Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Просмотр блоков блокчейна с помощью Hyperledger Composer

Как я могу получить и просмотреть блоки, добавленные в блокчейн, при использовании Hyperledger Composer?


Ответы:


1

Это можно сделать с помощью composer-client. Хотя для этой цели нет удобных методов, можно обратиться к базовому API Hyperledger Fabric SDK.

Вот пример кода для получения блока по номеру и вывода его на консоль:

const { inspect } = require('util');
const { BusinessNetworkConnection } = require('composer-client');

async function run() {
  const connection = new BusinessNetworkConnection();

  // Connect to the blockchain using admin credentials.
  // These credentials should be available in your local keystore.
  await connection.connect('admin@network');

  // Native API provided through the Fabric SDK, allows much more low-level operations than Composer.
  const nativeApi = connection.getNativeAPI();

  // Connect to the channel where the transactions are happening, the default is "composerchannel".
  const channel = nativeApi.getChannel('composerchannel');

  // Grab a block by it's number
  const block = await channel.queryBlock(4);

  // Enter the matrix
  console.log(inspect(block, { depth: null, colors: true, compact: false }));

  await connection.disconnect();
}

run();

Дополнительную информацию о том, какие функции доступны через этот API, можно найти в fabric-sdk-node. документация.

14.09.2018
  • Вы видели Hyperledger Explorer? github.com/hyperledger/blockchain-explorer 14.09.2018
  • Спасибо за предложение! Я рассматривал возможность использования Hyperledger Explorer, но мне показалось несколько излишним устанавливать Postgresql и другие зависимости только для этого простого варианта использования. 17.09.2018

  • 2

    Hyperledger Explorer делает это, но не является частью Hyperledger Composer. Это родной инструмент Fabric.

    16.09.2018
    Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..