Python区块链分析：链上数据处理与可视化教程

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个文章开发实战，手把手教大家学习《Python区块链分析教程：链上数据处理与可视化》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

Python 是区块链链上数据分析的主流工具，核心包括高效获取数据（如用 web3.py 连接 Infura 获取区块交易）、清洗转换（解析 input 字段、过滤合约创建、标注地址标签）、构建关系图谱（NetworkX 分析资金网络）及时间序列可视化（pandas + plotly 监控活跃度与事件响应）。

Python 是区块链链上数据分析的主流工具，尤其适合处理以太坊、比特币等公链的交易、地址、合约调用等结构化数据。核心在于高效获取原始链上数据、清洗转换为分析友好的格式，并通过可视化揭示行为模式、资金流向与网络结构。

链上数据获取：从 API 到本地节点

多数项目无需自建全节点，优先使用成熟 API 服务。以太坊常用 Infura、Alchemy 或 OpenBlock；比特币可用 Blockstream API 或 Mempool.space。关键点是理解返回数据结构（如 transaction 字段嵌套 input、logs、trace），并设置合理请求频率与错误重试机制。例如用 web3.py 连接 Infura 获取某区块所有交易：

• 安装：pip install web3
• 初始化 Web3 实例时指定 HTTPS endpoint，并检查 w3.is_connected() 确保连接有效
• 调用 w3.eth.get_block(block_number, full_transactions=True) 获取完整交易列表
• 对每笔交易解析 to（目标地址）、value（ETH 转账量）、input（合约调用数据）字段

数据清洗与特征工程：识别真实行为

原始链上数据噪声大。常见干扰包括：空投刷量地址、合约内部转账、高频机器人交易。清洗重点在区分“用户主动行为”与“协议自动执行”。建议步骤：

• 过滤掉 to=None 的合约创建交易（除非研究部署行为）
• 用 etherscan.io 或 4byte.directory 解析 input 字段，识别函数签名（如 0xa9059cbb = transfer(address,uint256)）
• 合并同一地址在短时间内的多笔小额转账，判断是否为“拆单出金”行为
• 为每个地址标注标签：CEX 入金地址、稳定币发行方、知名 DeFi 协议合约等（可复用 ethereum-lists 开源地址库）

链上关系图谱构建：用 NetworkX 分析资金网络

把地址当作节点、转账当作有向边，能直观发现中心化枢纽或异常聚集。适合用 networkx + matplotlib 或 plotly 绘制：

• 仅保留大于 0.1 ETH 的转账边，避免图谱过密
• 节点大小映射该地址总流入/流出金额，颜色区分地址类型（蓝色=普通EOA，红色=合约，绿色=已知 CEX）
• 计算关键指标：入度（接收次数）、出度（发起次数）、PageRank 值（资金中转重要性）
• 导出子图：提取某巨鲸地址 2 跳内所有关联地址，观察其资金辐射范围

时间序列可视化：监控链上活跃度与周期规律

用 pandas 按小时/天聚合交易数、独立地址数、Gas 消耗量，再用 plotly.express 绘制交互图表：

• 叠加多个指标曲线（如日交易数 vs 日新增地址），识别增长拐点是否由新协议上线驱动
• 用滚动平均（7 天）平滑短期波动，突出长期趋势
• 标记已知事件时间点：如 Ethereum Merge 时间、某热门 NFT 发售日，验证链上响应延迟
• 导出为 HTML 可交互图表，支持缩放、悬停查看具体数值

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