25、使用ipfsapi与IPFS交互

使用ipfsapi与IPFS交互

在与IPFS（星际文件系统）进行交互时，涉及到一些关键的技术概念和操作，下面将详细介绍这些内容。

数据序列化与反序列化

原始数据，如 b'I am a good unicorn.\n' ，首先会被 unixfs 协议模块的 Data 进行包装，然后再被 merkledag 协议模块的 PBNode 进行二次包装。因此，在脚本中对序列化数据进行反序列化时，需要先使用 PBNode 进行反序列化，然后再使用 Data 对结果进行反序列化。

多哈希（Multihash）

IPFS 使用多哈希（Multihash）对数据进行哈希处理。多哈希不仅输出哈希结果，还会输出所使用的哈希函数、该哈希函数的输出长度以及哈希输出结果。

下面通过一个示例来展示多哈希的使用：

from hashlib import sha256
sha256(b'i love you').hexdigest()
# 输出: '1c5863cd55b5a4413fd59f054af57ba3c75c0698b3851d70f99b8de2d5c7338f'

检查这个哈希输出的长度：

len('1c5863cd55b5a4413fd59f054af57ba3c75c0698b3851d70f99b8de2d5c7338f')
# 输出: 64

由于十六进制格式的数字通常占用两个字符，所以哈希输出的长度为 32（64 / 2）。我们需要的是 32 的十六进制版本，即 0x20 或 20。

多哈希支持的所有哈希函数列表可以在 这里 查看。可以看到， sha256 对应的编号是 12。

现在，我们使用以下命令将它们组合起来：

哈希函数编号 + 哈希输出长度 + 哈希输出结果
12 + 20 + 1c5863cd55b5a4413fd59f054af57ba3c75c0698b3851d70f99b8de2d5c7338f

也可以写成：

12201c5863cd55b5a4413fd59f054af57ba3c75c0698b3851d70f99b8de2d5c7338f

再使用 sha1 哈希函数进行同样的操作：

from hashlib import sha1
sha1(b'i love you').hexdigest()
# 输出: 'bb7b1901d99e8b26bb91d2debdb7d7f24b3158cf'
len('bb7b1901d99e8b26bb91d2debdb7d7f24b3158cf')
# 输出: 40

20（40 / 2）的十六进制版本是 0x14 或 14。从哈希函数表中可知， sha1 哈希函数对应的编号是 0x11 或 11。因此，输出结果如下：

11 + 14 + bb7b1901d99e8b26bb91d2debdb7d7f24b3158cf
1114bb7b1901d99e8b26bb91d2debdb7d7f24b3158cf

那么，为什么要使用多哈希而不是普通的哈希函数，如 sha1 、 sha256 或 keccak256 呢？有时候哈希函数可能会被破解，即有人可以在合理的时间内找到两个不同的输入却产生相同的哈希输出。这是非常危险的，因为哈希用于完整性检查。例如，我给你发送一份治疗癌症的秘密文件，为了确保文件未被篡改，我们对文件进行哈希处理并广播哈希输出。任何人在阅读和执行该文件之前都需要先验证文件的哈希值。但如果我的敌人创建了一个不同的文件，这个文件不是治疗癌症的方法，而是创建病毒的指南，但它的哈希输出与原文件相同。如果你对错误的文件进行哈希验证，就会无辜地执行该文件并创建病毒。

如果哈希函数被破解（例如， sha1 哈希函数已经被破解），程序员需要升级他们的系统。然而，他们会遇到困难，因为通常他们会对哈希函数做出假设。例如，如果他们使用 sha1 函数，会期望哈希函数的输出长度为 20 个字符。如果他们选择将哈希函数升级到 sha256 ，就需要替换所有处理旧哈希函数时预期长度为 20 个字符的代码，这是非常繁琐的。

使用多哈希可以简化升级过程，因为哈希函数和输出长度都嵌入在多哈希函数的输出中，我们不再需要对哈希输出的长度做出假设。

下面通过代码来实验多哈希：

(ipfs-venv) $ pip install pymultihash
(ipfs-venv) $ python

import multihash
the_universal_hash = multihash.digest(b'i love you', 'sha1')
the_universal_hash.verify(b'i love you')
# 输出: True

当我们想要检查 b'i love you' 数据的完整性时，不需要对哈希输出的长度做出假设。当发现 sha1 哈希函数被破解后，要升级系统，只需要将 'sha1' 字符串替换为 'sha2_256' 字符串：

the_universal_hash = multihash.digest(b'i love you', 'sha2_256')
the_universal_hash.verify(b'i love you')
# 输出: True

通过使用多哈希，在 IPFS 软件中升级哈希函数变得非常简单，只需要进行配置即可。

Base58编码

Base58 是 Base64 的修改版本，通常用于将二进制数据编码为 ASCII 字符串。以下代码展示了如何将 b'i love you' 编码为 ASCII 字符串：

import base64
base64.b64encode(b'i love you')
# 输出: b'aSBsb3ZlIHlvdQ=='

base64 模块是 Python 标准库的一部分。

通常，我们不会使用 Base64 对另一个 ASCII 字符串进行编码，而是对二进制数据，如图像文件进行编码。例如，使用文本编辑器打开 cat.jpg 文件时，会看到乱码文本，这就是使用 Base64 编码的一个典型例子。为什么要使用 Base64 对二进制数据进行编码呢？一个使用场景是，如果你想在电子邮件中给朋友发送一张可爱的猫图片，而电子邮件协议不允许二进制数据。以下代码展示了附加图片的结果：

c = None
with open('cat.jpg', 'rb') as f:
    c = f.read()
import base64
base64.b64encode(c)

Base64 编码的过程（如何将 b'i love you' 转换为 b'aSBsb3ZlIHlvdQ==' ）不在本文讨论范围内。如果你感兴趣，可以查看 Base64 规范。

了解了 Base64 之后，Base58 就很容易理解了。在 Base58 编码中，会移除打印时容易混淆的字母，如 0 、 O 、 I 和 l ，同时也会移除 + （加号）和 / （斜杠）字符。Base58 编码是由中本聪设计用于编码大整数的。比特币地址本质上就是一个非常大的整数。如果你曾经进行过加密货币转账（不一定是比特币），可能会多次检查地址以确保其正确性。例如，你想给奶奶的比特币地址转 1 个比特币，她的地址是 1BvBMSEYstWetqTFn5Au4m4GFg7xJaNVN2 。你会多次验证地址的正确性，以确保地址无误。通过移除容易混淆的字符，你可以更轻松地确认地址的正确性。Base58 是软件中用于解决此类问题的优秀用户体验设计之一。

需要注意的是，Base58 不是用于编码可爱的猫图片的，对于这种情况，应该使用 Base64 编码。

下面安装 base58 库并进行实验：

import base58
base58.b58encode(b'i love you')
# 输出: b'6uZUjTpoUEryQ8'

通过使用 Base58，我们可以创建一个长的十六进制字符串，并且可以用肉眼轻松检查和验证。

结合Protobuf、Multihash和Base58

现在我们已经了解了 Protobuf、Multihash 和 Base58，接下来看看如何将 b'I am a good unicorn.\n' 文件的内容转换为 'QmY7MiYeySnsed1Z3KxqDVYuM8pfiT5gGTqprNaNhUpZgR' 。

b'I am a good unicorn.\n' 数据会被包装在一个 IPFS 节点中，并使用 Protobuf 序列化为 b'\n\x1b\x08\x02\x12\x15I am a good unicorn.\n\x18\x15' 。以下是在 Python 中实现的代码：

import unixfs_pb2
import merkledag_pb2
precious_data = b'I am a good unicorn.\n'
unicorn = unixfs_pb2.Data()
unicorn.Type = unixfs_pb2.Data.File
unicorn.Data = precious_data
unicorn.filesize = len(precious_data)
serialized_unicorn_node = unicorn.SerializeToString()
outer_node = merkledag_pb2.PBNode()
outer_node.Data = serialized_unicorn_node
print(outer_node.SerializeToString())

运行上述代码，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python serialize_unicorn.py
b'\n\x1b\x08\x02\x12\x15I am a good unicorn.\n\x18\x15'

然后，这个 Protobuf 序列化的数据会使用 sha256 （IPFS 中的多哈希默认使用 sha256 哈希函数）进行哈希处理，得到 '912d1af8f0013cd12a514859d20e9a196eb2845981408a84cf3543bb359a4536' 。以下是在 Python 中实现的代码：

import hashlib
hashlib.sha256(b'\n\x1b\x08\x02\x12\x15I am a good unicorn.\n\x18\x15').hexdigest()
# 输出: '912d1af8f0013cd12a514859d20e9a196eb2845981408a84cf3543bb359a4536'

在 IPFS 使用的多哈希表中， sha256 函数对应的编号是 12。哈希输出的长度是 32，十六进制表示为 0x20 。一个十六进制数字占用两个字符：

len('912d1af8f0013cd12a514859d20e9a196eb2845981408a84cf3543bb359a4536') // 2
# 输出: 32
hex(32)
# 输出: '0x20'

将它们连接起来：

12 + 20 + 912d1af8f0013cd12a514859d20e9a196eb2845981408a84cf3543bb359a4536
1220912d1af8f0013cd12a514859d20e9a196eb2845981408a84cf3543bb359a4536

如果将这个输出进行 Base58 编码，应该得到 'QmY7MiYeySnsed1Z3KxqDVYuM8pfiT5gGTqprNaNhUpZgR' 。以下是在 Python 中实现的代码：

import codecs
codecs.decode('1220912d1af8f0013cd12a514859d20e9a196eb2845981408a84cf3543bb359a4536', 'hex')
base58.b58encode(b'\x12 \x91- \x1a\xf8\xf0\x01<\xd1*QHY\xd2\x0e\x9a\x19n\xb2\x84Y\x81@\x8a\x84\xcf5C\xbb5 \x9aE6')
# 输出: b'QmY7MiYeySnsed1Z3KxqDVYuM8pfiT5gGTqprNaNhUpZgR'

至此，这个谜题终于得到了解决。

ipfsapi API

现在回到 ipfsapi 的 API。我们可以使用 IPFS API 添加文件，并获得用于引用文件内容的哈希值。如果添加的是大文件，为了提高效率，文件会被分割成多个块。

以下是具体的操作步骤：
1. 下载大图片文件 ：从 Unsplash 下载一个较大的图片文件，下载的文件名为 milada-vigerova-1284157-unsplash.jpg ，将其放在与 IPFS Python 脚本文件相同的目录中。你也可以使用其他图片文件，但确保其大小至少为 1MB。不同的图片文件会得到不同的哈希值。
2. 创建添加图片文件的脚本 ：创建一个名为 add_image_file.py 的脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
result = c.add('dose-juice-1184429-unsplash.jpg')
print(result)

运行脚本，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python add_image_file.py
{'Name': 'milada-vigerova-1284157-unsplash.jpg', 'Hash': 'QmV5KPoHHqbq2NsALniERnaYjCJPi3UxLnpwdTkV1EbNZM', 'Size': '2604826'}

3. 创建列出所有块的脚本 ：创建一个名为 list_blocks.py 的脚本，代码如下：

import ipfsapi
import pprint
c = ipfsapi.connect()
blocks = c.ls('QmV5KPoHHqbq2NsALniERnaYjCJPi3UxLnpwdTkV1EbNZM')
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=2)
pp.pprint(blocks)

运行脚本，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python list_blocks.py
{ 'Objects': [ { 'Hash': 'QmV5KPoHHqbq2NsALniERnaYjCJPi3UxLnpwdTkV1EbNZM',
 'Links': [ { 'Hash': 'Qmahxa3MABVtHWh7b2cbQb9hEfiuvwKeYceaqrW8pZjemV',
 'Name': '',
 'Size': 262158,
 'Type': 2},
 { 'Hash': ...

由于内存问题，大文件不会直接进行哈希处理，而是会被分割成多个块，每个块的大小为 262,158 字节，除了最后一个块。你可以配置块的大小。每个块会单独进行哈希处理，然后文件内容的根哈希是这些哈希值的组合。IPFS 使用 Merkle 树来计算根哈希。当然，在使用 Protobuf 序列化每个块之前，需要将其包装在 IPFS 节点中。然后会有一个容器节点包含所有这些块的链接。

你可以在没有 .proto 文件的情况下对以下 IPFS 块进行逆向工程：

{'Name': 'milada-vigerova-1284157-unsplash.jpg', 'Hash': 'QmV5KPoHHqbq2NsALniERnaYjCJPi3UxLnpwdTkV1EbNZM', 'Size': '2604826'}

记住这个图片文件的哈希值，获取该文件内容的 IPFS 块。你可以使用 Python 脚本或 IPFS 命令行工具来完成：

$ ipfs block get QmV5KPoHHqbq2NsALniERnaYjCJPi3UxLnpwdTkV1EbNZM > block.raw

我们将二进制格式的块保存到一个二进制文件中，然后可以使用 protoc 编译器对这个二进制文件进行解码：

$ protoc --decode_raw < block.raw

输出结果如下：

2 {
  1 {
    2:
"\267\301\242\262\250qw\216+\237\301\273\'\360%\"\2022\201#R\364h\262$\357\
227\2355\244>x"
  }
  2: ""
  3: 262158
}
...

当在没有 proto 文件的情况下对 Protobuf 序列化的数据进行解码时，你需要猜测某个块中 1 、 2 、 3 和 4 代表的含义。如果你有 proto 文件， 3: 2604197 这一行会变成 filesize: 2604197 。因此，在解码 Protobuf 序列化数据之前，最好先获取 proto 文件。

我们可以从这些块中重建原始文件。创建一个名为 construct_image_from_blocks.py 的脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
images_bytes = []
blocks = c.ls('QmV5KPoHHqbq2NsALniERnaYjCJPi3UxLnpwdTkV1EbNZM')
for block in blocks['Objects'][0]['Links']:
    bytes = c.cat(block['Hash'])
    images_bytes.append(bytes)
images = b''.join(images_bytes)
with open('image_from_blocks.jpg', 'wb') as f:
    f.write(images)

运行脚本后，打开 image_from_blocks.jpg ，你将看到原始的图片文件。

我们已经添加了一个文件，接下来尝试添加一个文件目录。

1. 创建目录和文件 ：创建一个名为 mysite 的目录，在该目录中创建一个名为 img 的子目录，将 cat.jpg 图片文件放入 img 目录中。在 img 目录旁边创建一个名为 index.html 的文件，内容如下：

<html>
  <head>
    <link
href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.2.1/css/bootstrap.min.
css" rel="stylesheet" integrity="sha384-
GJzZqFGwb1QTTN6wy59ffF1BuGJpLSa9DkKMp0DgiMDm4iYMj70gZWKYbI706tWS"
crossorigin="anonymous">
  </head>
  <body>
    <img src="img/cat.jpg" class="rounded-circle" />
  </body>
</html>

在 img 目录旁边再创建一个 README.md 文件，内容如下：

This is Readme file.

2. 创建添加目录的脚本 ：创建一个名为 add_directory.py 的 Python 脚本，代码如下：

import ipfsapi
import pprint
c = ipfsapi.connect()
result = c.add('mysite', True)
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=2)
pp.pprint(result)

运行脚本，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python add_directory.py
[ { 'Hash': 'QmWhZDjrm1ncLLRZ421towkyYescK3SUZdWEM5GxApfxJe',
    'Name': 'mysite/README.md',
    'Size': '29'},
  { 'Hash': 'QmUni2ApnGhZ89JEbmPZQ1QU9wcinnCoujjrYAy9TCQQjj',
    'Name': 'mysite/index.html',
    'Size': '333'},
  { 'Hash': 'Qmd286K6pohQcTKYqnS1YhWrCiS4gz7Xi34sdwMe9USZ7u',
    'Name': 'mysite/img/cat.jpg',
    'Size': '443362'},
  { 'Hash': 'QmW2WQi7j6c7UgJTarActp7tDNikE4B2qXtFCfLPdsgaTQ',
    'Name': 'mysite/img',
    'Size': '443417'},
  { 'Hash': 'QmZamPcNnfZjjTkoyrYjYMEA8pp29KmpmkuSvkicSGiZDp',
    'Name': 'mysite',
    'Size': '443934'}]

add 方法的第二个参数是递归参数。IPFS 使用 Merkle DAG 数据结构来保存这个文件目录。

我们可以在浏览器中使用以下 URL 打开网站：

http://localhost:8080/ipfs/QmZamPcNnfZjjTkoyrYjYMEA8pp29KmpmkuSvkicSGiZDp/

你也可以使用另一个网关（使用另一个节点）通过以下 URL 访问 IPFS 路径：

https://ipfs.io/ipfs/QmZamPcNnfZjjTkoyrYjYMEA8pp29KmpmkuSvkicSGiZDp/

根据你的网络连接情况，这可能需要一些时间，因为 ipfs.io 服务器上的节点需要在你的计算机上定位内容。

IPNS（星际命名系统）

能够发布由哈希保护其完整性的文件或文件目录是非常棒的。但有时，你可能希望使用相同的链接发布动态文件。也就是说，哈希链接在不同时间会生成不同的内容。一个使用场景是发布新闻，根据情况，新闻可能每分钟或每小时都会发生变化。

你可以使用星际命名系统（IPNS）来实现这一点。哈希链接是从我们 IPFS 节点中的加密密钥派生而来的。当我们启动 IPFS 守护进程时，我们成为 IPFS 点对点网络中的一个节点。我们的身份基于一个加密密钥。

以下是具体的操作步骤：
1. 创建星座预测文件 ：创建两个星座预测文件，内容会随时间变化。第一个文件名为 horoscope1.txt ，内容如下：

You will meet the love of your life today!

第二个文件名为 horoscope2.txt ，内容如下：

You need to be careful when going outside!

2. 添加文件 ：创建一个名为 add_horoscope_predictions.py 的 Python 脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
result = c.add('horoscope1.txt')
print(result)
result = c.add('horoscope2.txt')
print(result)

运行脚本，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python add_horoscope_predictions.py
{'Name': 'horoscope1.txt', 'Hash': 'QmTG4eE6ruUDhSKxqwofJXXqDFAmNzQiGdo4Z7WvVdLZuS', 'Size': '51'}
{'Name': 'horoscope2.txt', 'Hash': 'Qme1FUeEhA1myqQ8C1sCSXo4dDJzZApGD6StE26S72ZqyU', 'Size': '51'}

记录输出中获得的两个哈希值。
3. 列出所有密钥 ：创建一个名为 keys_list.py 的脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
print(c.key_list())

运行脚本，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python keys_list.py
{'Keys': [{'Name': 'self', 'Id': 'QmVPUMd7mFG54zKDNNzPRgENsr5VTbBxWJThfVd6j9V4U8'}]}

4. 发布第一个星座预测 ：创建一个名为 publish_horoscope1.py 的 Python 脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
peer_id = c.key_list()['Keys'][0]['Id']
c.name_publish('QmY7MiYeySnsed1Z3KxqDVYuM8pfiT5gGTqprNaNhUpZgR')
result = ipfs.cat('/ipns/' + peer_id)
print(result)

运行脚本可能需要一些时间，因为在 IPNS 中发布文件有点慢。如果你有足够的耐心，输出结果如下：

b'You will meet the love of your life today!\n'

你可以使用 name_publish() 方法发布内容，该方法的第一个参数是内容的哈希链接（IPFS 路径，而不是文件名）。

要从 IPFS 访问内容，可以使用 cat 或 get 方法。这里我们使用 cat 方法，该方法的参数不是哈希链接或 IPFS 路径，而是一个 IPNS 路径，你可以从 keys_list.py 脚本中获取这个密钥。你必须在前面加上 '/ipns/' 字符串。因此，IPNS 路径是 '/ipns/QmVPUMd7mFG54zKDNNzPRgENsr5VTbBxWJThfVd6j9V4U8' 。
5. 发布更多数据 ：创建一个名为 publish_horoscope2.py 的脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
peer_id = c.key_list()['Keys'][0]['Id']
c.name_publish('Qme1FUeEhA1myqQ8C1sCSXo4dDJzZApGD6StE26S72ZqyU')
result = ipfs.cat('/ipns/' + peer_id)
print(result)

运行脚本，输出结果与之前不同：

b'You need to be careful when going outside!\n'

IPNS 路径 'ipns/QmVPUMd7mFG54zKDNNzPRgENsr5VTbBxWJThfVd6j9V4U8' 保持不变，但我们得到了不同的结果。

我们是否仅限于使用单个 IPNS 路径呢？不是的。你可以生成另一个密钥，从而拥有另一个 IPNS 路径。

创建一个名为 generate_another_key.py 的 Python 脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
print(c.key_list())
c.key_gen('another_key', 'rsa')
print(c.key_list())

运行脚本，输出结果如下：

(ipfs-venv) $ python generate_another_key.py
{'Keys': [{'Name': 'self', 'Id': 'QmVPUMd7mFG54zKDNNzPRgENsr5VTbBxWJThfVd6j9V4U8'}]}
{'Keys': [{'Name': 'self', 'Id': 'QmVPUMd7mFG54zKDNNzPRgENsr5VTbBxWJThfVd6j9V4U8'}, {'Name': 'another_key', 'Id': 'QmcU8u2Koy4fdrSjnSEjrMRYZVPLKP5YXQhLVePfUmjmkv'}]}

从 another_key 生成的新 IPNS 路径是 '/ipns/QmcU8u2Koy4fdrSjnSEjrMRYZVPLKP5YXQhLVePfUmjmkv' 。

当你想在 IPNS 路径上发布内容时，只需在 name_publish() 方法中使用 key 参数。创建一个名为 publish_horoscope1_in_another_ipns.py 的脚本，代码如下：

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
peer_id = c.key_list()['Keys'][1]['Id']
c.name_publish('QmTG4eE6ruUDhSKxqwofJXXqDFAmNzQiGdo4Z7WvVdLZuS', key='another_key')
result = c.cat('/ipns/' + peer_id)
print(result)

通过以上步骤，你可以了解如何使用 ipfsapi 与 IPFS 进行交互，包括数据的序列化、哈希处理、编码，以及文件和目录的添加、发布等操作，同时还可以利用 IPNS 实现动态内容的发布。

使用ipfsapi与IPFS交互（续）

操作流程总结

为了更清晰地展示使用 ipfsapi 与 IPFS 交互的整个过程，下面通过表格和流程图进行总结。

操作类型	操作步骤	代码示例
数据处理	数据序列化与反序列化	原始数据先被 unixfs 的 Data 包装，再被 merkledag 的 PBNode 包装，反序列化时顺序相反
多哈希处理	选择哈希函数计算哈希值，获取哈希函数编号和输出长度，组合结果	python<br>from hashlib import sha256<br>sha256(b'i love you').hexdigest()<br>
Base58编码	使用 base58 库对数据进行编码	python<br>import base58<br>base58.b58encode(b'i love you')<br>
添加文件	连接 IPFS，使用 add 方法添加文件	python<br>import ipfsapi<br>c = ipfsapi.connect()<br>result = c.add('file.jpg')<br>
列出文件块	连接 IPFS，使用 ls 方法列出文件块	python<br>import ipfsapi<br>import pprint<br>c = ipfsapi.connect()<br>blocks = c.ls('file_hash')<br>pp = pprint.PrettyPrinter(indent=2)<br>pp.pprint(blocks)<br>
重建文件	连接 IPFS，获取文件块内容并拼接	python<br>import ipfsapi<br>c = ipfsapi.connect()<br>images_bytes = []<br>blocks = c.ls('file_hash')<br>for block in blocks['Objects'][0]['Links']:<br> bytes = c.cat(block['Hash'])<br> images_bytes.append(bytes)<br>images = b''.join(images_bytes)<br>with open('reconstructed_file.jpg', 'wb') as f:<br> f.write(images)<br>
添加目录	连接 IPFS，使用 add 方法递归添加目录	python<br>import ipfsapi<br>import pprint<br>c = ipfsapi.connect()<br>result = c.add('directory', True)<br>pp = pprint.PrettyPrinter(indent=2)<br>pp.pprint(result)<br>
IPNS 操作	创建文件，添加文件获取哈希值，列出密钥，发布内容，访问内容	python<br>import ipfsapi<br>c = ipfsapi.connect()<br># 添加文件<br>result = c.add('file.txt')<br># 列出密钥<br>print(c.key_list())<br># 发布内容<br>peer_id = c.key_list()['Keys'][0]['Id']<br>c.name_publish('file_hash')<br># 访问内容<br>result = c.cat('/ipns/' + peer_id)<br>print(result)<br>

下面是使用 mermaid 绘制的流程图，展示了使用 ipfsapi 与 IPFS 交互的主要流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(数据处理):::process
    B --> C(多哈希处理):::process
    C --> D(Base58编码):::process
    D --> E{操作类型}:::decision
    E -->|添加文件| F(添加文件到 IPFS):::process
    E -->|列出文件块| G(列出文件块):::process
    E -->|重建文件| H(重建文件):::process
    E -->|添加目录| I(添加目录到 IPFS):::process
    E -->|IPNS 操作| J(IPNS 操作):::process
    F --> K(结束):::startend
    G --> K
    H --> K
    I --> K
    J --> K

技术点分析

• 多哈希的优势 ：多哈希通过将哈希函数编号和输出长度嵌入到结果中，解决了传统哈希函数在升级时的难题。当哈希函数被破解时，开发者可以更轻松地切换到其他哈希函数，而无需修改大量依赖哈希输出长度的代码。
• Base58 编码的应用场景 ：Base58 编码主要用于解决人类在识别和验证地址时的困难。在加密货币领域，移除容易混淆的字符可以降低地址输入错误的风险，提高用户体验。而 Base64 编码更适合用于处理二进制数据，如在电子邮件中传输图片等场景。
• IPFS 对大文件的处理 ：IPFS 将大文件分割成多个块进行处理，使用 Merkle 树计算根哈希。这种方式不仅提高了处理效率，还增强了数据的完整性和可靠性。每个块单独哈希，即使某个块发生变化，也只会影响到相关的哈希值，而不会影响整个文件的完整性。
• IPNS 的动态性 ：IPNS 允许使用相同的链接发布动态内容，通过加密密钥派生的哈希链接，实现了内容的动态更新。这对于需要实时更新的应用场景，如新闻发布、实时数据展示等非常有用。

总结与展望

通过本文的介绍，我们详细了解了如何使用 ipfsapi 与 IPFS 进行交互，包括数据的序列化、哈希处理、编码，以及文件和目录的添加、发布等操作，同时还掌握了 IPNS 实现动态内容发布的方法。

随着分布式存储技术的不断发展，IPFS 作为一种有潜力的分布式文件系统，将在更多领域得到应用。未来，我们可以期待 IPFS 在数据存储、内容分发、区块链等领域发挥更大的作用。例如，在区块链中，IPFS 可以用于存储大量的交易数据和智能合约代码，提高区块链的可扩展性和数据存储效率。同时，随着技术的不断进步，IPFS 的性能和易用性也将不断提升，为开发者和用户带来更好的体验。

在实际应用中，我们可以进一步探索如何优化 IPFS 的使用，例如通过合理配置块大小、选择合适的哈希函数等方式，提高数据处理的效率和安全性。同时，我们也可以结合其他技术，如人工智能、大数据等，实现更强大的功能。

总之，使用 ipfsapi 与 IPFS 交互为我们提供了一种全新的方式来处理和管理数据，通过深入学习和实践，我们可以更好地利用这一技术，为未来的应用开发打下坚实的基础。