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Autor: Bradley Peak, CoinTelegraph;

1. Was ist Python?

Python Network ist ein dezentrales Orakel (im Wesentlichen ein Dienst, der Blockchain mit realen Daten verbindet), die Finanzindikatoren wie Aktien, Kryptowährungen und Rohstoffpreise in die Blockchain einführt.

Python wurde ursprünglich auf Solana eingeführt und ist eine Mission, um hochwertige Daten für Blockchain-Anwendungen bereitzustellen, insbesondere für dezentrale Finanzmittel (DEFI).

Im Gegensatz zu einigen Orakel, die Daten von mehreren Vermittlern extrahieren, erhalten Python Daten direkt von Top -Finanzinstituten, einschließlich Börsen und Handelsunternehmen, und verbessert so die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit ihrer Datenfutter.

2. wie man Echtzeitdaten im Python-Netzwerk konvertieren

Python Network aktualisiert die Art und Weise, wie Blockchain-Systeme auf Echtzeit-Marktdaten zugreifen, indem sie direkt auf qualitativ hochwertige Quellen wie Handelsunternehmen, wichtige Finanzinstitute und Börsen verlinkt.

Python stützt sich nicht auf Vermittler, sondern erwirbt die Vermögenspreise direkt von Erstanbietern, einschließlich Unternehmen traditioneller Finanz- und Kryptowährungsmärkte.Auf diese Weise können dezentrale Anwendungen (DAPPs) auf genaue Preisinformationen mit geringer Latenz zugreifen, die für Tools wie Kreditvergabeplattformen, Transaktionsprotokolle und Tokenisierung von Asset-Tokenisierung von entscheidender Bedeutung sind.

Was in Python auffällt, ist das Engagement für Zuverlässigkeit und Genauigkeit.Im Gegensatz zu vielen Oracles verwendet Python einen eindeutigen Datenaggregationsprozess, um mehrere Datenpunkte vom Anbieter zu erwerben und eine einzelne, zuverlässige Preisinformationen zu erstellen, die Schwankungen oder Manipulationen widerstehen kann.Dies ist in Defi von entscheidender Bedeutung, da jede Verzögerung oder Ungenauigkeit der Preisdaten zu Problemen wie Liquidationsfehlern bei Kreditverträgen oder Arbitrage -Möglichkeiten führen kann, die den Markt schaden.

Wissen Sie?Python Network veröffentlicht Datenquellen in seiner eigenen Blockchain -Pythonnet, wodurch Transparenz und Sicherheit im Blockchain -Oracle -Feld verbessert wird.

3. Wie das Python -Netzwerk genaue verschlüsselte Daten liefert

Die Genauigkeit von Python Network wird durch leistungsstarke Überprüfungsprozesse und Aggregationsmodelle angetrieben, die sein umfangreiches Netzwerk von Datenverlage nutzen.

Von Handelsplattformen bis hin zu Finanzunternehmen sendet jeder Datenanbieter Vermögenspreise zusammen mit Konfidenzintervallen an Python – eine Metrik der Preisgenauigkeit, die er bereitstellt.Das Protokoll von Python aggregiert dann diese mehreren Datenpunkte, um für jedes Vermögenswert eine einzelne Preisinformation zu bilden, die alle 400 Millisekunden aktualisiert hat.Durch die Verwendung seines Designs „Pull Oracle“ aktualisiert Python nur Daten, wenn sie vom Benutzer angefordert werden, anstatt sie kontinuierlich zu treiben, wodurch die Stauung von Blockchain minimiert und die Kosten gesenkt werden.

Um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten, nimmt Python eine gewichtete Aggregationsmethode an, mit der extreme Ausreißer herausgefiltert und zuverlässigeren Quellen mehr Aufmerksamkeit schenken können.Dieser Ansatz reduziert das Risiko von Manipulation oder Datenmanipulation erheblich.Das Ergebnis ist ein sicheres und genaues System, bei dem die Vermögenspreise in mehreren unabhängigen Quellen übergreifend sind, um sicherzustellen, dass Defi-Anwendungen für Genauigkeit und Stabilität auf sie angewiesen sind.

Wissen Sie?Das erste Blockchain -Oracle, Reality Keys, wurde entwickelt, um die inhärenten Einschränkungen von intelligenten Verträgen anzugehen.Blockchains sind in sich geschlossen und sehr sicher, haben jedoch keinen direkten Zugriff auf externe Informationen wie Marktpreise, Wetterbedingungen oder Ereignisergebnisse-und diese Daten sind für viele reale Anwendungen von entscheidender Bedeutung.

4. Die Hauptanwendungsfälle von Python Network

Die Echtzeitdatenquellen von Python Network verbessern Defi-Anwendungen, einschließlich DEX, Kreditplattformen, Stablecoins, Derivate und Ertragsoptimierung.

Durch die Bereitstellung einer genauen, dezentralen Preisgestaltung unterstützt Python reaktionsschnelle Handel, effizientes Clearing, Stablecoin -Wert Pegging, Risikomanagementderivate und optimierte Erträge, um Stabilität und Transparenz im gesamten Defi -Ökosystem zu gewährleisten.Schauen wir uns einige seiner Anwendungen genauer an:

• Dezentraler Austausch (DEX):Die Echtzeitdaten von Python macht dezentrale Börsen und ermöglicht genaue Preisaktualisierungen für Vermögenswerte, die über mehrere Ketten gehandelt werden.Bei Dexs wie Drift -Protokoll auf Solana trägt die niedrige Latenzdaten von Python bei der Aufrechterhaltung einer effizienten Preisentdeckung und des Risikomanagements bei.Beispielsweise nutzt Drift Pythons schnelle Updates, um Funktionen wie ewige Futures und andere Derivate zu ermöglichen, sodass Händler effektiv mit den volatilen Marktbedingungen umgehen und gleichzeitig transparent und sicher sein können.

• Kreditplattform:Für Defi Lending -Protokolle ist eine zuverlässige Preisgestaltung der Vermögenswerte von LTV -Verhältnissen (LTV) und automatischer Liquidation von entscheidender Bedeutung.Durch die Eingabe von Echtzeitdaten in die Kreditplattform unterstützt Python die Bewertungs- und Liquidationsereignisse der Kollaterale und schützt damit die Interessen der Kreditgeber und die Aufrechterhaltung der Stabilität der Plattform.Protokolle wie Reaktorfusion auf ZkSync verwenden die Python -Preisgestaltung, um den Darlehenswert effektiv zu verarbeiten, während Solana Python verwendet, um das Kollateralrisiko zu überwachen und eine automatische Liquidation auszulösen, wodurch Verluste auf dem volatilen Markt minimiert werden.

• Stablecoin:Stablecoin -Plattformen stützen sich stark auf Python, um ihren Wert für Vermögenswerte wie den US -Dollar, den Euro oder andere Währungen und Rohstoffe zu verhindern.Durch die Integration mit Python können Stablecoins wie Ther’s USDT ihren Wert mit häufigen, genauen Preis -Feedback beibehalten, was für Stablecoin -Reserven von entscheidender Bedeutung ist und Benutzer vor dem Entkopplungsrisiko schützen.Diese stabile Verbindung zu Fiat- oder Kryptowährungskollateralisierte Vermögenswerte hält Defi -Transaktionen stabil und glaubwürdig, insbesondere während der Marktvolatilität.

• Derivate und strukturelle Produkte:Auf dem Derivatemarkt ermöglicht Python der Plattform, komplexe Finanzinstrumente wie ewige Swaps, Optionen und strukturierte Produktgewölbe zu erstellen.Beispielsweise verwenden Kwenta und andere Synthetix-Projekte Python-Quellen, um digitale Vermögenswerte und reale Märkte auszusetzen, die Positionen gut abgesichert und das Risiko einer Liquidationsfehlanpassung zu verringern.Die Hochfrequenzdaten von Python unterstützen auch einzigartige Optionen wie Leveraged-Positionen und fördern die Defi-Handelsoptionen mit dezentraler Preisintegrität weiter.

• Einnahmeoptimierung und andere Defi -Anwendungen:Ertragslandwirtschafts- und Liquiditätsvereinbarungen verwenden Pythons Preis -Feedback, um Belohnungen zu optimieren und Risiken im Zusammenhang mit der Einstellung oder Bereitstellung von Liquidität zu verwalten.Hochtourige Anleger profitieren von Echtzeit-Datenverfolgung von Daten, um die Renditen zu maximieren.Darüber hinaus integrieren Anwendungen in Blockchain -Ökosystemen wie Mantles Lendle Python, um dynamische Verdienervermögen und Liquiditätspools zu unterstützen, wodurch Innovationen und Benutzerbindung in Defi ermöglicht werden.

wussten Sie?Das größte Projekt mit dem Python-Netzwerk ist Synthetix in der Optimismus-Blockchain, die sich stark auf Pythons Preisquelle mit niedriger Latenz für Synthetix Perpetuals (SONPS) V2 basiert.Die Integration ermöglicht es Synthetix, 40 neue permanente Märkte zu erstellen, eine Transaktionsvolumen von fast 15 Milliarden US -Dollar zu verarbeiten und seinen Benutzern erhebliche Einstellgebühren zu erregen.

5. Timeline: Geschichte von Python

Im Laufe der Jahre hat sich das Python-Netzwerk für die Mission dezentraler Finanzdaten, die kontinuierliche Verbesserung der Infrastruktur und die Unterstützung der Entwicklung von Defi durch präzise und hochfrequente Marktdatenquellen verpflichtet.

2021: Zum ersten Mal mit Solana und dem Angebotspreis eingeführt

Im April 2021 wurde Python Network angekündigt und die erste Entwicklung von Jump Crypto unterstützt.Python wurde im August in Solanas Hochleistungsblockchain auf den Markt gebracht und bietet über 30 Krypto-Vermögenswerten Hochgeschwindigkeitspreis-Feedback.

Bis Ende dieses Jahres hat Python Daten von rund 40 großen Finanzdienstleistern erworben, darunter auch Börsen und Markthersteller, was ihr Ziel unterstützt, zuverlässige Echtzeitdaten für Defi-Anwendungen bereitzustellen.

2022: Dehner sich mit Python- und Cross-Chain-Fähigkeiten ausdehnen

Das Python Network hat 2022 eine erhebliche Ausdehnung durch den Start von Python, einem aus Solana gegabeltenen Blockchain-Proof-of-Autoritäts-Blockchain, erheblich.Pythonnet ermöglicht eine schnellere Datenaggregation und häufigere Aktualisierungen.

Im August desselben Jahres integrierte Python in die Wurmlochbrücke, um andere Blockchains zu erreichen, sodass es das Preisfeedback zu Ethereum, BNB -Smart -Ketten usw. unterstützen kann.In diesem Jahr markiert das Jahr für Pythons expansionsübergreifende Expansion und zielt darauf ab, die Hochfrequenzdaten für das breitere Defi-Ökosystem bereitzustellen.

2023: Governance -Start und Pyth -Token Airdrop

Python startete im November 2023 das Pyth Governance -Token.Um die Beteiligung der Gemeinschaft zu fördern, machte Python einen Airdrop, um Pyth -Token an frühe Nutzer und aktive Defi -Teilnehmer zu verteilen und so die Stimmrechte für Protokolländerungen und -entwicklung zu gewähren.

Diese Veröffentlichung ist ein wichtiger Schritt bei der Dezentralisierung der Python -Governance, die es den Gemeinden ermöglicht, an Entscheidungen über die Kostenstruktur, die Netzwerkaktualisierungen und die Entwicklung von Ökosystemen teilzunehmen.

2024: Multi-Chain und institutionelles Wachstum

Python setzt sein Multi-Chain-Wachstum, die Erweiterung der Partnerschaften und die Price-Feedback-Integration mit verschiedenen Defi-Plattformen wie Drift-Protokoll und Reaktorfusion fort.

Mitte 2024 berichtete Python, dass sein Gesamtwert 5 Milliarden US-Dollar überschritten hat und fast 10% des Oracle-Raums ausmacht, was seine wachsende Bedeutung als vertrauenswürdige Quelle für DEFI-Echtzeitdaten in verschiedenen Blockchain-Netzwerken hervorhebt.

6. Python -Netzwerkvergleichslink: Was ist der Unterschied?

Die Auswahl zwischen Python und Chainlink hängt von den Projektanforderungen ab: Python ist für Hochgeschwindigkeit, finanziell angetriebene Daten, die um Defi zentriert sind, während ChainLink für eine größere Reihe von Anwendungsfällen gilt, die Datenvielfalt und starke Ökosystemunterstützung erfordern.

Apropos Orakel, Sie kennen ChainLink wahrscheinlich, das heute das am häufigsten verwendete dezentrale Orakel.Python unterstützt mehr als 1.600 Projekte. Warum brauchen Sie noch Python?

Erstens gibt es signifikante Unterschiede zwischen Python -Netzwerk und Chainlink in Datenquellen.Python erhält Daten direkt von Finanzinstituten, Börsen und Handelsunternehmen, um hochwertige Erstanbieterinformationen von Organisationen wie Jane Street und Binance zu gewährleisten.ChainLink sammelt normalerweise Daten über unabhängige Knotenoperatoren, die normalerweise Daten von Aggregatoren wie Coinmarketcap und Bravenewcoin erhalten.

Diese Abhängigkeit von Repeatern bedeutet, dass die Datenquellen von ChainLink vielfältiger sind, aber möglicherweise nicht mit den direkten Quelldaten von Python übereinstimmen, insbesondere mit hochfrequenten Finanzdaten.Es gibt einige andere wichtige Unterschiede.

Kosteneffizienz und Datenaktualisierungsmodell

Python basiert auf einem effizienten Pull-On-Modell, mit dem Benutzer Datenaktualisierungen nur bei Bedarf anfordern können, wodurch die Transaktionskosten erheblich gesenkt werden.Daher sind die Updates von Python in nur 300-400 Millisekunden fast sofort, die auf latenz-sensitive Defi-Anwendungen zugeschnitten sind.

ChainLink verwendet im Gegensatz dazu Push -Modelle, um die Preise regelmäßig auf der Grundlage bestimmter Bedingungen wie Preisschwankungen oder Zeitintervalle zu aktualisieren, die teuer und langsam sein können.Beispielsweise aktualisiert ChainLink Daten alle paar Sekunden oder Minuten basierend auf voreingestellten Bedingungen, sodass sie ideal für Anwendungen sind, bei denen die Geschwindigkeit weniger wichtig ist, aber die Zuverlässigkeit kritisch ist.

Zielgruppe und Anwendungsfälle

Python konzentriert sich auf Defi- und Finanzdatenanwendungen wie dezentrale Börsen, Kreditvergabe und Derivateplattformen.Die Datenquellen sind für Echtzeit-Finanztransaktionen optimiert, wobei genaue und hochfrequente Daten von entscheidender Bedeutung sind.

ChainLink unterstützt jedoch eine breitere Reihe von Anwendungsfällen, einschließlich nichtfinanzieller Bereiche wie Versicherung, Spiele und Lieferketten, die unterschiedliche externe Datentypen erfordern.

Transparenz und Governance

Beide Orakel haben Governance -Mechanismen, aber Pythons Ansatz neigt eher zum Web3 -Geist.

Python wird von einer dezentralen autonomen Organisation (DAO) verwaltet, die Community -Meinungen direkt in Entscheidungen für Änderungen und Aktualisierungen von Vereinbarungen integriert und die Transparenz sicherstellt.

ChainLink integriert auch das Engagement der Gemeinschaft, aber die Bedenken hinsichtlich der Zentralisierung sind aufgrund seines Mehrsignaturvertragssystems, das einigen Personen eine wichtige Kontrolle über die Datenquelle gibt.

Die vollständige Transparenz von Python verbessert das Vertrauen der Benutzer in die Authentizität ihrer Daten weiter, während die Daten von Chainlink noch nicht überketten, sodass Benutzer ihre Quelle separat überprüfen können.

7. Die Zukunft von Python

Die Roadmap von Python Network hebt eine erhebliche Expansion der Cross-Chain-Kompatibilität hervor und unterstützt in der Näheund über 50 Blockchains, einschließlich Arbitrum, um ihren Einfluss in Defi zu erweitern.

Python verbessert die Interoperabilität von DEFI -Anwendungen, indem sie nahtlose, genehmigte Datenfeeds über Ketten über die Ketten verfügt.

Zukünftige Pläne umfassen die Erweiterung der Berichterstattung über Vermögenswerte außerhalb von Kryptowährungen, die Integration von Rohstoffen, Aktien und Forex in sie und das Aufbau von multifunktionalen Orakel für digitale und traditionelle Finanzierung.

Technologieverbesserungen werden ebenfalls im Gange, um die Latenz um 20% zu verringern und die Anzahl der Datenanbieter pro Feed zu erhöhen, wodurch die Zuverlässigkeit der Daten für Hochfrequenzhandel und Derivateplattformen verbessert wird.

Schließlich ermöglicht das von Pythons Community-gesteuerte DAO-Modell von Python die Stakeholder, ihre strategische Ausrichtung zu Themen wie Ausgaben und Datenintegrität zu leiten.

Wenn die Branche reift, positionieren diese Initiativen Python als grundlegendes Orakel für sichere Echtzeitdatenlösungen in Defi und Web3.