26、使用Python与IPFS交互及构建去中心化视频应用

使用Python与IPFS交互及构建去中心化视频应用

1. 使用ipfsapi与IPFS交互

在与 IPFS 交互时我们借助 Python 通过 HTTP API 实现。

1.1 IPNS 发布

在 IPNS 中发布内容并非永久存储,默认情况下,IPFS 文件会存储 24 小时。若要更改存储时长,可在 name_publish() 方法中使用 lifetime 关键字。例如,若想将 IPFS 文件在 IPNS 中发布 5 小时,可使用以下代码:

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
c.name_publish('QmTG4eE6ruUDhSKxqwofJXXqDFAmNzQiGdo4Z7WvVdLZuS', key='another_key', lifetime='5h')
1.2 文件固定与删除

若想删除 IPFS 上的文件,不能直接使用类似 ipfs rm 的命令。因为 IPFS 的特性决定了无法直接通知所有持有该文件的节点删除文件。可以做的是移除本地存储的文件“固定”(pin)。当 IPFS 的垃圾回收器清理对象时,会移除已移除固定的文件内容。以下是一个移除文件固定并触发垃圾回收的脚本示例:

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
c.pin_rm('QmWgMcTdPY9Rv7SCBusK1gWBRJcBi2MxNkC1yC6uvLYPwK')
c.repo_gc()

运行该脚本后,若尝试获取已移除固定的文件内容,可能会失败。但如果其他节点已经固定了该文件,仍可获取到内容。

1.3 发布 - 订阅(Pubsub)

IPFS 有一个实验性的发布 - 订阅(Pubsub)功能。要使用该功能,需使用特定标志启动 IPFS 守护进程:

$ ipfs daemon --enable-pubsub-experiment

以下是订阅和发布消息的脚本示例:
- 订阅脚本 subscribe_topic.py

import ipfsapi
from base64 import b64decode
c = ipfsapi.connect()
with c.pubsub_sub('bitcoin') as sub:
    for message in sub:
        string = b64decode(message['data'])
        print(string)
        break
  • 发布脚本 publish_topic.py
import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
c.pubsub_pub('bitcoin', 'To the moon!')

Pubsub 功能可用于构建通知系统、去中心化聊天系统,甚至结合其他技术构建去中心化在线结对编程系统。不过,该功能仍处于实验阶段。

1.4 可变文件系统(MFS)

IPFS 有一个可变文件系统(MFS),与操作系统的文件系统不同。以下是一个探索 MFS 功能的脚本示例:

import ipfsapi
import io
c = ipfsapi.connect()
print("By default our MFS is empty.")
print(c.files_ls('/')) 
print("We can create a directory in our MFS.")
c.files_mkdir('/classical_movies')
print("We can create a file in our MFS.")
c.files_write('/classical_movies/titanic',
              io.BytesIO(b"The ship crashed. The end."),
              create=True)
print("We can copy a file in our MFS.")
c.files_cp('/classical_movies/titanic',
           '/classical_movies/copy_of_titanic')
print("We can read the file.")
print(c.files_read('/classical_movies/titanic'))
print("We can remove the file.")
print(c.files_rm('/classical_movies/copy_of_titanic'))
print("Now our MFS is not empty anymore.")
print(c.files_ls('/'))
print(c.files_ls('/classical_movies'))
print("You can get the hash of a path in MFS.")
print(c.files_stat('/classical_movies'))
print("Then you can publish this hash into IPNS.")

MFS 的一个重要特点是,从 IPFS 路径复制大文件到 MFS 几乎不占用本地存储(除了一些元数据)。例如,复制一个 46MB 的视频文件:

import ipfsapi
c = ipfsapi.connect()
c.files_cp('/ipfs/QmY8zTocoVNDJWUr33nhksBiZ3hxugFPhb6qSzpE761bVN',
'/46MB_cute_bear.mp4')
print(c.files_ls('/'))
1.5 其他 API

IPFS HTTP API 还有许多其他方法,完整参考可查看 https://docs.ipfs.io/reference/api/http/ 。这些 API 可用于引导节点、查找附近节点、连接特定节点、配置 IPFS、关闭 IPFS 守护进程等。

2. 构建去中心化视频共享应用

我们将结合智能合约和 IPFS 构建一个去中心化视频共享应用,类似 YouTube 但具有去中心化特性。

2.1 应用架构

从表面看,该应用与普通应用类似,可使用 Python 网络框架(如 Django、Flask 等)构建前端,使用 MySQL 或 PostgreSQL 作为数据库,选择 NGINX 或 Apache 作为 Web 服务器,还可使用缓存技术(如 Varnish 和 Redis)。但我们要构建的是基于区块链技术的去中心化应用。

2.2 存储问题

在以太坊区块链上存储视频文件成本极高。例如,存储 1KB 数据约需 0.032 ETH,一个 2MB 的图片文件存储在以太坊上约需 64 ETH(按当时 1 ETH 约 120 美元计算,需花费 7680 美元),一个 46MB 的视频文件则需花费 176640 美元。

传统做法是将视频文件存储在普通存储(如 AWS)上,并在智能合约中存储视频文件的引用。但这种方式依赖于中心化服务提供商,存在被删除文件的风险。

使用 IPFS 可以解决这个问题。我们可以在智能合约中存储 IPFS 路径(或 IPFS 哈希),例如:

cute_panda_video = "/ipfs/QmWgMcTdPY9Rv7SCBusK1gWBRJcBi2MxNkC1yC6uvLYPwK"

这样,即使某个存储节点(如 AWS)对视频进行审查,IPFS 路径仍然有效,可以从其他节点获取视频。

2.3 数据完整性

在构建视频点赞功能时,使用区块链可以防止数据被中心化管理员篡改。例如,在中心化应用中,管理员可能通过 SQL 语句篡改点赞数据:

UPDATE thumbs_up_table SET aggregate_voting_count = 1000000 WHERE video_id = 234;

而在区块链中,点赞值存储在智能合约中,人们可以审查智能合约的源代码,确保点赞过程的诚实性。

以下是一个简单的流程表格总结构建去中心化视频应用的关键步骤:
|步骤|操作|
| ---- | ---- |
|1|安装 IPFS 软件并启动守护进程|
|2|使用 Python 通过 HTTP API 与 IPFS 交互,添加文件、获取哈希等|
|3|构建智能合约,存储视频文件的 IPFS 路径和点赞值|
|4|使用 Web 框架构建前端应用,实现视频上传、播放和点赞功能|

mermaid 流程图展示构建去中心化视频应用的主要流程:

graph LR
    A[安装 IPFS 软件并启动守护进程] --> B[与 IPFS 交互添加文件]
    B --> C[构建智能合约]
    C --> D[存储 IPFS 路径和点赞值]
    D --> E[构建前端应用]
    E --> F[实现视频上传、播放和点赞功能]

通过以上步骤和技术,我们可以构建一个具有去中心化特性的视频共享应用,解决传统应用在存储和数据完整性方面的问题。

使用Python与IPFS交互及构建去中心化视频应用

3. 智能合约编写

为了实现去中心化视频共享应用,我们需要编写智能合约来管理视频数据和点赞信息。以下是一个简单的 Vyper 智能合约示例:

# 定义视频结构体
struct Video:
    title: String[128]
    ipfs_path: bytes[128]
    likes: uint256

# 存储所有视频的映射
videos: public(map(uint256, Video))
video_count: public(uint256)

# 上传视频函数
@external
def upload_video(title: String[128], ipfs_path: bytes[128]):
    self.videos[self.video_count] = Video({
        title: title,
        ipfs_path: ipfs_path,
        likes: 0
    })
    self.video_count += 1

# 点赞视频函数
@external
def like_video(video_id: uint256):
    self.videos[video_id].likes += 1

这个智能合约定义了一个 Video 结构体,包含视频标题、IPFS 路径和点赞数。 videos 映射用于存储所有视频, video_count 记录视频的数量。 upload_video 函数用于上传视频, like_video 函数用于为视频点赞。

4. 前端应用构建

我们可以使用 Python 的 Flask 框架来构建前端应用,以下是一个简单的示例:

from flask import Flask, render_template, request
import ipfsapi
import web3
from web3 import Web3
import json

app = Flask(__name__)

# 连接 IPFS
c = ipfsapi.connect()

# 连接以太坊节点
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('http://localhost:8545'))

# 加载智能合约 ABI 和地址
with open('video_contract_abi.json', 'r') as f:
    abi = json.load(f)
contract_address = '0xYourContractAddress'
contract = w3.eth.contract(address=contract_address, abi=abi)

@app.route('/')
def index():
    video_count = contract.functions.video_count().call()
    videos = []
    for i in range(video_count):
        video = contract.functions.videos(i).call()
        videos.append({
            'title': video[0],
            'ipfs_path': video[1].decode('utf-8'),
            'likes': video[2]
        })
    return render_template('index.html', videos=videos)

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    title = request.form.get('title')
    file = request.files['file']
    res = c.add(file)
    ipfs_path = f"/ipfs/{res['Hash']}"
    contract.functions.upload_video(title, ipfs_path.encode('utf-8')).transact({'from': w3.eth.accounts[0]})
    return 'Video uploaded successfully!'

@app.route('/like/<int:video_id>')
def like(video_id):
    contract.functions.like_video(video_id).transact({'from': w3.eth.accounts[0]})
    return 'Video liked successfully!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个 Flask 应用实现了以下功能:
- 在主页显示所有视频的列表,包括标题、IPFS 路径和点赞数。
- 提供视频上传功能,将视频文件添加到 IPFS 并调用智能合约的 upload_video 函数。
- 提供点赞功能,调用智能合约的 like_video 函数。

5. 运行和测试应用

以下是运行和测试去中心化视频共享应用的步骤:
1. 启动 IPFS 守护进程

ipfs daemon --enable-pubsub-experiment
  1. 部署智能合约
    使用 Remix 或其他工具部署前面编写的 Vyper 智能合约,并记录合约地址和 ABI。
  2. 启动 Flask 应用
python app.py
  1. 访问应用
    打开浏览器,访问 http://localhost:5000 ,即可看到视频列表。可以上传视频并为视频点赞。
6. 优势和挑战
6.1 优势
  • 去中心化存储 :使用 IPFS 存储视频文件,避免了对单一中心化存储提供商的依赖,提高了数据的可用性和抗审查性。
  • 数据完整性 :通过区块链智能合约存储点赞信息,防止了中心化管理员对数据的篡改,保证了数据的真实性和公正性。
  • 可扩展性 :可以轻松地扩展应用的功能,例如添加评论、分享等功能。
6.2 挑战
  • 性能问题 :IPFS 和区块链的性能相对较低,可能会影响应用的响应速度。
  • 用户体验 :与传统的中心化应用相比,去中心化应用的用户体验可能不够流畅,需要用户具备一定的技术知识。
  • 安全问题 :虽然区块链和 IPFS 提供了一定的安全性,但仍然存在智能合约漏洞、网络攻击等安全风险。
7. 总结

通过结合智能合约和 IPFS,我们成功构建了一个去中心化视频共享应用。这个应用解决了传统应用在存储和数据完整性方面的问题,具有更高的安全性和可靠性。在实际应用中,我们需要考虑性能、用户体验和安全等方面的挑战,不断优化和改进应用。

以下是构建去中心化视频共享应用的关键步骤总结表格:
|步骤|操作|
| ---- | ---- |
|1|编写智能合约,管理视频数据和点赞信息|
|2|使用 Flask 构建前端应用,实现视频上传、显示和点赞功能|
|3|启动 IPFS 守护进程和以太坊节点|
|4|部署智能合约并记录合约地址和 ABI|
|5|运行 Flask 应用,访问应用进行测试|

mermaid 流程图展示完整的应用构建和运行流程:

graph LR
    A[编写智能合约] --> B[部署智能合约]
    C[构建前端应用] --> D[启动 IPFS 守护进程]
    D --> E[启动以太坊节点]
    B --> F[连接智能合约到前端应用]
    C --> F
    F --> G[运行前端应用]
    G --> H[用户访问应用进行测试]

通过以上步骤和技术,我们可以构建一个功能完善的去中心化视频共享应用,为用户提供更加安全、可靠的视频共享服务。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测距离测量等前沿技术正成为研究应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实虚拟现实中,它可提升场景的真实感沉浸感;在机器人导航自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划决策提供依据;在手势识别物体检测方面,可精准捕捉用户动作物体位置,推动人机交互设计智能识别系统的发展。此外,结合深度计算点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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