首页
/ blockoli 的安装和配置教程

blockoli 的安装和配置教程

2025-04-28 07:41:05作者:宗隆裙

1. 项目基础介绍

blockoli 是一个开源项目,它允许用户通过Web界面设计、模拟和部署区块链网络。该项目旨在为非技术人员提供一个简单易用的工具,以理解区块链的工作原理,并在不需要深入了解底层技术的情况下创建区块链应用。

该项目主要使用 JavaScript 编程语言,同时利用了 Node.js 环境和相关的技术栈。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • Node.js: 项目的运行环境,一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。
  • Express: 一个灵活的Node.js Web应用框架,用于快速构建单页、多页或混合Web应用。
  • WebSockets: 用于在用户的浏览器和服务器之间实现全双工通信。
  • Socket.IO: 一个为实时应用提供跨平台实时通信的库。
  • Redis: 用作数据存储和缓存,保证数据的一致性和高性能。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

  • 确保你的系统已经安装了 Node.js。如果没有安装,可以从 Node.js 官网 下载并安装。
  • 安装 Git,以便能够克隆和更新项目代码。
  • 确保你的系统可以连接到互联网。

安装步骤

  1. 克隆项目到本地文件夹:

    git clone https://github.com/getAsterisk/blockoli.git
    cd blockoli
    
  2. 安装项目依赖:

    npm install
    
  3. 运行项目:

    npm start
    
  4. 在浏览器中访问项目,默认地址通常是 http://localhost:3000

配置指南

  • 项目配置主要通过修改项目根目录下的 config.json 文件进行。
  • 根据需要,可以配置端口、数据库连接信息、日志等级等。

确保在修改配置文件后重启服务以使更改生效。

以上就是 blockoli 的安装和配置教程,按照以上步骤操作,你应该能够成功运行这个项目并开始探索区块链的世界。

登录后查看全文
热门项目推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
505
42
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
332
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70