程序分析：python分析solidity程序并进行函数块分割

        当前，对于C语言，JAVA，Python等程序语言分析的需求越来越大，我们更多的是用这些语言来处理问题，但其实每种语言都有自己的不足之处，对程序语言的不足之处进行分析，或者说对目前已有的程序漏洞进行分析的需求也已经越来越多。

         本问题，我们继python提取文件中指定的代码行中所述的需要继续做分析，我们要分析solidity语言中的函数依赖，但是与存在的程序控制流图又不是完全一样，我们需要从call.value出发，找出函数的调用关系。

        函数分割

       根据solidity定义函数的特点，我们通过"function"来分割每个函数，并将之存储到二维数组中。

# 函数分割
def split_function(filepath):  # filepath:输入需要处理的文件路径
    f = open(filepath, 'r')
    lines = f.readlines()
    f.close()
    flag = -1  # 作为二维数组下标使用

    for line in lines:
        text = line.strip()  # strip是trim掉字符串两边的空格。
        if len(text) > 0 and text != "\n":
            if text.split()[0] == "function":
                function_list.append([text])
                flag += 1
            elif len(function_list) > 0 and "function" in function_list[flag][0]:
                function_list[flag].append(text)

    return function_list

      接着，我们定义函数找出call.value所在的位置。

# 定位文件中call.value的位置
def find_location(filepath):
    functionList = split_function(filepath)
    S_count = 0

    for i in range(len(functionList)):
        for j in range(len(functionList[i])):
            text = functionList[i][j]
            if 'call.value' in text:
                location_i, location_j = i, j  # call.value 所处的位置
                print("S_location: ", functionList[location_i][location_j])
                print("S_location_function: ", functionList[location_i])
                node_list.append("S" + str(S_count))
                S_count += 1

    print(node_list)

    后续的，我们将继续完善函数的调用关系，主要是达到自动生成图(graph)的效果 。