Wstęp

Biblioteka steem-python pozwala na komunikację z blockchain Steem za pomocą języka Python. Oznacza to, że możemy za jej pomocą wykonywać wszystkie operacje jakie można wykonać bezpośrednio z interfejsu webowego (np Steemit), a nawet więcej. Możemy np. uzyskać interesujące nas informacje odnośnie danego posta czy użytkownika. Poniższy artykuł ma na celu pokazać jak w prosty sposób można przeprowadzić analizę bloga danego użytkownika. W przykładach użyte zostanie konto @glodniwiedzy.

Zestawienie tagów

Poniższy kod pobiera wszystkie posty (bez komentarzy) wybranego użytkownika, a następnie zlicza użyte tagi. Co ciekawe pobranie analogicznych informacji z bazy danych (np SteemSQL) jest bardziej skomplikowane.

from steem.blog import Blog
from collections import Counter

tags_counter = Counter()
account = 'glodniwiedzy'

for post in Blog(account).all():
    tags_counter.update(post['tags'])

for tag, c in tags_counter.most_common(20):
    print('{0}|{1}'.format(tag, c))

---

Tag	Liczba użyć
pl-technologia	16
pl-artykuly	16
polish	16
pl-kosmos	13
pl-samochodyelektryczne	9
pl-nauka	8
pl-motoryzacja	3
pl-spacex	1
pl-tesla	1

Najczęściej głosujący użytkownicy

Kod jest bardzo podobny do poprzedniego, jedyna różnica to zliczanie użytkowników zamiast tagów.

from steem.blog import Blog
from collections import Counter

votes_counter = Counter()
account = 'glodniwiedzy'

for post in Blog(account).all():
    votes = [v['voter'] for v in post['active_votes']]
    votes_counter.update(votes)

for vote, c in votes_counter.most_common(20):
    print('{0}|{1}'.format(vote, c))

---

Osoba	Liczba głosów
ocisly	16
fervi	16
nicniezgrublem	16
glodniwiedzy	16
lukmarcus	15
astromaniak	15
rafaka	15
bazimir	13
jacekw	13
koltci	12
diosbot	12
mys	11
mustermark	10
pattttti	10
runningt	9
hellobot	9
aditor	8
albakerki	8
rafalski	8
hsx12	7

Najczęściej resteemujący użytkownicy

W bardzo podobny sposób możemy uzyskać informację o tym, którzy użytkownicy najczęściej wykonali resteem.

from steem.blog import Blog
from steem.steem import Steem
from collections import Counter

steem = Steem()
resteemed_counter = Counter()
account = 'glodniwiedzy'

for post in Blog(account).all():
    resteemed = steem.get_reblogged_by(account, post['permlink'])
    resteemed_counter.update(resteemed)

del resteemed_counter[account]

for tag, c in resteemed_counter.most_common(20):
    print('{0}|{1}'.format(tag, c))

---

Osoba	Liczba resteem
nicniezgrublem	15
ocisly	13
martwykotek	2
informator	1

Suma wartości głosów użytkowników

Tutaj sytuacja jest już nieco bardziej skomplikowana. Każdy post posiada wartość rshares na podstawie którego należy wyliczyć nagrodę. Do tego potrzebne są nam dodatkowe informacje tj:

• reward_balance = 708456.791 STEEM
• recent_claims = 432050845965919642
• base_price = 3.424 SBD

Czyli innymi słowy wyznaczamy stosunek rshares danego posta do całkowitego rshares wszystkich postów, następnie mnożymy przez liczbę STEEM przeznaczonych na nagrody. I na koniec mnożymy przez cenę STEEM, żeby uwzględnić kurs.

Trzeba tylko pamiętać, że poniższe wyliczenia są przybliżone, gdyż biorą pod uwagę aktualne wartości (a nie dokładne wartości w momencie wypłaty).

from steem.amount import Amount
from steem.blog import Blog
from steem.steem import Steem
from collections import Counter

steem = Steem()
votes_counter = Counter()
account = 'glodniwiedzy'

reward_fund = steem.get_reward_fund()
reward_balance = reward_fund['reward_balance']
recent_claims = reward_fund['recent_claims']
base_price = steem.get_current_median_history_price()['base']

def get_payout_from_rshares(rshares, reward_balance, recent_claims, base_price):
    fund_per_share = Amount(reward_balance).amount / float(recent_claims)
    payout = float(rshares) * fund_per_share * Amount(base_price).amount
    return payout

for post in Blog(account).all():
    votes = [v for v in post['active_votes']]
    for v in post['active_votes']:
        rshares = float(v['rshares'])
        votes_counter[v['voter']] += get_payout_from_rshares(rshares, reward_balance, recent_claims, base_price)

for vote, c in votes_counter.most_common(20):
    print('{0}|{1:.3f}'.format(vote, c))

---

Osoba	Wartość głosów
albakerki	71.313
noisy	48.027
gtg	19.876
nicniezgrublem	6.285
lukmarcus	3.620
ocisly	2.677
diosbot	2.222
fervi	1.242
openart	1.107
rafalski	0.925
jacekw	0.890
mys	0.790
andzi76	0.502
alcik	0.498
sisters	0.444
astromaniak	0.424
koltci	0.327
hr1	0.293
bithubpl	0.277
informator	0.268

Suma wartości głosów użytkowników + wykres

Jeśli chcemy przedstawić wcześniejsze dane w graficznej formie, możemy użyć biblioteki matplotlib, za pomocą której można w prosty sposób wygenerować wykres (tutaj kołowy).

from steem.amount import Amount
from steem.blog import Blog
from steem.steem import Steem
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
from operator import itemgetter

steem = Steem()
votes_counter = Counter()
account = 'glodniwiedzy'

reward_fund = steem.get_reward_fund()
reward_balance = reward_fund['reward_balance']
recent_claims = reward_fund['recent_claims']
base_price = steem.get_current_median_history_price()['base']

def get_payout_from_rshares(rshares, reward_balance, recent_claims, base_price):
    fund_per_share = Amount(reward_balance).amount / float(recent_claims)
    payout = float(rshares) * fund_per_share * Amount(base_price).amount
    return payout

for post in Blog(account).all():
    votes = [v for v in post['active_votes']]
    for v in post['active_votes']:
        rshares = float(v['rshares'])
        votes_counter[v['voter']] += get_payout_from_rshares(rshares, reward_balance, recent_claims, base_price)

labels = []
sizes = []
explode = []
other = 0
i = 0
n = 12

for i, (acc, value) in enumerate(sorted(votes_counter.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)):
    if i < n:
        labels.append(acc)
        sizes.append(value)
        explode.append(0)
    else:
        other += value

labels.append('Pozostali')
sizes.append(other)
explode.append(0.1)

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(12, 12)
ax.pie(sizes, labels=labels, explode=explode, autopct='%1.1f%%', startangle=30)
fig.savefig('fig.png')

To taki szybki pokaz możliwości biblioteki steem-python. Ale oczywiście można za jej pomocą osiągnąć o wiele więcej:

• głosować, dodawać posty i komentarze
• wykonywać transfery
• automatycznie handlować na wewnętrznym markecie
• wykrywać spam :)