naivechain
github.com ブロックチューンの動作を確認する為のサンプル。
web3.jsでEthereumのwallet作成 (with Nuxt.js)
はじめに
web3.jsを使ってEthereumの送金処理を作成してみました。 フレームワークには、Nuxt.jsを使いました。
GitHub
今回作成したサンプルはこちらから
ひとまず、実装したのは以下の基本的な機能のみ。 web3.jsからプライベートネットのAPIを叩いていきます。
- nodeの状態確認
- addressの新規作成
- addressの一覧(及びbalance)
- 送金機能
事前準備 PrivateNet
前提として、EthereumのPrivateNetを起動する必要があります。
以下のようなコマンドになりますが、この部分の詳しい説明はここでは省きます。
PrivateNetを起動する事によりweb3.jsから利用できるAPIが用意されます。
geth --networkid "10" \
--nodiscover \
--datadir `pwd` \
--rpc \
--rpcaddr "localhost" \
--rpcport "8545" \
--rpccorsdomain "*" \
--rpcapi "eth,net,web3,personal,accounts" \
console 2>> `pwd`/geth_err.log
--rpcapi "eth,net,web3,personal,accounts"
rpcapiのオプションで、web3を許可しておく必要があります。
rpcapiはAPIで受け付けるHTTP-RPCインターフェースの種類の指定になります。
アカウント新規作成
personal.newAccount("password")
coinbaseの設定
miner.setEtherbase(eth.accounts[0])
マイニングを開始
> miner.start()
マイニングを開始する事で、送金時のトランザクションが処理されます。
web3.js (Ethereum JavaScript API)
Generic JSON RPC仕様を実装したEthereum互換のJavaScript APIとの事。 https://github.com/ethereum/web3.js
npm install web3
web3.jsを経由してNuxt内部でEthereumのAPIを利用していきます。
CoinBase
bakanceを取得する簡単な例。
import Web3 from 'web3';
const web3 = new Web3(new Web3.providers.HttpProvider("http://localhost:8545"));
const address = "0x5d8cd11ab2867895a3ce1b38f04569716ccec273"
web3.eth.getBalance(address).then( balance => {
console.log(balance)
});
=> 27638999999998999999700
JSON-RPC
web3.jsのAPIは、JSON-RPCから取得する方法もあります。 以下、初歩的な呼び出し方法。
curl -H "Content-type: application/json" -H "Accept: application/json" -X POST http://localhost:8545 --data '{"jsonrpc":"2.0","method":"web3_clientVersion","params":[],"id":1}'
=> {"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":"Geth/v1.8.3-stable/darwin-amd64/go1.10.1"}
Node情報の取得
web3.jsから情報を取得して、Vue.jsのdataに格納しています。
this.Host = web3.currentProvider.host; web3.eth.isMining().then(val=>this.IsMining=val); web3.eth.getHashrate().then(val=>this.HashRate=val); web3.eth.getGasPrice().then(val=>this.GasPrice=val); web3.eth.getBlockNumber().then(val=>this.BlockNumber=val); web3.eth.net.getId().then(val=>this.NetId=val); web3.eth.net.getPeerCount().then(val=>this.PeerCount=val);
Addressの新規作成
web3.eth.personal.newAccount(this.Password).then(()=>{
this.Password = "";
web3.eth.getAccounts().then(val=>this.Accounts=val);
});
Addressの一覧の取得
web3.eth.getAccounts().then(val=>this.Accounts=val);
送金処理
web3.eth.personal.unlockAccount(this.CoinBase, this.PassWord).then(()=> {
web3.eth.sendTransaction({
from: this.CoinBase,
to: this.To,
value: this.SendValue
}, (error, txHash) => {
console.log("Transaction Hash:", txHash, error);
this.TransactionHash = txHash;
this.SendValue = 0;
this.To = this.Accounts[0];
if (!error) {
web3.eth.getBalance(this.CoinBase).then(val => this.Balance = val);
} else {
alert("Ether Transfer Failed");
}
});
Command
web3.jsを利用せずに直接ethを送金するコマンド
eth.sendTransaction({from: eth.accounts[1], to: eth.accounts[0], value: web3.toWei(3, "ether")})
バランスの確認
eth.getBalance(eth.accounts[0])
ブロックナンバーの確認
eth.blockNumber
ハッシュレートの確認
eth.hashrate
coinBase指定
miner.setEtherbase(eth.accounts[1])
現在のcoinBase確認
eth.coinbase =>"0x4338f1861bca03160caa6986fe6b816411c74807"
参考サイト
Web3.js document https://web3js.readthedocs.io/en/1.0/index.html
ReactNative Native UI Components
ReactNativeとNative機能のBridgeのサンプル。 このサンプルはIOSのみですが気軽にNative機能にアクセスできるのは素晴らしい。
単純なUI部分はReactNativeで実装して、react-native-router-fluxなどのRouter機能と合わせて使っていくと、作業の効率は向上するんじゃないかと思う。 ２回めのReactNativeの実装のチャレンジをしていますが、ホットリロードでWebの感覚でUIを組み立てていけるのは、やはり気持ちいい。
最初に触った0.18のバージョンに比べると、0.49はかなりこなれた感じ。もう少しサンプルを育てていこうと思います。
Keras 事はじめ
Kerasを使ってCSVから読み込んだデータを元にしてmodelの学習及びserver化を実行してみる。
train.py
データはcsvから読み込んでみました。tensorflowの場合はload_csv_with_headeというメソッドからcsvを読み込んでいましたが、kerasには専用のmehodが用意されていないようなので、numpyのgenfromtxtの機能を使って読み込んでみる。load_csv_with_headeと同じように、最終行を正解値として設定。dtype=intとしているのだけど、float型が混じっていた場合どうでるべきなのだろうか、ひとまず今回はint型のみで完結するデータを作成してみました。
X = genfromtxt('./some.csv',
delimiter=',',
skip_header=1,
usecols=(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14),
dtype=int)
Y = genfromtxt('./some.csv',
delimiter=',',
skip_header=1,
usecols=(15),
dtype=int)
input_dimをデータ形式に従って15に設定、output_dimは30に、ここはチューニグが必要そう、今回のデータ量ではoutputの値によって精度が変わっている様子は見受けられなかったので、全体的な把握がまだできていないかもしれない。
model.add(Dense(input_dim=15, output_dim=30))
学習したmodelを使って、predictを実行、5000回のepochでそこそこ精度はでるようになりました。
results = model.predict_proba(np.array(
[
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
]
))
学習データを保存する為にsave_weightsでデータを保存、HDF5形式のファイルで保存される。ただ、詳細はわかっていないのだけど、互換性のあるデータなのだろうか。
model.save_weights('./learnedModel')
server.py
まず、作成済みのモデル定義を読み込み。
Sequential.from_config()
次に、学習済みの重みを読み込み。
model.load_weights
以上の手順で無事server化に成功。 学習データを再現したAPIサーバーも手軽に立てる事ができそうです。
