Создание EVM кошельков с помощью библиотеки Web3 на Python
Содержание:
Как использовать код из статьи
Как запускать файлы .py и .ipynb написано в инструкции.
Скачайте репозиторий с Гитхаба. В нем будет:
-
Файлы .py - 3 варианта создания кошельков
-
create-evm-wallets-var-1.py
-
create-evm-wallets-var-2.py
-
create-evm-wallets-var-3.py
-
Таблицы Excel и фалы TXT, которые получаются в результате работы каждого скрипта. Выложены для примера.
-
Файл create-evm-wallets.ipynb - весь код (все варианты) в формате jupyter-notebook.
Вариант 1 - создание приватных ключей
create-evm-wallets-var-1.py. В этом варианте для каждого аккаунта будут созданы публичные адреса и приватные ключи.
Импорт библиотек
from web3 import Web3
import pandas as pd
Сколько аккаунтов генерировать
ACCOUNTS_QUANTITY = 10
Подключение
connection = Web3()
Создание аккаунтов, запись публичных адресов и приватных ключей в excel или txt
В цикле создается аккаунт connection.eth.account.create() и записывается в переменную account. При каждой итерации создается словарь с публичным адресом address и приватным ключом private_key, словарь записывается в список list_of_dicts:
list_of_dicts = []
for number in range(ACCOUNTS_QUANTITY):
account = connection.eth.account.create()
address = account.address
private_key = account.key.hex()
print('Account', number+1, '\n',
'Public:', address, '\n',
'Private_key:', private_key, '\n',
'--------------------------')
dictionary = dict()
dictionary['address'] = address
dictionary['private_key'] = private_key
list_of_dicts.append(dictionary)
Процесс отображается в терминале:
Запись в Excel
Из списка list_of_dicts создается датафрейм:
df = pd.DataFrame.from_dict(list_of_dicts)
Экспорт датафрейма в Excel:
writer_kernel = pd.ExcelWriter('ready_evm_accounts_var_1.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer_kernel, index=False)
writer_kernel.close()Полученный результат в экселе:
Запись в txt
Адрес и приватник записываются через запятую с новой строки:
with open('ready_evm_accounts_var_1.txt', 'w') as file:
for d in list_of_dicts:
file.write(f"{d['address']},{d['private_key']}\n")Полученный результат в txt:
Вариант 2 - создание сид-фраз, приватных ключей и публичных адресов
create-evm-wallets-var-2.py. В этом варианте для каждого аккаунта будут созданы сид-фразы, публичные адреса и приватные ключи.
Импорт библиотек
from web3 import Web3
import pandas as pd
Сколько аккаунтов генерировать
ACCOUNTS_QUANTITY = 10
Подключение
connection = Web3()
Создание аккаунтов, запись сид-фраз, публичных адресов и приватных ключей в excel или txt
connection.eth.account.enable_unaudited_hdwallet_features()
list_of_dicts = []
for number in range(ACCOUNTS_QUANTITY):
account = connection.eth.account.create_with_mnemonic()
seed_phrase = account[1]
address = account[0].address
private_key = account[0].key.hex()
print('Account', number+1, '\n',
'Seed:', seed_phrase, '\n',
'Public:', address, '\n',
'Private_key:', private_key, '\n',
'--------------------------')
dictionary = dict()
dictionary['seed_phrase'] = seed_phrase
dictionary['address'] = address
dictionary['private_key'] = private_key
list_of_dicts.append(dictionary)
Процесс в терминале:
Запись в Excel
Из списка list_of_dicts создается датафрейм:
df = pd.DataFrame.from_dict(list_of_dicts)
Экспорт датафрейма в Excel:
writer_kernel = pd.ExcelWriter('ready_evm_accounts_var_2.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer_kernel, index=False)
writer_kernel.close()Полученный результат в экселе:
Запись в txt
Сид-фраза, адрес и приватник записываются через запятую, каждый блок отделен точкой с запятой:
with open('ready_evm_accounts_var_2.txt', 'w') as file:
for d in list_of_dicts:
file.write(f"{d['seed_phrase']},{d['address']},{d['private_key']};\n")Результат в txt:
Вариант 3 - создание 1 сид-фразы и генерация из нее адресов и приватников
create-evm-wallets-var-3.py. В этом варианте создается 1 сид-фраза, а из нее генерируются публичные адреса и приватные ключи.
Импорт библиотек
from web3 import Web3
import pandas as pd
Сколько аккаунтов генерировать
ACCOUNTS_QUANTITY = 10
Подключение
connection = Web3()
Создание аккаунтов, запись сид-фразы, публичных адресов и приватных ключей в excel или txt
connection.eth.account.enable_unaudited_hdwallet_features()
Создание сид-фразы:
mnemonic = connection.eth.account.create_with_mnemonic()[1]
Генерация кошельков из сид-фразы:
list_of_dicts = []
for number in range(ACCOUNTS_QUANTITY):
account = connection.eth.account.from_mnemonic(mnemonic,
account_path=f"m/44'/60'/0'/0/{number}")
address = account.address
private_key = account.key.hex()
print('Account', number+1, '\n',
'Public:', address, '\n',
'Private_key:', private_key, '\n',
'--------------------------')
dictionary = dict()
dictionary['address'] = address
dictionary['private_key'] = private_key
list_of_dicts.append(dictionary)
Процесс в терминале:
Запись в Excel
Из списка list_of_dicts создается датафрейм:
df = pd.DataFrame.from_dict(list_of_dicts)
Экспорт датафрейма в Excel:
writer_kernel = pd.ExcelWriter('ready_evm_accounts_var_3.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer_kernel, index=False)
writer_kernel.close()Запись в txt
Адрес и приватник записываются через запятую, каждый блок отделен точкой с запятой:
with open('ready_evm_accounts_var_3.txt', 'w') as file:
for d in list_of_dicts:
file.write(f"{d['address']},{d['private_key']};\n")Другой вариант экспорта аккаунтов с одной сид-фразой
Запись в Excel
Из списка list_of_dicts создается датафрейм:
df = pd.DataFrame.from_dict(list_of_dicts)
Добавляется столбец, в котором записана общая для всех аккаунтов сид-фраза:
df['seed'] = mnemonic
Создается группировка:
pivot_df = df.pivot_table(index=['seed', 'address', 'private_key'])
Экспорт датафрейма в Excel:
writer_kernel = pd.ExcelWriter('ready_evm_accounts_var_3_global_seed.xlsx', engine='xlsxwriter')
pivot_df.to_excel(writer_kernel)
writer_kernel.close()Результат в экселе:
Запись в txt
Записывается сид-фраза, отделяется линией. Адрес и приватник записываются через запятую, каждый блок отделен точкой с запятой:
with open('ready_evm_accounts_var_3_global_seed.txt', 'w') as file:
file.write(f'{mnemonic}, \n --------------- \n \n')
for d in list_of_dicts:
file.write(f"{d['address']},{d['private_key']};\n")Результат в txt:
