请求协助获取以太坊Gas耗尽失败交易的交易哈希

目前没有直接的Etherscan或Infura API端点可以专门筛选因Gas耗尽失败的交易，但可以通过以下方法实现需求：

一、利用Etherscan API结合交易特征筛选 #

Etherscan的API可以获取失败交易，再通过**gasUsed等于gasLimit**这一核心特征（Gas耗尽的交易会用完所有设置的Gas）来区分：

1. 先调用eth_getBlockByNumber接口获取目标区块内的所有交易；
2. 对每个交易调用eth_getTransactionReceipt获取收据；
3. 筛选出status为0x0（交易失败）且gasUsed等于交易原始gas（即gasLimit）的交易哈希。

示例Python代码：

import requests

ETHERSCAN_API_KEY = "你的API密钥"
TARGET_BLOCK = 18000000  # 替换为目标区块号

# 获取区块内所有交易
block_req = requests.get(
    f"https://api.etherscan.io/api?module=proxy&action=eth_getBlockByNumber&tag={hex(TARGET_BLOCK)}&boolean=true&apikey={ETHERSCAN_API_KEY}"
)
txs = block_req.json()["result"]["transactions"]

out_of_gas_hashes = []
for tx in txs:
    tx_hash = tx["hash"]
    # 获取交易收据
    receipt_req = requests.get(
        f"https://api.etherscan.io/api?module=proxy&action=eth_getTransactionReceipt&txhash={tx_hash}&apikey={ETHERSCAN_API_KEY}"
    )
    receipt = receipt_req.json()["result"]
    # 判断是否为Gas耗尽失败
    if receipt["status"] == "0x0" and receipt["gasUsed"] == tx["gas"]:
        out_of_gas_hashes.append(tx_hash)

print("Gas耗尽的交易哈希:", out_of_gas_hashes)

注意：Etherscan API有调用速率限制，批量查询时需控制频率，或使用批量请求优化。

二、直接通过以太坊节点（Infura/Alchemy）查询 #

使用Web3库直接连接节点，逻辑和上述一致，但无需依赖Etherscan API：

示例web3.py代码：

from web3 import Web3

# 连接节点（替换为你的Infura/Alchemy节点地址）
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider("https://mainnet.infura.io/v3/你的项目ID"))
TARGET_BLOCK = 18000000

# 获取包含完整交易的区块数据
block = w3.eth.get_block(TARGET_BLOCK, full_transactions=True)

out_of_gas_hashes = []
for tx in block.transactions:
    receipt = w3.eth.get_transaction_receipt(tx.hash)
    # 状态为0表示失败，gasUsed等于gasLimit表示耗尽
    if receipt.status == 0 and receipt.gasUsed == tx.gas:
        out_of_gas_hashes.append(tx.hash.hex())

print("Gas耗尽的交易哈希:", out_of_gas_hashes)

三、使用链上数据索引平台 #

对于大规模数据需求，推荐使用已索引的链上数据平台，无需自行遍历区块：

• Dune Analytics：编写SQL查询ethereum.transactions表，筛选status=0且gas_used=gas_limit的交易哈希，示例查询：

  SELECT hash
  FROM ethereum.transactions
  WHERE status = 0 
    AND gas_used = gas_limit
    AND block_number BETWEEN 18000000 AND 18000100; -- 替换为目标区块范围
  

• BigQuery以太坊数据集：直接在云端数据库中筛选，适合批量导出数据。

四、优化建议 #

• 批量请求：使用JSON-RPC批量调用接口，一次性查询多个交易的收据，减少网络开销；
• 数据快照：对于历史数据，下载链上数据快照（如Parity导出的区块数据），本地处理效率更高；
• 速率控制：调用API时遵守服务端的速率限制，避免被封禁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maryam Massoud