用simwiz.py仿真区块链网络与共识算法【Python】

简介:

simwiz.py是一个用于区块链仿真系统开发的Python包,适合快速实现共识算法的仿真,或者进行大规模区块链网络的实验,例如物联网+区块链系统等。官方下载地址:http://sc.hubwiz.com/codebag/simwiz-python/

1、开发包概述

simwiz.py区块链仿真开发包的主要特点如下:

  • 基于离散事件仿真机制,可以单机模拟包含大量节点的区块链网络
  • 内置仿真网络和区块链数据结构,可快速进行共识算法和区块链网络的仿真实验
  • 简洁的API接口,非常容易上手,便于二次开发

simwiz.py运行在Python 3.x环境下,当前版本1.0.0,主要类及关系如下图所示:

在这里插入图片描述

simwiz.py的主要代码文件参见官网说明:http://sc.hubwiz.com/codebag/simwiz-python/

2、使用演示程序

在终端进入simwiz.py开发包目录,执行如下命令运行内置的演示程序:

~$ cd simwiz.py
~/simwiz.py$ python3 demo.py

演示程序中,4个节点构成的区块链网络会定期输出其内部区块链构成,结果如下:

在这里插入图片描述

可以看到各节点(0 ~ 3)在每个出块周期(1 ~ 7)都通过共识算法保持了区块链数据的一致。

3、启动仿真区块链

使用Simulation类来创建仿真实例,并调用其run()方法启动仿真。例如,下面的代码创建一个包含4个默认节点的区块链网络的仿真对象,并执行1000毫秒的仿真:

from simwiz import *                                    # 引入simwiz包  

minters = 4
nodes = [                                               # 创建4个节点
  BlockchainNode(interval=100,minters=minters) 
  for i in range(minters)
]  
net = Network(nodes)                                    # 4个节点组网 
sim = Simulation(net)                                   # 创建仿真对象 

sim.run(1000)                                           # 仿真1秒钟     

4、自定义共识算法的实现

simwiz.py开发包内置的BlockchainNode类采用的共识算法类似于DPoS,即根据时间槽来决定当前的出块节点。可以通过继承BlockchainNode并重写其on_timer方法与on_message方法,实现自定义的共识算法。例如,让每个节点按预设的概率出块:

from simwiz import *
import random

class PoxNode(BlockchainNode):
  def __init__(self,prob,interval,minters):
    super.__init__(interval,minters)
    self.prob = prob                                    # 当前节点的出块概率
    
  def on_timer(self,sim):
    if random.random() < self.prob:
      block = self.blockchain.create_next_block()       # 出块
      msg = pojo({                                      # 创建区块消息
        'type': 'block',
        'payload': block
      })
      sim.broadcast(self,msg)                           # 广播区块消息
          
  def on_message(self,sim,message):
    if message.type == 'block':                 
      self.blockchain.commit_block(message.payload)     # 提交收到的区块
    if message.type == 'transaction':
      self.blockchain.cache_tx(message.payload)         # 暂存收到的交易

按概率出块的区块链共识算法都可以采用这个PoxNode模型来仿真,例如PoW(工作量证明)共识算法,每个节点的出块概率是与节点算力相对应的,即:节点出块概率 = 节点算力 / 全网算力

下面的代码利用PoxNode来仿真一个包含100个节点的PoW网络:

miners = 100                                            # 100个挖矿节点
prob = 0.01                                             # 按均匀分布采样每个节点的出块概率
interval = 100                                          # 出块周期设置为100毫秒
nodes = [                                               # 创建节点对象
  PoxNode(prob,interval,miners) 
  for i in range(100) 
]
sim = Simulation(Network(nodes))                        # 创建仿真对象  
sim.run(10000)                                          # 执行10秒的仿真

SimWiz.Py官方下载地址:http://sc.hubwiz.com/codebag/simwiz-python/

目录
相关文章
|
7天前
|
数据采集 存储 API
网络爬虫与数据采集:使用Python自动化获取网页数据
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python网络爬虫的基础知识,包括网络爬虫概念(请求网页、解析、存储数据和处理异常)和Python常用的爬虫库requests(发送HTTP请求)与BeautifulSoup(解析HTML)。通过基本流程示例展示了如何导入库、发送请求、解析网页、提取数据、存储数据及处理异常。还提到了Python爬虫的实际应用,如获取新闻数据和商品信息。
|
8天前
|
安全 Java 数据处理
Python网络编程基础(Socket编程)多线程/多进程服务器编程
【4月更文挑战第11天】在网络编程中,随着客户端数量的增加,服务器的处理能力成为了一个重要的考量因素。为了处理多个客户端的并发请求,我们通常需要采用多线程或多进程的方式。在本章中,我们将探讨多线程/多进程服务器编程的概念,并通过一个多线程服务器的示例来演示其实现。
|
8天前
|
程序员 开发者 Python
Python网络编程基础(Socket编程) 错误处理和异常处理的最佳实践
【4月更文挑战第11天】在网络编程中,错误处理和异常管理不仅是为了程序的健壮性,也是为了提供清晰的用户反馈以及优雅的故障恢复。在前面的章节中,我们讨论了如何使用`try-except`语句来处理网络错误。现在,我们将深入探讨错误处理和异常处理的最佳实践。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
神经网络分类算法原理详解
神经网络分类算法原理详解
43 0
|
10天前
|
负载均衡 算法 应用服务中间件
面试题:Nginx有哪些负载均衡算法?Nginx位于七层网络结构中的哪一层?
字节跳动面试题:Nginx有哪些负载均衡算法?Nginx位于七层网络结构中的哪一层?
28 0
|
1天前
|
机器学习/深度学习 Python
Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
11 0
|
1天前
|
JSON 网络协议 API
Python网络编程面试题精讲
【4月更文挑战第15天】本文介绍了Python网络编程的面试重点,包括基础Socket编程、HTTP协议与requests库、异步编程与asyncio库。通过实例解析常见面试题,强调了非阻塞套接字、异常处理、HTTP状态码检查以及异步任务管理等关键点。提供代码示例帮助读者巩固概念,助力面试准备。
9 0
|
2天前
|
机器学习/深度学习 存储 测试技术
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
|
3天前
|
算法 定位技术 Windows
R语言最大流最小割定理和最短路径算法分析交通网络流量拥堵问题
R语言最大流最小割定理和最短路径算法分析交通网络流量拥堵问题
10 4
|
3天前
|
机器学习/深度学习 资源调度 数据可视化
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建