利用 Python 监控 Uniswap 加密货币价格的方法

发布时间：2021-06-15 15:57:08 作者：chen
来源：亿速云阅读：1096

# 利用 Python 监控 Uniswap 加密货币价格的方法

## 目录
1. [引言](#引言)  
2. [Uniswap 与去中心化交易所概述](#uniswap-与去中心化交易所概述)  
3. [监控 Uniswap 价格的原理](#监控-uniswap-价格的原理)  
4. [Python 环境配置](#python-环境配置)  
5. [通过 Web3.py 连接以太坊节点](#通过-web3py-连接以太坊节点)  
6. [调用 Uniswap 智能合约获取价格](#调用-uniswap-智能合约获取价格)  
7. [实时价格监控与警报系统](#实时价格监控与警报系统)  
8. [数据可视化与存储](#数据可视化与存储)  
9. [完整代码示例](#完整代码示例)  
10. [总结与扩展](#总结与扩展)  

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## 引言  
在加密货币市场中，实时价格监控是交易者、套利者和研究人员的关键需求。Uniswap 作为最大的去中心化交易所（DEX），其价格波动直接影响市场行为。本文将详细介绍如何利用 Python 构建一个自动化工具，通过直接与 Uniswap 智能合约交互来监控代币价格。

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## Uniswap 与去中心化交易所概述  
Uniswap 是基于以太坊的自动化做市商（AMM）协议，特点包括：  
- **无需订单簿**：通过流动性池实现交易  
- **恒定乘积公式**：`x * y = k` 决定价格  
- **开放协议**：所有交易数据公开透明  

与传统交易所不同，Uniswap 的价格由链上流动性池实时计算，因此需要直接与智能合约交互获取数据。

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## 监控 Uniswap 价格的原理  
价格监控的核心步骤如下：  
1. **连接以太坊节点**：通过 JSON-RPC 访问链上数据  
2. **定位流动性池合约**：找到目标代币的交易对合约地址  
3. **查询储备量**：获取池中两种代币的当前数量  
4. **计算价格**：根据储备量比值推导实时价格  

数学公式：

价格 = (储备量 TokenA) / (储备量 TokenB)


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## Python 环境配置  
### 所需库  
```python
pip install web3 pandas matplotlib python-dotenv

环境变量（.env 文件）

INFURA_URL=https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_PROJECT_ID
WALLET_ADDRESS=0x...
PRIVATE_KEY=your_private_key  # 仅限本地测试使用

通过 Web3.py 连接以太坊节点

from web3 import Web3
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(os.getenv('INFURA_URL')))
assert w3.is_connected(), "Failed to connect to Ethereum node!"

调用 Uniswap 智能合约获取价格

1. 准备合约 ABI

Uniswap V2 池合约的关键 ABI 片段：

[
    {
        "constant": true,
        "inputs": [],
        "name": "getReserves",
        "outputs": [
            {"name": "reserve0", "type": "uint112"},
            {"name": "reserve1", "type": "uint112"},
            {"name": "blockTimestampLast", "type": "uint32"}
        ],
        "type": "function"
    }
]

2. 查询代币对价格

def get_uniswap_price(pool_address, token0_decimals=18, token1_decimals=18):
    pool_contract = w3.eth.contract(address=pool_address, abi=POOL_ABI)
    reserves = pool_contract.functions.getReserves().call()
    price = (reserves[0] / 10**token0_decimals) / (reserves[1] / 10**token1_decimals)
    return price

实时价格监控与警报系统

定时任务实现

import time
from threading import Thread

def monitor(pool_address, interval=60):
    while True:
        price = get_uniswap_price(pool_address)
        print(f"{time.ctime()} | Current Price: {price:.6f}")
        time.sleep(interval)

# 启动监控线程
Thread(target=monitor, args=("0x...", 300)).start()

价格警报逻辑

def check_alert(price, threshold):
    if price > threshold['upper']:
        send_alert("Price exceeds upper limit!")
    elif price < threshold['lower']:
        send_alert("Price below lower limit!")

def send_alert(message):
    # 可集成 Telegram/Slack API
    print(f"ALERT: {message}")

数据可视化与存储

使用 Pandas 记录数据

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['timestamp', 'price'])

def record_price(price):
    global df
    df.loc[len(df)] = [pd.Timestamp.now(), price]
    df.to_csv('price_history.csv', index=False)

Matplotlib 可视化

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_history(days=7):
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
    subset = df[df['timestamp'] > (pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=days))]
    plt.plot(subset['timestamp'], subset['price'])
    plt.title(f"Price History (Last {days} Days)")
    plt.savefig('price_trend.png')

完整代码示例

# 综合所有功能的完整实现
import os
import time
from web3 import Web3
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# 初始化 Web3
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(os.getenv('INFURA_URL')))
assert w3.is_connected()

# Uniswap V2 Pool ABI (简化版)
POOL_ABI = [...]  # 填入实际ABI

def get_uniswap_price(pool_address):
    # 实现价格查询逻辑
    pass

class PriceMonitor:
    def __init__(self, pool_address):
        self.pool_address = pool_address
        self.history = pd.DataFrame(columns=['timestamp', 'price'])
        
    def run(self, interval=300):
        while True:
            price = get_uniswap_price(self.pool_address)
            self._record(price)
            self._check_alerts(price)
            time.sleep(interval)
    
    def _record(self, price):
        self.history.loc[len(self.history)] = [pd.Timestamp.now(), price]
    
    def _check_alerts(self, price):
        # 实现警报逻辑
        pass

if __name__ == "__main__":
    monitor = PriceMonitor("0x0d4a11d5EEaaC28EC3F61d100daF4d40471f1852")  # USDT-WETH 池
    monitor.run()

总结与扩展

已实现功能

通过智能合约直接获取实时价格
定时监控与警报系统
数据持久化与可视化

扩展方向

多交易所套利检测：对比 Uniswap/Sushiswap 价格差
Gas 费优化：在链上拥堵时暂停交易
机器学习预测：基于历史价格训练预测模型

提示：生产环境中务必使用加密方式存储私钥，并考虑使用专业节点服务如 Alchemy 或 QuickNode 以提高可靠性。

”`

注：实际使用时需要：
1. 补充完整的合约 ABI
2. 替换示例中的合约地址为实际监控的池地址
3. 根据具体代币的小数位调整计算逻辑
4. 添加错误处理（如 RPC 连接失败、合约调用异常等）