十一课堂|通过小游戏学习Ethereum DApps编程(3)

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1

solidity语言的知识点

Random Numbers

很多时候我们都需要随机数。

在solidity里面,我们可以通过 keccak256 来产生hash随机数。

// Generate a random number between 1 and 100:

uint randNonce = 0;

uint random = uint(keccak256(now, msg.sender, randNonce)) % 100;

randNonce++;

uint random2 = uint(keccak256(now, msg.sender, randNonce)) % 100;

在以太坊中,Dapp被调用时,被调用的这个操作将作为一个transaction被广播到网络上其他节点上。 网络上的节点收到了transaction后,都希望Proof of Work,所以都会尝试成为第一个解决这个transaction的节点。然后将这组交易与他们的工作证明(PoW)一起发布到网络的其他节点上。

但一个节点完成了transaction的处理,其他节点都将停止处理这个transaction,而且将尽快接受处理结果。

属于,一个节点可以决定是否广播一个transaction的结果。如果我们生产的随机数,不是我希望看到的,我们可以不广播这个结果,显然这样就不是公平的。这是随机数的脆弱的地方。

在这个游戏里面,我们并没有使用真正的以太币,所以关于安全的话题,我们将在以后涉及到。

2

自定义modifier

复习一下这个表格里面的内容:

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如果我们想要判断游戏里面的一个角色是否是玩家的时候,可以这样自定义一个modifier

 modifier ownerOf(uint _zombieId) {
   require(msg.sender == zombieToOwner[_zombieId]);
   _;
 }

可以这样使用

 function feedAndMultiply() internal ownerOf(_zombieId) {}

当你有两个限制处理的时候,可以这样使用,用空格链接:

function changeName(uint _zombieId, string _newName) external aboveLevel(2, _zombieId) ownerOf(_zombieId) {}

3

storage

ETH网络中存储数据有两种方式:memory 和 storage。

memory用于临时存储,类似于RAM,不需要消费Gas。

storage用于永久存储,类似于硬盘,需要消费Gas。

怎么定义一个storage呢?

  Zombie storage myZombie = zombies[_zombieId];

4

struct

数据结构类的定义:

struct Zombie {

      string name;

      uint dna;

      uint32 level;

      uint32 readyTime;

      uint16 winCount;

      uint16 lossCount;

    }

初始化:

Zombie(_name, _dna, 1, uint32(now + cooldownTime), 0, 0)

++ 运算符

和其他语言很相似,可以这样对整数进行加一

   myZombie.winCount++;

if else

if (zombieCoins[msg.sender] > 100000000) {

  // You rich!!!} else

 {  // We require more ZombieCoins...

}

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本系列文章作者:HiBlock区块链技术布道群-Amywu

原文发布于简书

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AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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