4、连接以太坊节点：使用 Infura 或 Alchemy 获取 RPC 节点、通过 Web3.py 建立连接、查询区块信息

好，咱们正式开始动手了。

前面几章聊的都是概念和工具选型，说白了都是「纸上谈兵」。从这一章开始，我们要真正把代码跑起来，让数据从链上流到你的屏幕上。

连接以太坊节点，是所有链上数据工作的第一步。你想想看，没有节点，你连区块都看不到，更别提分析什么交易、地址、Gas 费了。我个人习惯把这一步叫做「打通数据管道」——管道通了，后面的事就顺了。

4.1 为什么需要 RPC 节点？

以太坊是一个去中心化的网络，由成千上万个节点组成。每个节点都保存着完整的区块链数据。但问题来了——你不可能自己跑一个全节点吧？

全节点需要同步几百 GB 的数据，还要保持 24 小时在线。对于做数据分析的我们来说，这成本太高了。所以，我们选择「借力」——使用第三方提供的 RPC 节点服务。

RPC 的全称是 Remote Procedure Call，远程过程调用。说白了，就是通过 HTTP 请求，让远程的节点帮你查数据，然后把结果返回给你。

4.2 选择 Infura 还是 Alchemy？

目前市面上最主流的两个 RPC 服务商，就是 Infura 和 Alchemy。我两个都用过，说说我的感受。

对比项	Infura	Alchemy
免费额度	每日 10 万次请求	每月 3 亿计算单元（约 30 万次请求）
稳定性	老牌，稳定	较新，但性能更好
数据丰富度	基础 RPC 方法	额外提供交易回放、日志解析等高级 API
上手难度	简单	稍复杂，但文档更友好

我个人建议：如果你是初学者，先从 Infura 开始。注册简单，API Key 一拿就能用。等你做复杂分析时，再考虑 Alchemy 的高级功能。

4.3 获取 RPC 节点地址

拿到 API Key 之后，RPC 节点地址的格式是这样的：

# Infura 主网节点
https://mainnet.infura.io/v3/你的ProjectID

# Alchemy 主网节点
https://eth-mainnet.g.alchemy.com/v2/你的APIKey

嗯，这里要注意：千万不要把 API Key 硬编码在代码里，更不要上传到 GitHub。我曾经见过有人把 Key 直接写在 Jupyter Notebook 里，结果被爬虫扫到，一夜之间被刷了几十万次请求，直接欠费。

4.4 安装 Web3.py

Web3.py 是 Python 生态里最流行的以太坊交互库。它封装了 RPC 调用，让你用 Python 代码就能查询链上数据。

安装很简单：

pip install web3

如果你用的是 Anaconda 环境，建议先创建一个新的虚拟环境：

conda create -n web3_env python=3.9
conda activate web3_env
pip install web3

为什么推荐用虚拟环境？因为 Web3.py 依赖的库版本比较敏感，搞不好会和你的其他项目冲突。我吃过这个亏，后来就老老实实每次新建项目都开虚拟环境。

4.5 建立连接：从代码到节点

好，现在我们来写第一行真正的代码。

from web3 import Web3

# 你的 Infura RPC 地址
infura_url = "https://mainnet.infura.io/v3/你的ProjectID"
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(infura_url))

# 检查是否连接成功
if w3.is_connected():
    print("✅ 连接成功！")
    print(f"当前区块高度: {w3.eth.block_number}")
else:
    print("❌ 连接失败，请检查 RPC 地址和网络")

运行这段代码，如果看到「连接成功」和区块高度，恭喜你——你已经成功打通了数据管道。

为什么会失败？常见原因有三个：

• API Key 写错了（检查一下有没有多余的空格）
• 网络问题（有些公司内网会屏蔽外部 RPC）
• Infura 服务暂时不可用（概率很低，但遇到过）

4.6 查询区块信息：第一个数据点

连接成功后，我们来查一下最新的区块信息。这是最基础的操作，也是后续所有分析的起点。

# 获取最新区块
latest_block = w3.eth.get_block('latest')

print("最新区块信息：")
print(f"区块号: {latest_block['number']}")
print(f"时间戳: {latest_block['timestamp']}")
print(f"交易数量: {len(latest_block['transactions'])}")
print(f"矿工地址: {latest_block['miner']}")
print(f"Gas 使用量: {latest_block['gasUsed']}")
print(f"Gas 上限: {latest_block['gasLimit']}")

输出大概长这样：

最新区块信息：
区块号: 19876543
时间戳: 1712345678
交易数量: 152
矿工地址: 0x95222290DD7278Aa3Ddd389Cc1E1d165CC4BAfe5
Gas 使用量: 14987654
Gas 上限: 30000000

这些字段是什么意思？我简单解释一下：

• 区块号：区块在链上的序号，从 0 开始
• 时间戳：区块被挖出的 Unix 时间戳，可以转换成人类可读的时间
• 交易数量：这个区块里包含多少笔交易
• 矿工地址：谁挖出了这个区块
• Gas 使用量：实际消耗的 Gas，反映网络拥堵程度

你还可以查询指定区块号的信息：

# 查询指定区块
block_number = 19000000
block = w3.eth.get_block(block_number)

print(f"区块 {block_number} 的交易数: {len(block['transactions'])}")

4.7 知识体系：连接节点的完整流程

为了让你更直观地理解整个流程，我画了一张图：

4.8 实战小练习

光看不练可不行。我建议你立刻动手做这三件事：

1. 注册一个 Infura 账号，拿到你的 Project ID
2. 用 Web3.py 连接主网，打印出最新区块的区块号和时间戳
3. 把时间戳转换成人类可读的时间格式（提示：用 Python 的 datetime 模块）

做完这些，你就已经迈出了链上数据分析的第一步。后面的事，咱们慢慢来。

嗯，这一章就到这儿。记住，数据管道打通了，后面的事就顺了。

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