PyEos 项目教程
1. 项目介绍
PyEos 是一个基于 EOSIO 的通用智能合约平台,旨在为开发者提供一个高效、灵活的智能合约开发环境。PyEos 支持多种编程语言的智能合约开发,包括 Python、Ethereum、Lua 和 Java。通过 PyEos,开发者可以轻松创建、部署和管理智能合约,同时享受 EOSIO 的高性能和安全性。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
在开始之前,请确保您的系统已经安装了必要的依赖项。以下是不同操作系统的安装命令:
Ubuntu
sudo apt-get install libleveldb-dev
sudo apt-get install libreadline-dev
CentOS
sudo yum install leveldb-devel
sudo yum install readline-devel
sudo yum install libffi-devel
macOS
brew install leveldb
brew install readline
2.2 下载源码
使用 Git 克隆 PyEos 项目到本地:
git clone https://github.com/learnforpractice/pyeos.git
cd pyeos
git submodule update --init --recursive
2.3 构建项目
运行以下命令来构建 PyEos:
./eosio_build.sh
2.4 启动 PyEos
构建完成后,启动 PyEos:
./build/programs/pyeos/pyeos --manual-gen-block --debug -i --contracts-console
2.5 创建智能合约
使用 PyEos 提供的 sketch 工具创建一个 Python 智能合约:
sketch create('hello', 'helloworld', 'py')
2.6 测试智能合约
进入生成的 helloworld 目录,运行测试脚本:
cd helloworld
python t.py
3. 应用案例和最佳实践
3.1 Python 智能合约开发
PyEos 支持使用 Python 编写智能合约。以下是一个简单的 Python 智能合约示例:
from pyeos import Contract
class HelloWorld(Contract):
def apply(self, receiver, code, action):
if action == 'hi':
self.hi(receiver)
def hi(self, user):
print(f"Hello, {user}!")
if __name__ == "__main__":
HelloWorld().apply('hello', 'hello', 'hi')
3.2 Ethereum 智能合约开发
PyEos 还支持 Ethereum 智能合约的开发。您可以在 pyeos/programs/pyeos/tests/evm 目录下找到相关示例。
3.3 Lua 智能合约开发
对于 Lua 智能合约,您可以在 pyeos/programs/pyeos/tests/lua 目录下找到示例代码。
3.4 Java 智能合约开发
PyEos 还支持 Java 智能合约的开发。请确保您的 JDK 版本为 10 或更高,并在 pyeos/programs/pyeos/tests/java 目录下找到示例代码。
4. 典型生态项目
4.1 EOSIO 生态
PyEos 作为 EOSIO 生态的一部分,与其他 EOSIO 项目紧密集成。您可以使用 PyEos 开发基于 EOSIO 的去中心化应用(DApps)。
4.2 跨链集成
PyEos 支持多种智能合约语言,使其成为跨链集成的理想选择。您可以使用 PyEos 开发跨链智能合约,实现不同区块链平台之间的互操作性。
4.3 高性能应用
由于 PyEos 基于 EOSIO,它继承了 EOSIO 的高性能特性。您可以使用 PyEos 开发高性能的去中心化应用,满足高并发和低延迟的需求。
通过以上步骤,您可以快速上手 PyEos,并开始开发您的智能合约项目。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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