Nethereum 中处理大整数解码异常的技术解析
背景介绍
在使用 Nethereum 进行智能合约交互时,开发者经常会遇到需要解码复杂数据结构的情况。特别是在处理包含嵌套结构体和大整数的返回值时,可能会遇到"Value was either too large or too small for an Int32"这样的异常。
问题本质
这个问题的核心在于 Nethereum 在处理包含大整数(BigInteger)的嵌套结构体时的解码机制。当直接尝试解码一个包含多个嵌套结构体的复杂返回值时,解码器可能会错误地尝试将某些大数值转换为 Int32 类型,从而导致溢出异常。
解决方案
正确的处理方式是将返回值视为一个整体结构体,然后在这个结构体中再包含其他嵌套结构体。具体来说:
- 创建一个主函数输出类,标记为
[FunctionOutput] - 在这个类中定义一个属性,类型为包含所有返回数据的结构体
- 确保所有嵌套结构体都正确标注了
[Parameter]属性
代码实现示例
[FunctionOutput]
public class Function : IFunctionOutputDTO
{
[Parameter("tuple", "orderInput")]
public OrderInput OrderInput { get; set; }
}
public class OrderInput
{
[Parameter("tuple[]", "orders", 1)]
public List<Order> Orders { get; set; }
[Parameter("tuple[]", "details", 2)]
public List<SettleDetail> Details { get; set; }
[Parameter("tuple", "shared", 3)]
public SettleShared Shared { get; set; }
// 其他字段...
}
// 其他嵌套结构体定义...
关键点解析
-
结构体封装:必须将整个返回值封装在一个顶层结构体中,即使智能合约返回的是多个独立参数
-
参数标注:所有结构体属性都必须正确标注
[Parameter]属性,包括类型和顺序 -
大整数处理:对于 uint256 类型的参数,必须使用 BigInteger 类型来接收,而不是 int 或 long
-
解码顺序:Nethereum 会根据参数定义的顺序进行解码,因此参数顺序必须与智能合约中的定义完全一致
最佳实践
-
保持结构一致性:确保 C# 中的结构体定义与 Solidity 中的结构体定义完全匹配
-
使用合适的数据类型:
- address 类型对应 string
- uint256 类型对应 BigInteger
- bytes32 类型对应 byte[]
-
异常处理:在解码时添加适当的异常处理,捕获可能的格式错误或类型不匹配
-
测试验证:对于复杂结构体,建议编写单元测试验证解码结果的正确性
总结
在 Nethereum 中处理包含大整数和嵌套结构体的返回值时,正确的结构体封装和参数标注是关键。通过将整个返回值视为一个顶层结构体,并在其中定义嵌套的子结构体,可以避免大整数解码异常,确保数据正确解析。这种方法不仅解决了当前问题,也为处理更复杂的智能合约返回值提供了可扩展的方案框架。
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
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