Códigos Fuente de Python

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Generador de gifs a partir de video (nueva version)


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(1)
Actualizado el 4 de Mayo del 2025 por Antonio (77 códigos) (Publicado el 29 de Enero del 2024)
12.170 visualizaciones desde el 29 de Enero del 2024
Programa para generar gifs animados a partir de vídeos, que se ejecuta en la línea de comandos.
ARGUMENTOS:
-src/--source: Nombre del vídeo original (obligatorio).
-dest/--destination: Nombre del archivo a generar (opcional).
-sz/--size: Tamaño en porcentaje del gif respecto al vídeo original (opcional).
-shw/--show: Muestra resultado en ventana emergente al finalizar el proceso de generado (opcional).
-st/--start: Segundo inicial para gif (opcional).
-e/--end: Segundo final (opcional).
-spd/--speed: Velocidad relativa de la animación (opcional)

PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

imagge
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Vista 'grid' (demo)


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Actualizado el 4 de Mayo del 2025 por Antonio (77 códigos) (Publicado el 31 de Julio del 2023)
7.844 visualizaciones desde el 31 de Julio del 2023
El siguiente código muestra un grid en pantalla por el que se puede desplazar usando los botones de dirección:

Botón de dirección derecha: Desplazamiento hacia la derecha.
Botón de dirección izquierdo: Desplazamiento a la izquierda.
Botón de dirección superior: Desplazamiento hacia adelante.
Botón de dirección inferior: Desplazamiento hacia atrás.
Botones 'o', 'p', 'k' y 'l': Desplazamientos en diagonal.

grid
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Visor interactivo de modelos 3D


Python

Actualizado el 4 de Mayo del 2025 por Antonio (77 códigos) (Publicado el 7 de Febrero del 2025)
4.096 visualizaciones desde el 7 de Febrero del 2025
Este programa es un visor de modelos 3D en formato `.obj` que utiliza `OpenGL` y `pygame` para renderizar y manipular objetos 3D. Ofrece varias funciones de visualización como rotación, zoom, traslación, cambio entre vista en perspectiva y vista ortográfica, y otras acciones útiles para examinar el modelo cargado.

### Principales funciones del programa:

1. **Carga de modelo `.obj`:** El archivo `.obj` se especifica a través de un argumento y se carga mostrando los vértices, aristas y caras del modelo.
2. **Visualización en 3D:** Permite cambiar entre vista ortográfica y perspectiva.
3. **Rotación del modelo:** Utiliza cuaterniones para rotar el modelo sobre cualquier eje.
4. **Zoom y traslación:** Posibilidad de hacer zoom y mover el modelo en la pantalla.
5. **Información en pantalla:** Se puede mostrar/ocultar información como el nombre del modelo, escala, número de vértices, aristas y caras.

### Comandos principales:

- **Flechas del teclado:** Rotan el modelo en diferentes direcciones.
- **Tecla 'R':** Reinicia la rotación y escala del modelo.
- **Teclas 'M' y 'N':** Rotación en sentido horario y antihorario sobre el eje Z.
- **Tecla 'P':** Alterna entre vista en perspectiva y ortográfica.
- **Tecla 'X' y 'Z':** Zoom in y Zoom out, respectivamente.
- **Mouse:** Arrastrar con el clic izquierdo para mover la escena y usar la rueda del ratón para hacer zoom.
- **Tecla 'H':** Mostrar/ocultar la información en pantalla.
- **Tecla 'ESC':** Cierra el programa.
ov1
ov2
ship

Para cualquier duda u observación, usen la sección de comentarios.
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"ransomware"


Python

Publicado el 12 de Abril del 2025 por Hilario (144 códigos)
488 visualizaciones desde el 12 de Abril del 2025
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Captura-de-pantalla-de-2025-04-09-13-27-09

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Aula_18_Abril_25_Ranson.py
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Con este ejercicio que traigo hoy, no pretendo, por supuesto, dar una enseñanza de cómo programar un programa del tipo: "ransomware". Dado que su complejo código se escapa a esta enseñanza. Con este programa hecho en Python, bajo plataforma Linux Ubuntu, hago un acercamiento a una simulación de cómo funcionaría un: "ransomware".

Para su funcionamiento se deberá crear un fichero, que quede alojado en el directorio actual, donde se ejecute: Aula_18_Abril_25_Ranson.py. En mi caso he creado con un texto cualquiera el fichero: margarito.txt.

En este programa no explicaré en un pequeño manual, como otras veces, sus caracteristicas y cada línea de código. Dado que es ligeramente más complejo. He preferido, explicarlo ampliamente en el propio código.
Creo, que en líneas generales, podrá ser interpretado con un poco de estudio. Tampoco os indico las importaciones necesarias, ya que el propio código indica con los import, los módulos necesarios para su funcionamiento, y que debereis tener cargados en vuestra versión de python para que no os de el error de falta de módulo. En mi casi la versión de python es la 3.12.2.

En la semana del 12 al 15 de Abril, haremos un estudio en nuestra clase. Donde explicaremos y debatiremos el código.

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La ejecución de este programa se realiza bajo consola de Linix, en mi caso: Ubuntu 20.04.6 LTS, con este comando:
python3.12 Aula_18_Abril_25_Ranson.py

La ejecución dependerá de la versión python que esteis utilizando.
Fue editado, en mi caso, con Sublime Text.
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Stock Monitor


Python

Actualizado el 7 de Abril del 2025 por Antonio (77 códigos) (Publicado el 22 de Octubre del 2023)
2.716 visualizaciones desde el 22 de Octubre del 2023
El siguiente script muestra en tiempo real las cotizaciones en bolsa, de acciones e índices bursátiles.
El programa utiliza un bucle en el que va realizando sucesivas peticiones de datos, usando 'yfinance'. Entre una petición y la siguiente, media un tiempo en segundos que viene determinado por la opción '-delay/--time_delay', teniendo un valor por defecto de 5 segundos y no pudiendo ser inferior a 0.5
Para detener la obtención de datos, pulsar la barra espaciadora. Al hacerlo, el programa mostrará el texto 'wait until application ends..' ya que tendrá que esperar el tiempo que quede restante del especificado por '-delay/--time_delay'. Finalizando definitivamente, transcurrido dicho tiempo restante.

ARGUMENTOS:
'-tick/--ticker' : Ticker o símbolo del valor cuya cotización se quiere obtener.
'-delay/--time_delay': Periodicidad, en segundos, entre una petición de datos y la siguiente.
'-clr/--color': Mostrar precio de cierre en color, en función de su fluctuación respecto del valor anterior.
'-uind/--use_index': Incluir esta opción para obtener cotizaciones de índices bursátiles (ej: ^IXIC, ^DJI..)

La petición de valores se interrumpe pulsando la barra espaciadora.
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, UTILICEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

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Buscador de archivos mediante expresiones regulares (nueva versión)


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Actualizado el 29 de Marzo del 2025 por Antonio (77 códigos) (Publicado el 5 de Mayo del 2022)
3.483 visualizaciones desde el 5 de Mayo del 2022
Programa para buscar archivos mediante expresiones regulares.
COMANDOS:
cbd <dir> cambia el directorio base.
sch <string> realiza búsqueda por el sistema de carpetas a partir de la carpeta base.
cl realiza limpieza de pantalla.
help muestra lista de comandos.
q finaliza programa.

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Colector de links


Python

Actualizado el 15 de Marzo del 2025 por Antonio (77 códigos) (Publicado el 6 de Marzo del 2022)
4.276 visualizaciones desde el 6 de Marzo del 2022
Aplicación para guardar accesos directos a internet (que se guardan en un archivo 'json' que se genera al ejecutar el programa por primera vez), mediante la introducción de la URL en la entrada superior (o su copia mediante el botón 'IMPORT NEW LINK'). El nuevo acceso se guarda mediante el botón "SAVE LINK AS:" que abrirá una ventana pidiendo el nombre del nuevo acceso. Una vez guardado el acceso, se podrá acceder a la correspondiente página seleccionando, en la lista, el elemento guardado y clicando en el botón 'ACCESS' (admite selección normal y múltiple). También permite la eliminación la totalidad de los link o solo los seleccionados. También permite la búsqueda por nombre entre los accesos guardados. El botón "SAVE LIST" generará un archivo de texto con los nombres de enlace y sus correspondientes URLs asociadas, que estén almacenados en el archivo JSON.
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN, USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.
LNKC
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Minado de Bitcoins.


Python

Publicado el 14 de Marzo del 2025 por Hilario (144 códigos)
275 visualizaciones desde el 14 de Marzo del 2025
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Captura-de-pantalla-de-2025-03-13-10-23-01
Captura-de-pantalla-de-2025-03-13-10-23-08
Captura-de-pantalla-de-2025-03-13-10-23-15
Captura-de-pantalla-de-2025-03-13-10-23-22
Captura-de-pantalla-de-2025-03-13-10-23-27

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Ejercicio:

Aula_28_Minado_Bitcoin_Target_Marzo_14_25.py
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Sobre el bitcoin, habíamos planteado anteriormente dos ejercicios sucesivos sobre arboles de Merkle, y el analisis de una transación de Bitcoins en formato RAW. Hoy propongo para el aula y taller 28, un sencillo ejercicio en Python que tratara sobre em minado de Bitcoins.

En líneas generales el minado de Bitcoin en qué consiste:
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El minado de Bitcoin es el proceso mediante el cual se validan y registran transacciones en la blockchain de Bitcoin, asegurando la red y emitiendo nuevas monedas como recompensa a los mineros. A grandes rasgos, implica lo siguiente:

Agrupación de transacciones en bloques:
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Los mineros recopilan transacciones pendientes de la mempool (el "pool de memoria" donde se almacenan temporalmente).
Crean un bloque con estas transacciones y añaden un encabezado que incluye el hash del bloque anterior, un marcador de tiempo y otros datos.
Resolución de una prueba de trabajo (PoW - Proof of Work):

Para añadir un bloque a la blockchain, los mineros deben encontrar un hash que cumpla con ciertos requisitos de dificultad.
Esto se hace probando diferentes valores (llamados nonce) y calculando el hash SHA-256 del bloque repetidamente hasta encontrar uno válido.
La dificultad del hash está determinada por el protocolo y se ajusta cada 2016 bloques (~cada dos semanas) para mantener un tiempo promedio de 10 minutos por bloque.
Difusión y validación del bloque:

Cuando un minero encuentra un hash válido, transmite el bloque a la red.
Otros nodos verifican que las transacciones sean legítimas y que la prueba de trabajo sea correcta.
Si el bloque es válido, se añade a la blockchain y la red sigue minando el siguiente bloque a partir de este.

Recompensas por minado:

El minero que resuelve el bloque recibe una recompensa en Bitcoin (actualmente 6.25 BTC por bloque, pero se reduce a la mitad cada 210,000 bloques en el evento llamado halving).
Además, recibe las comisiones de transacción de las operaciones incluidas en el bloque.
En resumen, el minado de Bitcoin es una carrera entre mineros para resolver un problema matemático difícil con fuerza bruta, asegurando la red y permitiendo la emisión controlada de nuevos bitcoins.

Bien, esto que aprimera vista parece un tanto farragoso, lo explicamos en este ejercicio de Python.

QUÉ PARÁMETROS ENTRAN EN EL MINADO:
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1. Parámetros técnicos del bloque.
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Merkle Root: Raíz del árbol de Merkle que agrupa todas las transacciones dentro del bloque.
Versión del bloque: Número que indica la versión del protocolo en uso.
Hash del bloque anterior: Identificador único del bloque anterior en la cadena.
Marca de tiempo (Timestamp): Hora en que se generó el bloque, expresada en segundos desde 1970 (UNIX time).
Bits (Dificultad objetivo): Indica el nivel de dificultad que debe cumplir el hash del bloque.
Nonce: Número aleatorio que los mineros modifican hasta encontrar un hash válido.

2. Parámetros de minado (Prueba de Trabajo - PoW)
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Algoritmo de hashing: Bitcoin usa SHA-256 para generar los hashes.
Dificultad de minado: Ajustada cada 2016 bloques (~2 semanas) para que el tiempo promedio de creación de bloques siga siendo 10 minutos.
Objetivo (Target): Límite numérico que el hash del bloque debe cumplir (ser menor que un valor determinado por la dificultad).
Tasa de hash (Hashrate): Velocidad con la que un minero puede calcular hashes por segundo.
Consumo energético: Cantidad de electricidad utilizada por el minero para realizar cálculos.

3. Parámetros económicos.
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Recompensa por bloque: Actualmente 6.25 BTC, se reduce a la mitad cada 210,000 bloques (halving).
Comisiones de transacción: Pagos que los usuarios adjuntan a sus transacciones para incentivar a los mineros a incluirlas en el bloque.
Costo de hardware: Precio de los equipos de minería, como ASICs especializados.
Costo de electricidad: Factor crucial que afecta la rentabilidad del minero.

4. Parámetros de red.
************************

Mempool: Espacio donde esperan las transacciones antes de ser incluidas en un bloque.
Latencia de red: Velocidad con la que se propagan los bloques en la red, lo que puede afectar la probabilidad de éxito en la minería.
Competencia minera: Cantidad de mineros activos y su potencia de cómputo total en la red (hashrate global).
5. Parámetros de dificultad y ajuste.
****************************************

Retargeting de dificultad: Se ajusta cada 2016 bloques para mantener el tiempo promedio de generación en 10 minutos.
Número de mineros en la red: Mientras más mineros haya, mayor será la competencia y la dificultad.

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En nuestro ejercicio, queidos alumnos, nos fijaremos sólo en el punto 1.

Aqui pasamos a describir los pasos de nuestro ejercicio:
-------------------------------------------------------

1. Importación de módulos.
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import hashlib
import time
import struct
hashlib: Para calcular el doble SHA-256, que se usa en la minería de Bitcoin.
time: Para manejar el timestamp y calcular el tiempo transcurrido.
struct: Para empaquetar los datos del bloque en el formato binario usado en Bitcoin.

2. Funciones principales.
*************************

2.1. Cálculo del doble SHA-256.
-----------------------------

def double_sha256(header):
return hashlib.sha256(hashlib.sha256(header).digest()).hexdigest()
Se aplica SHA-256 dos veces al encabezado del bloque, que es el método que usa Bitcoin.

2.2. Conversión de bits a target.
-------------------------------
def bits_to_target(bits):
bits_int = int(bits, 16)
exponent = (bits_int >> 24) & 0xFF
mantissa = bits_int & 0xFFFFFF
target = mantissa * (2 ** (8 * (exponent - 3)))
return hex(target)[2:].zfill(64)
Bitcoin usa una representación compacta de la dificultad llamada bits.
Esta función lo convierte en el valor real del target, que es el número máximo que puede tener un hash válido.

3. Parámetros del bloque.
***********************


version = "0x20000000"
previous_block_hash = "0000000000000000000aef1f5f7de00000000000000000000000000000000000"
merkle_root = "4a5e1e4baab89f3a32518a88c31bc87f00000000000000000000000000000000"
bits = "1E00FFFF" # Se ha aumentado para reducir la dificultad
nonce = 0
timestamp = int(time.time())
version: Versión del protocolo Bitcoin.
previous_block_hash: Hash del bloque anterior.
merkle_root: Raíz del árbol de Merkle (aglutina todas las transacciones).
bits: Representación compacta de la dificultad.
nonce: Número que cambia hasta encontrar un hash válido.
timestamp: Momento en que el bloque fue creado.

4. Creación del encabezado del bloque.
************************************


def create_block_header(version, prev_hash, merkle_root, timestamp, bits, nonce):
return struct.pack("<L32s32sLLL",
int(version, 16),
bytes.fromhex(prev_hash.zfill(64)),
bytes.fromhex(merkle_root.zfill(64)),
timestamp,
int(bits, 16),
nonce)
Empaqueta los datos del bloque en un formato binario para ser minado.
Formato:
<L32s32sLLL
Indica que los datos están en little-endian (el formato usado en Bitcoin).

5. Bucle de minado.
*****************


print("Comenzando el minado...")
start_time = time.time()
target_time = 160
Se inicia el minado y se establece un límite de tiempo para evitar que el código corra indefinidamente.

while True:
elapsed_time = time.time() - start_time
if elapsed_time > target_time:
print(f"Tiempo límite alcanzado ({target_time} segundos). Minado detenido.")
break
Si el tiempo excede target_time, se detiene la minería.

5.1. Creación del bloque y cálculo del hash.
******************************************


block_header = create_block_header(version, previous_block_hash, merkle_root, timestamp, bits, nonce)
block_hash = double_sha256(block_header)
Se genera el encabezado del bloque y se calcula su hash con doble SHA-256.

5.2. Verificación del hash.
**************************


if int(block_hash, 16) < int(target, 16):
print(f"¡Bloque minado! Nonce encontrado: {nonce}")
print(f"Hash del bloque: {block_hash}")
break
Si el hash generado es menor que el target, significa que el bloque ha sido minado con éxito.
Se imprime el nonce encontrado y el hash válido del bloque.

5.3. Incremento del nonce.
*************************


nonce += 1
Si el hash no es válido, se incrementa el nonce y se prueba de nuevo.

5.4. Mostrar progreso.
*********************

if nonce % 1000 == 0:
print(f"Intentos: {nonce}, Hash actual: {block_hash}")
Cada 1,000 intentos imprime el hash actual para ver el progreso del minado.

6. Impresión de estadísticas finales.
***********************************


end_time = time.time()
print(f"Tiempo total de minado: {end_time - start_time:.2f} segundos")
Muestra el tiempo total que tardó en encontrar el nonce correcto.


+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Este ejercicio, fue realizado sobre plataforma Linux.
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Editado, con Sublime text.

Ejecutado bajo consola Linux, con este comando:
python3 Aula_28_Minado_Bitcoin_Target_Marzo_14_25.py
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BITCOIN: Transación, formato raw.


Python

estrellaestrellaestrellaestrellaestrella(1)
Publicado el 4 de Marzo del 2025 por Hilario (144 códigos)
1.637 visualizaciones desde el 4 de Marzo del 2025
Captura-de-pantalla-de-2025-03-04-11-16-50

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Ejercicio: Aula_28_Transacion_Bit_Coin_Marzo_25.py
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Formato RAW de la transacción BITCOIN
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Propongo un ejercicio interesante. Datos de una transacción de Bitcoin en formato raw (hexadecimal).Cuando una transacción se crea, se representa en un formato hexadecimal binario. Pero luego, ¿Cómo se calcula el txid de una transacción en Bitcoin?. Pues, queridos alumnos, de eso va este ejercicio propuesto.
IDEA INICIAL DEL CÓDIGO.
Necesitamos hacer en Python, bajo Ubuntu, un programa ejemplo de una transacción en formato raw (hexadecimal), teniendo en cuenta que se deben aportar los datos ficticios, es decir para tener una salida en formato raw, de la transación y posteriormente lograr el cálculo que nos dará el txid, correspondiente. Este es el punto de partida, para que una vez optenidos todos los TXID, de todas las transacciones podramos obtener :
Una vez que tenemos todos los TXID de las transacciones de un bloque, los organizamos en un árbol de Merkle, - que ya vimos en un ejercicio anterior, que se construye aplicando doble SHA-256 a pares de hashes hasta obtener un único hash raíz (Merkle root).

¿Qué significa esto en la práctica?
El hash final del bloque (Block Hash) es el identificador único de ese bloque en la blockchain.
Este hash será el "hash del bloque anterior" en el siguiente bloque de la cadena, asegurando la integridad y seguridad de la blockchain.

Bien, los datos ficticios que aportaremos en nuestro programa serán los siguientes:
*******************************************************************************
Este formato hexadecimal incluye:
• Version de la transacción.
• Entradas (Inputs):
• Hash de la transacción previa (UTXO).
• Índice de salida (vout).
• Script de firma.
• Salidas (Outputs):
• Cantidad de satoshis enviados.
• Script de bloqueo (scriptPubKey).
• Locktime (para definir si se puede gastar en el futuro).

SIGNIFICADOS:
***********************
1. Versión de la transacción
Este es un número que indica la versión del formato de la transacción. A medida que el protocolo de Bitcoin evoluciona, pueden introducirse nuevas versiones para mejorar la funcionalidad y seguridad de las transacciones.

Actualmente, las versiones más comunes son 1 y 2.
La versión 2 se introdujo para admitir Replace-By-Fee (RBF), permitiendo reemplazar una transacción no confirmada con una versión de mayor comisión.
2. Entradas (Inputs)
Las entradas indican de dónde provienen los bitcoins que se están gastando en la transacción.

2.1. Hash de la transacción previa (UTXO)
Cada entrada hace referencia a una salida no gastada (UTXO, Unspent Transaction Output) de una transacción anterior. Para identificar de dónde provienen los fondos, se usa el hash de la transacción previa que contenía la salida que ahora queremos gastar.

Este hash es un identificador único de 256 bits (64 caracteres en hexadecimal).
Se obtiene aplicando SHA-256 dos veces a los datos de la transacción anterior.
2.2. Índice de salida (vout)
Dado que una transacción puede tener múltiples salidas, necesitamos especificar cuál de esas salidas estamos gastando.

vout es un número entero que indica el índice de la salida en la transacción anterior (comienza desde 0).
Ejemplo:
Si la transacción anterior tiene dos salidas y queremos gastar la segunda, vout será 1.

2.3. Script de firma
También llamado scriptSig, es un script que prueba que el usuario tiene permiso para gastar los bitcoins de la UTXO referenciada.

Contiene la firma digital generada con la clave privada del propietario de los bitcoins.
También incluye la clave pública del firmante.
Se ejecuta junto con el script de bloqueo (scriptPubKey) de la transacción anterior para validar la autenticidad del gasto.
3. Salidas (Outputs)
Cada salida define a dónde van los bitcoins en esta transacción.

3.1. Cantidad de satoshis enviados
Especifica la cantidad de bitcoins que se enviarán en esta salida, expresados en satoshis (1 BTC = 100,000,000 satoshis).

Ejemplo:
Si queremos enviar 0.01 BTC, la cantidad en satoshis será 1,000,000.

3.2. Script de bloqueo (scriptPubKey)
Es un script que define las condiciones para gastar esta salida en el futuro.

Generalmente, es un Pay-to-PubKey-Hash (P2PKH), que especifica que solo la persona que tenga la clave privada correspondiente a la clave pública hash puede gastar esos bitcoins.
También puede ser un Pay-to-Script-Hash (P2SH), Pay-to-Witness-PubKey-Hash (P2WPKH) u otros formatos de pago.
Ejemplo de scriptPubKey para una dirección P2PKH:


OP_DUP OP_HASH160 <PublicKeyHash> OP_EQUALVERIFY OP_CHECKSIG
4. Locktime (para definir si se puede gastar en el futuro)
Locktime es un campo opcional que define a partir de cuándo la transacción puede ser confirmada.

Si locktime es 0, la transacción se procesa inmediatamente.
Si es un número mayor que 500,000,000, representa una fecha en formato timestamp UNIX (segundos desde 1970).
Si es menor, representa el número de bloque a partir del cual la transacción será válida.
Ejemplo:

locktime = 800000 → Solo se confirmará después del bloque 800,000.
locktime = 1700000000 → Solo se confirmará después del 14 de noviembre de 2023 (según la fecha UNIX).
Resumen final
La transacción en Bitcoin tiene una versión para definir su formato.
Cada entrada (input) hace referencia a una UTXO anterior mediante su hash y un índice de salida (vout).
Para validar el gasto, la transacción incluye un script de firma (scriptSig).
Cada salida (output) especifica cuántos satoshis se envían y a quién, mediante un script de bloqueo (scriptPubKey).
Locktime puede definir un tiempo de espera antes de que la transacción sea válida.

**********************************************************************************

• Locktime (para definir si se puede gastar en el futuro).
Deberas de tener en cuenta que los datos aportados en formato hash, deberan ser chequeados para que cumplan las normas, es decir deben de ser exadecimales de 0 a 9, y letras de A a la F, sin espacios etc, si no eres cuidado en esto, el programa siempre dara errores.
Una vez que tengas la transacción en formato raw (hexadecimal), deberás Calcular el txid
1. Hash SHA-256 sobre los datos en formato hexadecimal.
2. Aplicar SHA-256 de nuevo al resultado del primer hash (doble SHA-256).
3. Invertir el orden de los bytes (little-endian).
Deberá verse por consola la transacion en formato Hexadecimal.
También deberá verse por consola el TXID.
Según la foto adjunta del programa.

*****************************************************************
No os explico aquí el programa, porque he intentado explicaros en el propio código
cada paso.
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Programa realizado en linux Ubuntu.
Con el editor sublime text.
Ejecución bajo consola linux:
python3 Aula_28_Transacion_Bit_Coin_Marzo_25.py
------------------------------------------------------------------------------------------

En las clases sucesivas, explicaremos dudas, que supongo serán muchas.
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Árbol hash de Merkle.


Python

Publicado el 1 de Marzo del 2025 por Hilario (144 códigos)
480 visualizaciones desde el 1 de Marzo del 2025
Captura-de-pantalla-de-2025-03-01-12-25-07
Figure_1
----------------------------------------------------------------------------------


python3 Aula_28_Arbol_Merkle_Marz_25.py
---------------------------------------


Problema, para el Aula 28, a estudiar por partes en la primera semana de Marzo/25.
***********************************************************************************************
Vamos a plantear hoy un clásico problema, muy habitual en la criptomoneda Bitcoin, donde se aplica el arbol de Merkle, para optener el hash final de las transaciones pertenecientes a un bloke, este dato es uno de los fundamentales con el fin de poder proceder a su minado.
Plantearemos el problema resumido de la siguiente forma:
Queremos desarrollar un arbol de Merkle, en python, en sistema operativo Ubuntu. Necesitamos que las entradas del árbol sean de 8 opciones por consola.Las entradas deben admitir datos alfanumericos. Deberemos optener el hash final del resultado del arbol, de los datos introducidos. El lenguaje que vamos a aplicar es python3, bajo un istema operativo linux ubuntu, trabajando en consola.
**************************************************
Inicialmente vamos a definir, para entenderlo, que es un árbol de Merkle.
------------------------------------------------------------------------
Bien. Decimos que un árbol de Merkle es una estructura de datos en forma de árbol binario que se usa para verificar la integridad y autenticidad de los datos de manera eficiente.
Se utiliza en criptografía, sistemas de archivos distribuidos, y , como hemos indicado antes, en los blockchain para asegurar que la información no ha sido alterada.
El aula, deberá profundizar un poco más en esta definición, con el fin de comprender su significado.

***************************************************************************************************
Este programa fue desarrollado con Python V3.
Editado con Sublime Text.
Bajo una plataforma Linux,
Ubuntu 20.04.6 LTS.
Ejecución bajo este comado en consola:
python3 Aula_28_Arbol_Merkle_Marz_25.py
**********************************************

EXPLICACION DE LOS PASOS DEL EJERCICIO PHYTHON.
------------------------------------------------------------------------------

1️⃣ Importación de Módulos de módulos
--------------------------------------
necesario para el desarrollo de python.

import hashlib
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

hashlib: Se usa para calcular los hashes SHA-256 de los datos.
networkx: Permite crear y visualizar grafos (en este caso, el árbol de Merkle).
matplotlib.pyplot: Se usa para graficar el árbol de Merkle.

2️⃣ Función para Calcular el Hash de un Dato
---------------------------------------------

def hash_data(data):
return hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()
Recibe un data (cadena de texto).
Usa SHA-256 para calcular su hash hexadecimal y lo devuelve.

3️⃣ Construcción del Árbol de Merkle
------------------------------------

def merkle_tree_hash(data_list):
if len(data_list) % 2 != 0:
data_list.append(data_list[-1]) # Duplicar el último si es impar
Si la cantidad de datos es impar, se duplica el último dato para asegurar que haya pares.

hashes = [hash_data(data) for data in data_list]
tree_levels = [hashes]
Se generan los hashes SHA-256 de cada dato y se almacenan en la primera capa del árbol.

while len(hashes) > 1:
temp_hashes = []
for i in range(0, len(hashes), 2):
combined_hash = hash_data(hashes[i] + hashes[i + 1])
temp_hashes.append(combined_hash)
hashes = temp_hashes
tree_levels.append(hashes)

Se combinan de dos en dos, se concatenan y se vuelven a hashear hasta llegar a un único hash raíz.
Ejemplo de construcción:


Entradas: A, B, C, D, E, F, G, H
Nivel 0: hash(A), hash(B), hash(C), hash(D), hash(E), hash(F), hash(G), hash(H)
Nivel 1: hash(hash(A)+hash(B)), hash(hash(C)+hash(D)), hash(hash(E)+hash(F)), hash(hash(G)+hash(H))
Nivel 2: hash(hash_AB + hash_CD), hash(hash_EF + hash_GH)
Nivel 3 (Raíz): hash(hash_ABCD + hash_EFGH)

4️⃣ Dibujar el Árbol de Merkle
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def plot_merkle_tree(tree_levels):
G = nx.DiGraph()
pos = {}
level_offset = 2.5
node_id = 0
Se crea un grafo dirigido G para representar el árbol.
pos almacena las posiciones de los nodos.
level_offset controla la separación vertical de los niveles.

for level, nodes in enumerate(tree_levels):
y_pos = -level * level_offset
x_step = 2 ** (len(tree_levels) - level - 1)
for i, node in enumerate(nodes):
label = node if level == len(tree_levels) - 1 else node[:6] + "..."
pos[node_id] = (i * x_step, y_pos)
G.add_node(node_id, label=label)
node_id += 1
Se añaden nodos con etiquetas:
Se muestran solo los primeros 6 caracteres seguidos de ..., excepto en el hash final.

node_id = 0
for level in range(len(tree_levels) - 1):
for i in range(0, len(tree_levels[level]), 2):
parent_id = node_id + len(tree_levels[level])
G.add_edge(node_id, parent_id)
G.add_edge(node_id + 1, parent_id)
node_id += 2
Se añaden las conexiones entre nodos padre e hijos.

labels = nx.get_node_attributes(G, 'label')
plt.figure(figsize=(15, 10))
nx.draw(G, pos, with_labels=True, labels=labels, node_size=5000, node_color='lightblue', font_size=8, font_weight='bold', edge_color='gray')
plt.title("Árbol de Merkle", fontsize=14)
plt.show()
Se genera la gráfica con matplotlib, usando networkx para dibujar el árbol.

5️⃣ Función Principal
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def main():
print("Introduce 8 valores alfanuméricos:")
data_list = [input(f"Dato {i+1}: ") for i in range(8)]
Se piden 8 entradas de datos por consola.

tree_levels = merkle_tree_hash(data_list)
root_hash = tree_levels[-1][0]
print("\nHash final del árbol de Merkle:", root_hash)
Se construye el árbol de Merkle.
Se imprime el hash raíz (Merkle Root).

plot_merkle_tree(tree_levels)
Se dibuja la gráfica del árbol.

6️⃣ Ejecución del Programa
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if __name__ == "__main__":
main()
Se ejecuta main() solo si el script se ejecuta directamente.