29、使用IPFS实现去中心化视频共享应用

使用IPFS实现去中心化视频共享应用

1. 创建实例

首先,我们创建 VideosSharing 类的一个实例,以便后续导入使用:

videos_sharing = VideosSharing()

这里选择导入类的实例而非类本身,所以在此处对类实例进行初始化。

2. 模板编写

2.1 创建模板目录

使用以下命令创建模板目录:

(videos-venv) $ cd decentralized_videos
(videos-venv) $ mkdir -p videos/templates/videos

2.2 基础布局模板

创建基础布局模板 videos/templates/videos/base.html ,代码如下:

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <title>Decentralized Videos Sharing Application</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/bulma/0.7.2/css/bulma.min.css">
  </head>
  <body>
    <section>
      <!-- 导航部分 -->
    </section>
    {% block content %}
    {% endblock %}
  </body>
</html>

在头部导入了 Bulma CSS 框架和 Font Awesome JavaScript 文件。基础布局中设置了导航,包含主页链接和视频上传链接。 {% block content %} {% endblock %} 之间的部分将由具体模板内容填充。虽然主要聚焦于 Python,但为使应用界面美观,使用了一些 CSS,可访问 https://bulma.io 了解该 CSS 框架。

2.3 首页模板

创建 videos/templates/videos/index.html 模板文件,代码如下:

{% extends "videos/base.html" %}
{% block content %}
<section class="section">
  <div class="container">
    {% for video in videos %}
      {% cycle '<div class="columns">' '' '' '' %}
        <div class="column">
          <div class="card">
            <div class="card-image">
              <figure class="image is-4by3">
                <img src="{{ video.thumbnail }}" />
              </figure>
            </div>
            <p class="card-footer-item">
              <span><a href="{% url 'video' video_user=video.user index=video.index %}">{{ video.title }}</a></span>
            </p>
          </div>
        </div>
      {% cycle '' '' '' '</div>' %}
    {% endfor %}
  </div>
</section>
{% endblock %}

此模板继承自基础布局,用于展示视频。使用 card 类的 div 展示视频, cycle 方法用于生成包含四个 column div columns div ,第二个 cycle 方法用于关闭该 div 。在卡片底部创建了播放视频页面的链接, url 方法接受 URL 名称和参数。

2.4 视频播放模板

创建 videos/templates/videos/video.html 模板文件,完整代码可参考 GitLab 链接 。模板继承基础布局后,创建面包屑导航,方便用户返回视频上传者的频道页面,使用 HTML 的 video 标签展示视频,下方显示点赞总数,页面底部创建点赞表单,表单接受视频点赞者的地址和密码输入,还有隐藏输入用于发送视频上传者的地址和视频索引,表单中包含 {% csrf_token %} 以避免 CSRF 漏洞。

2.5 频道模板

创建 videos/templates/videos/channel.html 模板文件,完整代码可参考 GitLab 链接 。该模板与首页模板类似,只是在视频列表顶部添加了面包屑导航。

2.6 视频上传模板

创建 videos/templates/videos/upload.html 模板文件,完整代码可参考 GitLab 链接 。模板继承基础布局后,创建面包屑导航和视频上传表单,表单包含视频标题、视频文件、视频上传者地址和密码四个输入项。模板底部的 JavaScript 代码用于在选择文件后设置文件上传字段标签上的文件名,由于要上传文件,表单的 enctype 属性需设置为 "multipart/form-data"

3. URL 设置

3.1 应用 URL 设置

urls 文件是 Django 中的路由机制。打开 decentralized_videos/videos/urls.py ,删除原有内容并替换为以下代码:

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    path('', views.index, name='index'),
    path('channel/<str:video_user>', views.channel, name='channel'),
    path('video/<str:video_user>/<int:index>', views.video, name='video'),
    path('upload-video', views.upload, name='upload'),
    path('like-video', views.like, name='like'),
]

这里将之前创建的视图映射到路由。例如,通过 http://localhost:8000/video/0x0000000000000000000000000000000000000000/1 访问视频播放页面,参数将映射到 video_user 变量和 index 变量。 path 方法的第一个参数是在浏览器中调用的方式,第二个参数是使用的视图,第三个参数是模板中使用的路由名称。

3.2 项目 URL 设置

编辑 decentralized_videos/decentralized_videos/urls.py ,添加 videos.urls 路径,使应用知道如何将 URL 路由到视频视图:

from django.contrib import admin
from django.urls import include, path

urlpatterns = [
    path('', include('videos.urls')),
    path('admin/', admin.site.urls)
]

4. 项目结构总结

项目结构 说明
decentralized_videos 项目根目录
videos 应用目录
videos/templates/videos 模板目录
videos/templates/videos/base.html 基础布局模板
videos/templates/videos/index.html 首页模板
videos/templates/videos/video.html 视频播放模板
videos/templates/videos/channel.html 频道模板
videos/templates/videos/upload.html 视频上传模板
videos/urls.py 应用 URL 配置文件
decentralized_videos/urls.py 项目 URL 配置文件

5. 操作流程

graph LR
    A[创建模板目录] --> B[编写基础布局模板]
    B --> C[编写首页模板]
    C --> D[编写视频播放模板]
    D --> E[编写频道模板]
    E --> F[编写视频上传模板]
    F --> G[设置应用 URL]
    G --> H[设置项目 URL]

以上步骤完成了去中心化视频共享应用的模板和 URL 设置,为后续开发和部署奠定了基础。接下来可以进行项目的测试和优化,以确保应用的稳定性和性能。

6. 项目演示

6.1 启动项目

确保位于 decentralized_videos 目录下,先运行私有区块链和 IPFS 守护进程,然后启动 Django 开发服务器:

(videos-venv) $ cd decentralized_videos
(videos-venv) $ python manage.py runserver

6.2 访问项目

打开浏览器,访问 http://localhost:8000 ,将看到近期视频列表。若某些视频没有缩略图,可访问视频播放页面生成。

6.3 功能演示

  • 播放视频 :点击视频列表中的某个视频,进入视频播放页面。可以使用 Chrome 浏览器直接播放 HTML5 视频,若使用 Firefox 浏览器,需按 此链接 中的步骤操作以启用视频播放。
  • 点赞视频 :在视频播放页面,可使用页面底部的表单为视频点赞,需输入点赞者的地址和密码。
  • 查看频道 :点击面包屑导航中的“Channel”链接,可查看特定视频上传者的所有视频列表。
  • 上传视频 :点击导航菜单中的“Upload”链接,进入视频上传页面。在该页面填写视频标题、选择视频文件、输入上传者地址和密码,点击上传按钮即可上传视频。选择文件后,文件名会显示在文件上传字段的标签上。

7. 项目优化建议

为使应用在实际环境中表现更优,可进行以下操作:

7.1 测试方面

  • 单元测试 :对模型、视图、模板进行测试,确保各组件功能正常。
  • 集成测试 :进行全面的集成测试,保证各组件之间的交互正常。

7.2 后台任务处理

  • 使用 Celery 和 RabbitMQ 或 Redis 将繁重和耗时的操作(如调用智能合约操作、使用 IPFS 添加和获取文件)放入后台任务中。
  • 添加 JavaScript 文件,通过轮询机制监测后台任务是否完成,也可使用 Django channel 实现相同功能。

7.3 数据存储优化

将区块链中的信息通过定时任务存储到数据库中,让模型从数据库获取所需信息,而非直接在模型中访问智能合约方法。

7.4 用户体验优化

为方便用户,可提供临时保存地址和密码的功能,可将其保存到会话、cookie 或 web3 对象中。

7.5 异常处理

处理用户上传无效视频文件或无效 IPFS 路径的情况,可在智能合约或前端进行验证。

7.6 功能扩展

  • 分页功能 :添加分页功能,提高用户浏览体验。
  • 搜索功能 :实现搜索功能,可考虑仅搜索视频标题或从视频文件中提取信息进行搜索。

8. 总结

通过结合 IPFS 技术和智能合约技术,成功构建了一个去中心化视频共享应用。具体步骤如下:
1. 编写智能合约,存储视频信息和标题,并引入加密经济机制,使点赞视频需要消耗 ERC20 代币。
2. 使用 Django 库构建 Web 应用,包括创建项目、应用、视图、模型、模板和 URL。
3. 在模型中,将视频文件存储到 IPFS 并将 IPFS 路径存储到区块链。
4. 使用 Bulma CSS 框架美化模板。
5. 启动应用并进行功能演示。

同时,还学习了使用 Vyper 编程语言编写多种智能合约,利用 web3 库与智能合约交互,使用 PySide2 库构建 GUI 前端,使用 Django 库构建 Web 前端。掌握这些技能后,可在以太坊平台上构建各种有趣的应用。但以太坊仍在不断发展,如分片、权益证明和隐私等技术正在研究和开发中,需要关注以太坊平台的更新。

9. 学习资源推荐

可访问 此链接 了解以太坊即将到来的变化。

10. 操作步骤回顾

步骤 操作内容
1 创建 VideosSharing 类的实例
2 创建模板目录
3 编写基础布局模板
4 编写首页模板
5 编写视频播放模板
6 编写频道模板
7 编写视频上传模板
8 设置应用 URL
9 设置项目 URL
10 启动项目并进行功能演示
11 对项目进行优化

11. 整体流程总结

graph LR
    A[编写智能合约] --> B[构建 Django 项目]
    B --> C[编写模板]
    C --> D[设置 URL]
    D --> E[启动项目]
    E --> F[功能演示]
    F --> G[项目优化]

通过以上步骤,我们完成了一个完整的去中心化视频共享应用的开发,并对其进行了优化和测试。希望这些内容能帮助你更好地理解和实践去中心化应用的开发。

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全与AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程与代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获与WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行与vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令与网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件与端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写与能效优化策略。
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