Automatiser la récupération des graines Bip39

En développant cette réponse (en utilisant python) à partir de la question connexe à laquelle vous avez lié, nous pouvons commencer à réduire la liste des possibilités.

Commencez avec votre liste ordonnée de mots connus :

mots_connus_ordonnés = [
‘glory’,
‘twice’,
‘film’,
‘near’,
‘senior’,
‘trust’,
‘thunder’,
‘endorse’,
‘suggest’,
‘scheme’,
‘habit’,
‘limit’,
‘slow’,
‘yard’,
‘clog’,
‘attend’,
‘axis’,
‘enough’,
‘only’,
‘magic’,
‘hair’,
‘rule’,
‘zone’,
]

Tout d’abord, générez un modèle de phrase pour chaque position possible de votre mot manquant :

def generate_phrase_patterns(ordered_known_words, mnemonic_length=24): list_of_patterns = []

pour je dans la plage (0, mnemonic_length): list_template = [‘{x}’] * mnemonic_length word_position = 0 pour la position, mot_connu dans l’énumération (mots_connus_ordonnés) : si je