Как провести анализ данных кошелька с помощью библиотеки web3.py? 

Как можно создать универсальный алгоритм обработки транзакций для определения типа операции (обычный перевод или обмен токенов) и формирования сводки данных о количестве и типе токенов, отправленных на кошелек за последний месяц с использованием информации, полученной из списка транзакций за этот период с помощью API Etherscan.io и методов web3.py? Какие шаги нужно предпринять, чтобы определить, сколько токенов было потрачено, сколько осталось, и как организовать полученные данные для создания сводной таблицы в Excel?
Изображение к вопросу
  • 24 января 2024 г. 14:11
Ответы на вопрос 1 
Для проведения анализа данных кошелька с использованием библиотеки `web3.py` и API Etherscan.io, можно последовать следующему шагам:

### Подготовка окружения:
1. Установите web3.py через pip:
   ```
   pip install web3
   ```

2. Зарегистрируйтесь на сайте Etherscan.io и получите API-ключ.

3. Установите дополнительные библиотеки для работы с Excel, например, `openpyxl` или `pandas`:
   ```
   pip install pandas openpyxl
   ```

### Шаги анализа:
1. **Инициализация web3 и подключение к провайдеру Ethereum**:
   ```python
   from web3 import Web3

   # Ethereum mainnet
   infura_url = 'YOUR_INFURA_URL'
   web3 = Web3(Web3.HTTPProvider(infura_url))

   # Проверка подключения
   if not web3.isConnected():
       print('Не удалось подключиться к сети Ethereum')
       exit()
   ```

2. **Получение списка транзакций**:
   Используйте Etherscan API для получения истории транзакций кошелька. Например, с помощью запросов к HTTP API Etherscan:
   ```python
   import requests
   import json

   address = '0x...your_wallet_address...' # Адрес кошелька для анализа
   api_key = 'YOUR_ETHERSCAN_API_KEY'
   url = f"http://api.etherscan.io/api?module=account&action=txlist&address={address}&startblock=0&endblock=99999999&sort=asc&apikey={api_key}"

   resp = requests.get(url)
   transactions = json.loads(resp.text)
   ```
   
3. **Фильтрация транзакций по времени**:
   Сначала вы можете преобразовать метку времени входящих транзакций в формат datetime и отфильтровать нужный период (например, последний месяц).

4. **Идентификация типа операции**:
   В каждой транзакции проверьте значение поля "input". Если оно нестандартное (не равно "0x" или короткому значению), это может быть вызовом контракта, который в свою очередь может быть обменом токенов. Для ERC-20 токенов, подходящий метод это "transfer" и его сигнатура `0xa9059cbb`.
   
5. **Анализ транзакций**:
   Анализируйте транзакционные данные для идентификации переводов и обменов токенов. Используйте ABI токена для декодирования данных, если это ERC-20 токены.

6. **Подсчет баланса токенов**: 
   Используйте метод `web3.eth.get_balance(address)` для получения баланса ETH. Для получения баланса токенов ERC-20, вам понадобится контракт токена и вызов метода `balanceOf`.

7. **Формирование сводки данных**:
   Сохраните сводку в pandas DataFrame и использовать его функции для подведения итогов. Создание сводной таблицы средствами Pandas:

   ```python
   import pandas as pd

   # Создание DataFrame из списка словарей (транзакций)
   df = pd.DataFrame(list_of_transaction_dicts)
   # Подсчет итогов по вашим критериям
   summary = df.groupby('tokenName').sum()
   ```

8. **Экспорт данных в Excel**:
   Вы можете использовать `pandas` для экспорта сводки данных в файл Excel:
   ```python
   summary.to_excel('сводка_кошелька.xlsx')
   ```

При анали
Похожие вопросы
    Показать ещё