Balancer V2 Monorepo 项目启动与配置教程
2025-05-06 08:53:55作者:舒璇辛Bertina
1. 项目的目录结构及介绍
Balancer V2 Monorepo 项目的目录结构如下:
balancer-v2-monorepo/
├── brownie/ # Brownie 框架相关代码,用于智能合约开发和测试
├── contracts/ # 智能合约代码
├── frontend/ # 前端代码
├── integration/ # 集成测试代码
├── scripts/ # 脚本文件,用于部署和测试智能合约
├── subgraph/ # Subgraph 代码,用于区块链数据的索引和查询
├── tests/ # 单元测试和集成测试代码
├── .github/ # GitHub 工作流和模板
├── .circleci/ # CircleCI CI/CD 配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件列表
├── .solcover.js # Solidity 覆盖率测试配置文件
├── docker-compose.yml # Docker Compose 配置文件
├── package.json # Node.js 项目配置文件
└── README.md # 项目说明文件
brownie/:包含 Brownie 框架的配置和脚本,用于智能合约的开发和测试。contracts/:存放所有智能合约的源代码,包括代币合约、池子合约等。frontend/:前端代码,通常使用 React 或 Vue 构建用户界面。integration/:集成测试代码,用于测试智能合约与其他系统的交互。scripts/:脚本文件,用于执行特定的部署和测试任务。subgraph/:Subgraph 代码,用于从区块链中索引和查询数据。tests/:包含所有单元测试和集成测试的代码。.github/:包含 GitHub 工作流和模板文件,用于自动化项目管理。.circleci/:CircleCI 的 CI/CD 配置文件,用于自动化构建和部署。.gitignore:定义了在 Git 版本控制中应该忽略的文件和目录。.solcover.js:Solidity 覆盖率测试的配置文件。docker-compose.yml:Docker Compose 配置文件,用于定义和运行多容器 Docker 应用。package.json:Node.js 项目的配置文件,定义了项目的依赖和脚本。README.md:项目说明文件,包含了项目的基本信息和如何使用项目。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要涉及到前端和智能合约的部署。以下是一些关键的启动文件:
brownie/:使用 Brownie 框架时,通常需要运行brownie init初始化项目,并在brownie-config.yaml中配置项目。scripts/deploy.py:一个 Python 脚本,用于部署智能合约到区块链上。scripts/test.py:一个 Python 脚本,用于执行智能合约的测试。
启动智能合约的示例命令:
brownie run scripts/deploy.py --network development
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要涉及智能合约的部署和前端的环境配置:
brownie-config.yaml:Brownie 框架的配置文件,定义了网络环境、钱包和合约等配置。frontend/package.json:前端项目的配置文件,定义了前端项目依赖和环境变量。
配置智能合约的示例配置:
# brownie-config.yaml
networks:
development:
host: 'localhost'
port: 8545
gas: 'auto'
gasPrice: 'auto'
wallets:
- name: 'my_wallet'
mnemonic: 'your_mnemonic_phrase'
以上就是 Balancer V2 Monorepo 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。按照这些步骤,您可以开始构建和部署 Balancer V2 项目。
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210