确设置。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
暂无简介
Dart
637
145
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
278
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
629
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
75
99
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
385
3.74 K