Ethkit 项目使用教程
2025-04-20 20:31:14作者:冯梦姬Eddie
1. 项目的目录结构及介绍
Ethkit 是一个为 Go 语言编写的 Ethereum 开发工具包。以下是其主要目录结构及其功能的简要介绍:
ethkit/
├── .gitignore # 忽略文件列表
├── go.mod # Go 依赖管理文件
├── go.sum # Go 依赖校验文件
├── Makefile # 构建脚本
├── README.md # 项目说明文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── cmd/ # 主应用程序目录
│ └── ethkit/ # ethkit 命令行工具
├── ethartifact/ # 处理 Truffle artifact 文件的包
├── ethcoder/ # 智能合约和交易编码/解码库
├── ethdeploy/ # 部署合约字节的简单方法
├── ethgas/ # 获取网络最新 gas 价格的库
├── ethmonitor/ # 监控区块链的区块、交易和日志
├── ethrpc/ # Ethereum JSON-RPC 的 HTTP 客户端
├── ethwallet/ # 支持钱包助记词的 Ethereum 钱包
└── types.go # 一些基础类型定义
cmd/ethkit: 包含 ethkit 命令行工具的入口和主要逻辑。ethartifact: 提供解析 Truffle artifact 文件的简单包。ethcoder: 提供智能合约和交易的编码/解码库。ethdeploy: 提供将合约字节部署到网络的简单方法。ethgas: 提供获取网络最新 gas 价格的功能。ethmonitor: 提供监控区块链的区块、交易和日志的简单方法。ethrpc: 提供与 Ethereum JSON-RPC 交互的 HTTP 客户端。ethwallet: 提供支持钱包助记词的 Ethereum 钱包功能。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 cmd/ethkit/main.go。以下是启动文件的简要介绍:
package main
import (
"github.com/0xsequence/ethkit/cmd/ethkit"
)
func main() {
ethkit.Execute()
}
该文件导入了 ethkit 命令行工具的包,并在 main 函数中调用了 Execute 方法,这是启动 ethkit 命令行工具的主要入口点。
3. 项目的配置文件介绍
Ethkit 使用配置文件来管理不同的设置。配置文件的格式和位置可能会根据具体的使用场景而有所不同。通常,配置文件可能位于项目的根目录或特定的配置目录中。
一个基本的配置文件示例可能如下所示(假设为 config.yaml):
# Ethkit 配置文件
# RPC 端点
rpc:
url: 'https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_INFURA_PROJECT_ID'
# 钱包配置
wallet:
keyfile: 'path/to/wallet.key'
mnemonic: 'your_secret_mnemonic'
在这个配置文件中:
rpc.url: 定义了与 Ethereum 节点进行交互的 RPC 端点。wallet.keyfile: 指定了钱包文件的路径。wallet.mnemonic: 存储了钱包的助记词(出于安全考虑,不应该在配置文件中明文存储)。
请确保在使用 Ethkit 时正确配置这些设置,以便工具可以正确地与 Ethereum 网络和钱包交互。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218