Este es el repositorio oficial del proyecto (bajo licencia MIT) "Bitcoin Research".
El proyecto tiene distintos repositorios donde se encuentran las herramietnas que se desarrollan usando #Python en el proyecto. Los principales:
📂 Blockchain Py/ -
Es un ejercicio en Python para montar una propia red Bitcoin que tiene: Envío de transacciones, Minería y la prueba de trabajo POW, sincronización y validación de la cadena más larga (compentencia de varios nodos y mineros).
📂 Bibliografía/ -
Libros y papers que usamos como bibliografía para profundizar conceptos.
📂 twitterbot/ -
La cuenta oficial del proyecto es @bitcoinr3 𓅪. Este bot esta hecho en Python y tiene las siguientes capacidades:
- Auto generador de Banner con los últimos seguidores.
- Despliega información si es invocado con algunos comandos (fee, hashrate, emisión, blockclock).
- Tuitea estadísticas diariamente.
📂 telegrambot/ -
El nodo tiene una cuenta Bot 🤖 de Telegram: @onepi_bot , tiene las siguientes capacidades:
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Facilita la gestión del operador del nodo.
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Herramienta para verificar archivos
.ots
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Herramienta para solicitar información de algun bloque o transacción para verificar las confirmaciones sin dar datos personales.
⚠️ Telegram no almacena el IP y con la configuración de privacidad adecuada no deja rastros de otros datos como nombres. El proyecto no almacena ni recopila datos (más que estadisticas de uso).
📂 BitcoinResearch/ - Al disponer de un nodo sincronizado y actualizado en cada bloque se proponen realizar análisis de datos y obtener métricas. Para obtener la data habilitamos un API en el nodo accesible mediante comandos RPC (Remote Procedure Call) para bitcoin-cli y usando Python realizar análisis de cadena como:
- Análisis de transacciones: estudio de las transacciones realizadas en la red Bitcoin, como el volumen de transacciones, el valor transferido, los principales participantes, etc.
- Análisis de minería: estudio de la actividad minera en la red Bitcoin, como la distribución de potencia de hash, la competencia entre mineros, etc.
- Análisis de direcciones: estudio de las direcciones Bitcoin, como el número de direcciones activas, el saldo total, el número de transacciones, etc.
- Análisis de patrones de uso: estudio de la utilización de Bitcoin, como el tipo de transacciones que se realizan, el uso de las direcciones, etc.