📜 [專欄新文章] Merkle Tree in JavaScript
✍️ Johnson
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這篇文章會說明 Merkle Tree 的運作原理,以及解釋 Merkle Proofs 的用意,並以 JavaScript / TypeScript 簡單實作出來。
本文為 Tornado Cash 研究系列的 Part 1,本系列以 tornado-core 為教材,學習開發 ZKP 的應用,另兩篇為:
Part 2:ZKP 與智能合約的開發入門
Part 3:Tornado Cash 實例解析
Special thanks to C.C. Liang for review and enlightenment.
本文中實作的 Merkle Tree 是以 TypeScript 重寫的版本,原始版本為 tornado-core 以 JavaScript 實作而成,基本上大同小異。
Merkle Tree 的原理
在理解 Merkle Tree 之前,最基本的先備知識是 hash function,利用 hash 我們可以對資料進行雜湊,而雜湊後的值是不可逆的,假設我們要對 x 值做雜湊,就以 H(x) 來表示,更多內容可參考:
一次搞懂密碼學中的三兄弟 — Encode、Encrypt 跟 Hash
SHA256 Online
而所謂的 Merkle Tree 就是利用特定的 hash function,將一大批資料兩兩進行雜湊,最後產生一個最頂層的雜湊值 root。
當有一筆資料假設是const leaves = [A, B, C, D],我們就用function Hash(left, right),開始製作這顆樹,產生H(H(A) + H(B))與H(H(C) + H(D)),再將這兩個值再做一次 Hash 變成 H(H(H(A) + H(B)) + H(H(C) + H(D))),就會得到這批資料的唯一值,也就是 root。
本文中使用的命名如下:
root:Merkle Tree 最頂端的值,特色是只要底下的資料一有變動,root 值就會改變。
leaf:指單一個資料,如 H(A)。
levels:指樹的高度 (height),以上述 4 個資料的假設,製作出來的 levels 是 2,levels 通常會作為遞迴的次數。
leaves:指 Merkle Tree 上的所有資料,如上述例子中的 H(A), H(B), H(C), H(D)。leaves 的數量會決定樹的 levels,公式是 leaves.length == 2**levels,這段建議先想清楚!
node:指的是非 leaves 也非 root 的節點,或稱作 branch,如上述例子中的H(H(A) + H(B)) 和 H(H(C) + H(D))。
index:指某個 leaf 所在的位置,leaf = leaves[index],index 如果是偶數,leaf 一定在左邊,如果是奇數 leaf 一定在右邊。
Merkle Proofs
Merkle Proofs 的重點就是要證明資料有沒有在樹上。
如何證明?就是提供要證明的 leaf 以及其相對應的路徑 (path) ,經過計算後一旦能夠產生所需要的 root,就能證明這個 leaf 在這顆樹上。
因此這類要判斷資料有無在樹上的證明,類似的說法有:proving inclusion, proving existence, or proving membership。
這個 proof 的特點在於,我們只提供 leaf 和 path 就可以算出 root,而不需要提供所有的資料 (leaves) 去重新計算整顆 Merkle Tree。這讓我們在驗證資料有沒有在樹上時,不需要花費大量的計算時間,更棒的是,這讓我們只需要儲存 root 就好,而不需要儲存所有的資料。
在區塊鏈上,儲存資料的成本通常很高,也因此 Merkle Tree 的設計往往成為擴容上的重點。
我們知道 n 層的 Merkle Tree 可以存放 2**n 個葉子,以 Tornado Cash 的設計來說,他們設定 Merkle Tree 有 20 層,也就是一顆樹上會有 2**20 = 1048576 個葉子,而我們用一個 root 就代表了這 1048576 筆資料。
接續上段的例子,這顆 20 層的 Merkle Tree 所產生的 Proof ,其路徑 (path) 要從最底下的葉子 hash 幾次才能到達頂端的 root 呢?答案就是跟一棵樹的 levels 一樣,我們要驗證 Proof 所要遞迴的次數就會是 20 次。
在實作之前,我們先來看 MerkleTree 在 client 端是怎麼調用的,這有助於我們理解 Merkle Proofs 在做什麼。
基本上一個 proof 的場景會有兩個人:prover 與 verifier。
在給定一筆 leaves 的樹,必定產生一特定 root。prover 標示他的 leaf 在樹上的 index 等於 2,也就是 leaves[2] == 30,以此來產生一個 proof,這個 proof 的內容大致上會是這個樣子:
對 verifier 來說,他要驗證這個 proof,就是用裡面的 leaf 去一個一個與 pathElements 的值做 hash,上述就是 H('30', 40) 後得出 node,再 hash 一次 H('19786...', node) 於是就能得出這棵樹的 root。
重點來了,這麼做有什麼意義?它的巧思在於對 verifier 來說,他只需要儲存一個 root,由 prover 提交證明給他,經過計算後產生的 root 如果跟 verifier 儲存的 root 一樣,那就證明了 prover 所提供的資料確實存在於這個樹上。
而 verifier 若不透過 proof ,要驗證某個 leaf 是否存在於樹上,也可以把 leaves = [10, 20 ,leaf ,40]整筆資料拿去做 MerkleTree 的演算法跑一趟也能產生特定的 root。
但由 prover 先行計算後所提交的 proof,讓 verifier 不必儲存整批資料,也省去了大量的計算時間,即可做出某資料有無在 Merkle Tree 上的判斷。
Sparse Merkle Tree
上述能夠證明資料有無在樹上的 Merkle Proofs 是屬於標準的 Merkle Tree 的功能。但接下來我們要實作的是稍微不一樣的樹,叫做 Sparse Merkle Tree。
Sparse Merkle Tree 的特色在於除了 proving inclusion 之外,還可以 proving non-inclusion。也就是能夠證明某筆資料不在某個 index,例如 H(A) 不在 index 2 ,這是一般 Merkle Tree 沒辦法做到的。
而要做到 non-membership 的功能其實也不難,就是我們要在沒有資料的葉子裡補上 zero value,或是說 null 值。更多內容請參考:What’s a Sparse Merkle Tree。
實作細節
本節將完整的程式碼分成三個片段來解釋。
首先,這裡使用的 Hash Function 是 MiMC,主要是為了之後在 ZKP 專案上的效率考量,你可以替換成其他較常見的 hash function 例如 node.js 內建 crypto 的 sha256:
crypto.createHash("sha256").update(data.toString()).digest("hex");
這裡定義簡單的 Merkle Tree 介面有 root, proof, and insert。
首先我們必須先給定這顆樹的 levels,也就是樹的高度先決定好,樹所能容納的資料量也因此固定為 2**levels 筆資料,至於要不要有 defaultLeaves 則看創建 Merkle Tree 的 client 自行決定,如果有 defaultLeaves 的話,constructor 就會跑下方一大段計算,對 default 資料開始作 hash 去建立 Merkle Tree。
如果沒有 defaultLeaves,我們的樹也不會是空白的,因為這是顆 Sparse Merkle Tree,這裡使用 zeroValue 作為沒有填上資料的值,zeros 陣列會儲存不同 level 所應該使用的 zero value。假設我們已經填上第 0 筆與第 1 筆資料,要填上第 2 筆資料時,第 2 筆資料就要跟 zeros[0] 做 hash,第 2 筆放左邊, zero value 放右邊。
我們將所有的點不論是 leaf, node, root 都用標籤 (index) 標示,並以 key-value 的形式儲存在 storage 裡面。例如第 0 筆資料會是 0–0,第 1 筆會是 0–1,這兩個 hash 後的節點 (node) 會是 1–0。假設 levels 是 2,1–0 節點就要跟 1–1 節點做 hash,即可產出 root (2–0)。
後半部份的重點在於 proof,先把 proof 和 traverse 看懂,基本上就算是打通任督二脈了,之後有興趣再看 insert 和 update。
sibling 是指要和 current 一起 hashLeftRight 的值…也就是相鄰在兩旁的 leaf (or node)。
到這裡程式碼的部分就結束了。
最後,讓我們回到一開始 client 調用 merkleTree 的例子:
以及 proof 的內容:
前面略過了 proof 裡頭的 pathIndices,pathIndices 告訴你的是當前的 leaf (or node) 是要放在左邊,還是放在右邊,大概是這個樣子:
if (indices == 0) hash(A, B);if (indices == 1) hash(B, A);
有興趣的讀者可以實作 verify function 看看就會知道了!
原始碼
TypeScript from gist
JavaScript from tornado-core
參考
Merkle Proofs Explained
What’s a Sparse Merkle Tree?
延伸:Verkle Tree
Merkle Tree in JavaScript was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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分享好文,中學生要學電腦嗎?
作者:創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長 王詠剛
文章来自半轻人微信公众号(ban-qing-ren)
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朋友的孩子高中剛畢業,已拿到美國頂尖大學(非電腦專業)的錄取通知。疫情影響,不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計,為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時,從如何學程式設計,聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異,又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛,不知是否對這孩子有用。
回想我自己的高中時代:那時雖迷戀程式設計,卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡,開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街,卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼(這話說得並不準確,比如求伯君那年就主要是在珠海做開發),鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店(位置似乎就在今天的鼎好大廈對面)買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看,那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。
顯然,我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用,當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前,我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢?這些年,我與世界上最好的一批程式師合作過,也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡,有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生?
【問題1】中學生要不要學電腦?
當然要!
每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”,小部分(不超過10%)中學生使用“探險模式”。
啊?兩個模式?那我該進入哪個模式?⟹請跳轉至【問題2】
【問題2】選哪個模式?
你癡迷電腦嗎?比如,你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎?再比如,就算老師家長不同意你學電腦,甚至當著你的面把電腦砸了,你也要堅持學電腦嗎?如果是,恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】
你對數學有興趣嗎?比如,你看到街邊建築的曲線,就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎?每當手裡攥著幾粒骰子,你就會不由自主地計算概率嗎?如果是,歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】;當然,如果有些猶豫,也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】
即便你對電腦和數學興趣不大,家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎?就算你一百個沒時間一千個不願意,家長、老師還是會逼著你學電腦嗎?如果是,建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】
其他情況,一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】
【問題100】休閒模式 | 主要學什麼?
“休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具,主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備,包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。
什麼什麼?你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了?別著急,慢慢往下看。
【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎?
我知道你會用百度搜習題答案。但,習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎?請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題:
(1)圓周率𝜋的計算方法有多少種?每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的?借助電腦,今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位?將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元,一次大概需要花掉多少度電?
(2)全球大約有多少個廁所?在發展程度不同的國家,分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所?為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案?比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金,最終收到了多大的效果?
如果你沒法快速得到上述問題的全部答案,那就給自己設一個小目標:一個月內,學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。
【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼?
建議學好典型的工具軟體。比如,我知道你會用Office了,但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說,學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。
你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎?
你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎?
你會用Word排版一篇中學生論文嗎?論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版?
你會用Word編排一份班級刊物,包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分,可以在列印後直接裝訂成冊嗎?
PowerPoint呢?你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計?當約伯斯(多年以前)或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候,他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的?
還有哦,別忘了學學如何為數碼照片做後期,如何用電腦或手機剪視頻,如何為剪輯好的視頻配字幕,如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來,做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。
最後,抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧,比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說:曠野之息》之類;同時,遠離那些滿屏廣告,或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。
【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎?
當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。
(1)色彩知識:你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時,為什麼經常有較大色差嗎?你知道有一些色彩只適合螢幕顯示,不適合列印輸出嗎?你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎?如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩?
(2)字體知識:你知道什麼是襯線字體,什麼是無襯線字體嗎?你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎?你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎?你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎?你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎?
(3)網路知識:你知道5G是什麼嗎?你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎?你知道什麼是路由器,什麼是防火牆嗎?你知道如何配置路由器,如何配置防火牆嗎?微信或QQ聊天時,對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的?
(4)應用知識:淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的?商品是按什麼方式排序的?為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品?你知道如何為自己建立個人網站嗎?你知道如何管理微信公眾號嗎?
(5)安全知識:你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎?你知道什麼是電腦漏洞嗎?你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎?你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎?如果驗證碼被壞人截獲,你會面臨哪些風險?
這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。
【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎?
可以學,但不是必須。即便學,也只需要根據自己的需要,學那些最能幫你解決現實問題的部分。
【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言?
在“休閒模式”裡,電腦就是工具,程式設計也是工具,夠用就好。學什麼程式設計語言,完全看你想要電腦幫你做什麼。
• 如果你想對資料處理有更多自主權,那不妨學學Python;
• 如果你想做簡單的交互演示程式,那就先把JavaScript學起來;
• 如果你想更好、更快地寫論文,那不妨學學LaTeX(什麼什麼,LaTeX不是程式設計語言?你太小看LaTeX了);
• 如果你想學做簡單的手機APP,那麼,Android手機就學Java,蘋果手機就學Swift好了;
• 如果你只想知道程式設計是怎麼回事,那……從Python或JavaScript開始就行。其實,跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。
【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎?
在“休閒模式”裡,最需要學的不是“人工智慧的實現原理”,而是“什麼是人工智慧”,以及“人工智慧能做什麼,不能做什麼”。
• 在手機上試一試,人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準?哪些話容易識別,哪些話不容易識別?
• 打開機器翻譯軟體,試一試哪些資訊翻譯得好,哪些資訊翻譯得不好?
• 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好,什麼場景下做得不好?
• 找一部講人工智慧的科幻電影,用自己的判斷解讀一下,電影裡哪些技術有可能成為現實,哪些技術存在邏輯矛盾。
【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻?
書不重要,豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。
直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。
如果你意猶未盡,覺得自己剛活動開筋骨,還想挑戰更高層次,歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】
否則,“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答
【問題200】探險模式 | 主要學什麼?
“探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快,脈絡複雜,要想在探索時不迷路,你得通過有順序、有系統地學習電腦知識,慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。
在“探險模式”裡,電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸,也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入,大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力:
電腦是一種可以表示不同類型資訊(數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯)的“資訊管理機”;
同時,電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”;
同時,電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”;
同時,電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律,建立模型,自主完成某些決策的“智慧學習機”。
“探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦,掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中,你就能更容易地設計電腦軟硬體系統,或是設計出碳基大腦(人類)與矽基大腦(機器智慧)之間的最佳協作方案。
【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎?
蘋果每年秋季的新品發佈會,不加字幕的話,你能聽懂多少?
能聽懂大部分:建議在學習電腦的過程中,盡可能使用英文教材、英文文檔。
能聽懂小部分:建議將原來準備學電腦的時間,分出一部分來學英語。
只能聽懂“你好”“再見”之類:⟹請離開此問答。然後,把原來準備學電腦的時間用於學英語,六個月後再回來。
【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎?
如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路,或快速簡化為簡單問題;很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形,或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起:請繼續探險之旅。
如果你應付正常數學課程感到吃力:建議將原來準備學電腦的時間,分出一部分來學數學。
如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……:⟹請離開此問答。然後,把原來準備學電腦的時間用於學數學,六個月後再回來。
【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學?
(1)統計上說,最好的電腦參考資料大都是英文寫的,最好的電腦課程大都是用英文講的,最新的電腦論文大都是用英文發表的。
(2)函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識,是電腦科學的基礎。
【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多,正確的學習順序是什麼?
最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始,學有餘力時兼顧兩個順序。
順序一:自底向上,即,自底層原理向上層應用拓展的順序。
電腦原理的基礎知識:
為什麼每台電腦(包括手機)都有CPU、記憶體和外部設備?
(馮·諾依曼體系結構的)記憶體中為什麼既可以存儲資料,也可以存儲指令?
CPU是如何完成一次加法運算的?
程式設計語言的基礎知識:
資料類型,值,變數,作用域……
語句,流程控制語句……
過程、方法或函數,類,模組,程式,服務……
編譯系統的基本概念:
電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的?
演算法和資料結構的基礎知識:
陣列,向量,鏈表,堆,棧,二叉樹,樹和圖……
遞迴演算法,排序演算法,二叉樹搜索演算法,圖搜索演算法……
應用層的基礎知識:
為什麼電腦需要作業系統?設備驅動程式是做什麼的?
網路通信的基本原理是什麼?流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的?
資料庫是做什麼用的?
虛擬機器是怎麼回事?
人工智慧系統的基礎知識:
先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
什麼是機器學習?從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
什麼是神經網路?什麼是深度神經網路?為什麼神經網路可以完成機器學習任務?
如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能?
順序二:自頂向下,即,自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。
• 電腦的本質是什麼?
• 什麼是圖靈機?什麼是通用圖靈機?
• 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈(Read–eval–print Loop,REPL)?
如何用自頂向下的方式理解(解析、解釋、編譯)一段程式碼?
• 靜態語言和動態語言的區別?
如何理解變數與資料類型之間的綁定關係?
• 什麼是函數式程式設計?
程式設計語言中,函數的本質是什麼?
函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理?
• 什麼是物件導向?
類的本質是什麼?
如何用物件導向的方式定義個功能介面?
如何依據介面實現具體功能?
• 什麼是事件驅動?
什麼是事件?事件如何分發到接收者?
如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序?
【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準?
在掌握基本知識體系的基礎上,學好程式設計只有一條路:多程式設計,多參加程式設計比賽,多做程式設計題,多做實驗項目,多找實習機會——其中,能參與真實專案是最有價值的。
【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起?
我個人推薦的程式設計入門語言(可根據情況任選):
Python
Java
Swift
C#
JavaScript / TypeScript
Ruby
……
可能不適合入門,但適合後續深入學習的語言:
C
C++
Go
Objective-C
組合語言
機器語言(CPU指令集)
Shell Script
Lua
Haskell
OCaml
R
Julia
Erlang
MATLAB
……
【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料?
(1)強烈推薦的參考書和參考資料:
• MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系,有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
• 維琪百科(英文)上的數學、電腦科學相關條目。
• Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。
(2)強烈推薦但須小心辨別的參考資料:
知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事:
儘量只看高贊答案或高贊文章;
辨別並避開廣告軟文;
辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
Stack Overflow上的程式設計問題解答:
自己動手實驗,辨別解答是否有效。
CSDN上的程式設計問題解答:
自己動手實驗,辨別解答是否有效。
(3)其他推薦的參考書和參考資料:
國內專業作者寫作的專業技術書籍(豆瓣評分7分以上的)。
大廠(Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等)資深工程師的技術公號、專欄、博客等。
著名圖書系列:如O’Reilly的動物封面的系列圖書(請注意最新版本和時效性)。
國內翻譯的著名技術圖書(譯本在豆瓣評分7分以上的)。
(4)儘量避免的參考書和參考資料:
• 已經過時的圖書或參考資料。
• 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
• 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。
什麼什麼?你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書?是,沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索,自己還是找不到好書好資料,那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】
c#陣列給值 在 Taipei Ethereum Meetup Facebook 的最佳解答
📜 [專欄新文章] 類 Python 的合約語言 Vyper 開發入門:與 Solidity 差異、用 Truffle 部署、ERC20 賣幣合約實做
✍️ 田少谷 Shao
📥 歡迎投稿: https://medium.com/taipei-ethereum-meetup #徵技術分享文 #使用心得 #教學文 #medium
有鑒於個人近期關注的 Uniswap 及 Curve 皆用 Vyper 實作,索性瀏覽了官方文件並嘗試一些開發工具,希望此文能減少一些讀者初嘗 Vyper 會遇到的麻煩!
Vyper and Solidity
Outline
一. Vyper 極簡介二. 與 Solidity 語法差異三. 開發、開發環境設置 1. 語法高亮 2. 本地 Vyper compiler 安裝 3. 使用 Truffle 操作 ERC20 - 安裝 Truffle - 發幣 - 寫個簡易賣幣合約四. 已知 Remix 問題 五. 結語
一. Vyper 極簡介
Vyper 是除 Solidity 外,以太坊上的另一智能合約 (Smart contract) 語言。其語法和 Python 相近,但畢竟也是寫合約的語言,邏輯差異不大,所以若熟悉 Solidity 應該不難理解用 Vyper 寫出的合約!
Vyper 主要被設計和 Solidity 的區別是安全性及可讀性,這部分會在下一段落及後方的實作中舉例說明。
二. 與 Solidity 語法差異
Vyper 與 Solidity 的差異有許多,在本段只就個人認為感受較深的三點進行說明,其他差異只進行翻譯,有興趣的讀者可以到官方文件詳細了解:https://vyper.readthedocs.io/en/latest/index.html
1. 沒有 modifier
Solidity 常見的 onlyOwner() modifier; 由於 gist 沒有 Solidity 的語法高亮,故截圖
在 Vyper 中單純用 assert 及 assert_modifiable 來進行條件檢查,兩者差別為若要檢查函數執行後的返還值,要用後者,如下圖:
Vyper 寫法
2. 沒有 Class inheritance 繼承
繼承是物件導向程式設計 (OOP) 的核心概念,但各種繼承關係有時候確實很複雜。Vyper 沒有繼承,這無疑大幅地增加了程式可讀性及安全性,以及降低審計程式碼的難度。在此提供一個例子供不熟悉 OOP 複雜之處的讀者有個概念:
source: https://consensys.github.io/smart-contract-best-practices/recommendations/#multiple-inheritance-caution
在上例中,contract A 的 fee 值 (因繼承自 contract B 和 C,故有 fee 一值) 是 5、a 值也是 5 (因繼承自 contract Final,故有 a 一值)。原因是 A 先繼承 B 再繼承 C,因此 contract A 中的 setFee() 是使用了 contract C 的 setFee(),而 a 值是由於 C(5),這代表 contract C 的 constructor (舊版本中即 function C(),函式名稱同 contract 名稱) 被傳入的值為 5。
稍微延伸一下以上概念,將 contract A 改成:contract A is C, B。如此一來,a 值還有 fee 值都會是 3,因為這次 A 先繼承 C 再繼承 B,因此最終吃到的值是 contract B 的。
以上就是 OOP 繼承的複雜之處的簡單範例說明,應該能稍微感受到爲什麼除去繼承後會大幅提高可讀性及安全性,畢竟即使是熟悉 OOP 的人有時頭腦一混亂也會開始懷疑自己寫的程式碼繼承結構是否正確 …
3. 沒有 dynamic array 動態陣列
這應該是目前 Vyper 設計中爭議最大的部分。沒有動態陣列代表在宣告陣列時需要宣告其長度,也就是說 Solidity 中的寫法 uint[], bool[] 等等,這些是不會出現在 Vyper 的。在 Vyper 中只能出現諸如:
# Vyper 的變數宣告方式為 變數名稱: 存取範圍(變數型態(若為陣列給長度))
values: uint256[10]participants: public(address[20])
可以看到上方的 uint256 及 address 兩陣列皆需要宣告長度,不能不宣告而使其動態地配置空間。
沒有動態陣列固然可以確保執行運算的範圍、次數,但一來動態陣列真的很方便、二來在 Solidity 有此功能而 Vyper 卻沒有的情況下可能會造成麻煩,詳見此一討論串:點我。
4. 沒有 inline assembly,程式碼中不會有組合語言
5. 沒有 function overloading,函式不會因傳入的參數數目不同而結果不同
6. 沒有 operator overloading,運算符號不會有不同於預設的自定義功能
7. 沒有無限迴圈,可免於 gas limit attack
8. 十進位定點數 decimal fixed point 而非二進位 (binary) 定點數,詳見:點我
三. 開發、開發環境設置
結論先講
開發 Vyper 的最佳姿勢目前個人認為是在本地裝上 Vyper compiler、用 Truffle 部署,並在撰寫時將檔名後加上 .py 就能有 Python 的語法高亮👌
1. 語法高亮 (syntax highlighting)
有語法高亮絕對是舒服地寫程式的第一步。
Remix 有 Vyper 的語法高亮,但一來個人目前不推薦使用 Remix 來撰寫 Vyper,原因詳見下方 4. 已知 Remix 問題;二來 Remix 的語法高亮其實也沒有很清楚,因此個人推薦:在本地開發,將檔名後加上 .py 就會有 Python 的語法高亮。
2. 本地 Vyper compiler 安裝
照官方說明使用 Python 的虛擬環境 virtualenv:
source: https://vyper.readthedocs.io/en/latest/installing-vyper.html#installing-vyper
簡單兩點提醒:
如果中間那行報錯但確實已經有 Python,則可能是版本問題。依照自己電腦上的版本改成相應的即可,ex: python3.6 改成 python3
進入虛擬環境後(檔案路徑前方應有 vyper-venv 的提示),使用此指令: vyper {檔案名稱}.vy,即可編譯 .vy 檔;使用完畢後輸入 deactivate 即可退出
3. 使用 Truffle 操作 ERC20
安裝 Truffle
Truffle 雖有冗餘的 migration 但也別無他法,畢竟 Remix 目前仍不完善 :(
下載流程可以照官方文件,使用 vyper-example:
source: https://github.com/truffle-box/vyper-example-box
由於我們會接上測試網 Ropsten,因此還要下載 truffle-hdwallet-provider:
source: https://github.com/trufflesuite/truffle-hdwallet-provider
接者就可以開始使用 Vyper 寫合約了!
發幣
由於 Vyper 的官方文件中已經有許多優質範例,因此本文希望來點不一樣但大家卻又很熟悉的…以 ERC20 為例(這千篇一律的主題xD):
用 Curve 的 ERC20 程式碼為範本,發一個幣(又要發…)
寫一個簡易賣幣合約
選擇這個主題一方面畢竟 ERC20 是以太坊的最大宗應用之一,二來有興趣的讀者可以透過讀 ERC20 的程式碼來熟悉 Vyper,並在看過本文的流程後對於用 Vyper+Truffle 來操作 ERC20 有完整的概念!
好的,首先複製一份 Curve 的 ERC20 程式碼(看到就順手拿來用),並複製到 Truffle 所在路徑的 contracts 資料夾中:https://github.com/curvefi/curve-contract/blob/pool_compound/vyper/ERC20.vy
由於第一點希望著重在跑一次流程,因此不改動合約的程式碼。
將 ERC20.vy 複製到 contracts 資料夾中後,到 migrations 資料夾開啟 2_deploy_contracts.js,首先將 require() 中的參數改為 ERC20.vy 的檔名 ERC20,再來依照自己喜好決定幣的名稱、代號、小數點位數及發行總量,輸入於 deployer.deploy() 中。
接著,為了和測試網 Ropsten 互動,需要將以下程式碼寫入 truffle-config.js。
第二行的 privateKeys 是帳號的私鑰。以下實作需要兩個帳號來操作,因此請從錢包匯入兩組私鑰(並非助憶詞)。
在第 13 行中 HDWalletProvider 此函式的第三個參數代表要用第幾個帳號最為預設帳號(部署合約等),第四個函數代表總共匯入幾組帳號。而第二個參數則是需要至 Infura 申請一個 project 來得到串接 Ropsten 的連結。這兩步驟並非本文重點,因此不詳細解說步驟,Google 搜尋關鍵字應該就會找到方法!
接著,就可以輸入以下指令來將代幣發佈到 Ropsten:
truffle deploy --network ropsten
有進入虛擬環境才可以編譯 .vy 檔,若忘記就會收到如下的錯誤訊息:
記得打開虛擬環境才能編譯 .vy 檔
成功後就可以在 contract address 中看到代幣發佈的位置,加入到 Metamask 中就可以看到。本文的例子是維尼代幣 Winnie the Coin, WTC ;)
contract address 便是 ERC20 的所在
Winnie the Coin, WTC
好了,到此測試網上又多了一個測試用的垃圾廢幣。
寫個簡易賣幣合約
賣幣合約中我想要簡單有兩個功能就好:付錢買幣 、結束銷售,以下就是程式碼。買幣的部分就不寫太詳細,固定價格為 0.01 Ether 可以買 500 代幣。
簡單說明幾點:
Solidity 的 constructor() 在 Vyper 中為 Python 風的 __init__():
函式的屬性(public, private, payable 等等)放在函式上方,與 Python 的修飾器位置相同
總之寫法跟 Python 很像,次方也一樣是用兩次乘法代表:**
變數前加上 self 代表是當前合約的變數/全域變數,因此非常容易與函式中的變數/區域變數做區隔
由於已經在第一行匯入了 ERC20 那份合約,因此透過將地址傳入合約當參數,就可以呼叫在該地址的合約:ERC20(self.tokenAddress) 。並且,可以將部署的合約存成一個變數 erc20 較方便
寫完合約後一樣要更改 migrations 資料夾中的 2_deploy_contracts.js 如下,將代幣所在的地址作為參數輸入。
由於先前已經部署過一次了,因此要重置才能再部署第二次,輸入以下指令:
truffle deploy --reset --network ropsten
部署成功之後就要來試著買幣啦!輸入以下來進入 console:
truffle console --network ropsten
成功進入後應該會看到 truffle(ropsten)> 的字樣。接著,首先取得部署的兩合約,並查看是否有返回合約資訊:
# ERC20 及 SellToken 是先前在 2_deploy_contracts.js 中的變數名稱,代表被部署的合約
let instance1 = await ERC20.deployed()instance1 # 印出 instance1 的資訊
let instance2 = await SellToken.deployed()instance2 # 印出 instance2 的資訊
再來,為了讓 SellToken 可以賣幣,要先用 ERC20 的合約匯幣到 SellToken 的合約。因此,輸入以下指令:
instance1.transfer(instance2.address, 10000)
# 這裡數字只要設為 > 500 就可以
接著,我們要利用第二個帳號去買幣(第一個帳號為預設帳號,因此就是代幣擁有者)。將帳號的資訊存入變數 accounts 中,再指定送出交易的帳號是第二個帳號。由於我個人匯入私鑰的順序是將第一個帳號存在 truffle-config.js 的 privateKeys[0]、第二個帳號存在 privateKeys[1],因此第二個帳號的地址就會在 accounts[1] 的位置:
let accounts = await web3.eth.getAccounts()
instance2.buyToken({from: accounts[1], value: 10000000000000000})
# value 為 10^16 是因為在 SellToken 的 buyToken 函式中買一次要 0.01 Ether, 即為 10^16 wei
然後應該就會在自己的第二個帳號中看到匯入的幣了~
最後,由於合約中結束銷售就是一個自殺 selfdestruct 函式,因此可以呼叫看看,第一個帳戶錢包中的錢應該會增加,因為第二個帳戶有付款買幣;並且,可以到 Ropsten 上瀏覽,應該能看到相關提示:
中間 contract 的右上角有 Self Destruct 的樣式
四. 已知 Remix 問題
Remix 目前有兩個版本,只有新版有 Vyper 的編譯器。在此整理目前遇到的問題,如果有人也遇到可以對照一下本處,可以省去很多自我懷疑xD
不會報錯
Remix 的編譯結果有時會是錯的、和本地端編譯出來的結果不同
舉上方的 SellToken 合約為例,將其複製到 Remix 中使用左邊的 Remote Compiler 有錯,但又不報錯 q_q (ERC20 的合約有在同檔案目錄)
左方有紅色三角形,代表編譯失敗,但沒有報錯訊息可以看…
getter function 竟然要花錢
用 Solidity 寫的合約,查詢 public 變數的值應該是不用消耗 gas 的,但不知何故查詢 Vyper 寫的合約的 public 變數卻要消耗 gas,如下圖…
可以看到中下方有 22026 gas 的消耗
Local compiler 無法使用
圖中的 Local Compiler 此選項,個人雖照官方文件執行 vyper-serve 但卻失敗,因此若有讀者成功希望能留個言不吝分享!
五. 結語
Vyper 作為一個比 Solidity 更新的合約語言,在寫程式碼的方面沒什麼問題,但相關的開發工具、學習資源等都遠不及 Solidity。
Vyper 主打的兩個特色:可讀性的部分相信看完上面的讀者應該已經有些感覺;安全性…小白如作者我倒是沒有感受到顯著的不同。況且 Solidity 已經發展許久,很多錯誤的寫法、知名的安全漏洞大家應該也很熟悉了,還有 Openzeppelin 提供安全合約寫法的範本,因此有待以後高人解說安全性是否真的是 Vyper 較好。
有興趣者可以查看 Vyper 的安全報告:點我,大意是目前 Vyper 的編譯器仍有許多問題待改進! (感謝 Chih-Cheng Liang 的提供)
本文對 Vyper 的介紹及其與 Solidity 的差異只講了個大概,欲知更詳細的介紹還是要麻煩讀者前往官方文件了:https://vyper.readthedocs.io/en/latest/index.html
最後,如果本文有任何錯誤,請不吝提出,我會盡快做修正;而如果我的文章有幫助到你,可以看看我的其他文章,歡迎一起交流 :)
田少谷 Shao - Medium
類 Python 的合約語言 Vyper 開發入門:與 Solidity 差異、用 Truffle 部署、ERC20 賣幣合約實做 was originally published in Taipei Ethereum Meetup on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
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