1.Python-Numpy模块tile函数[源码解析]
2.lodash源码解析:reject、源码remove、解析repeat、函数replace、源码result...
3.Redux(4.0.4)源码解析
4.深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的解析实现原理及源码剖析
5.dayjs源码解析(一):概念、locale、函数儿童摄影erp 源码constant、源码utils tags
6.Async、解析Await 从源码层面解析其工作原理
Python-Numpy模块tile函数[源码解析]
本文将深入解析Python numpy 模块中的函数 tile 函数,探讨其功能、源码参数类型限制及实际应用场景。解析tile 函数主要用于复制数组,函数实现重复操作。源码
函数 tile(A,解析 reps) 中,A 和 reps 需要提供数组或其他序列化类型作为输入。函数A 可以是数组、列表、元组、字典、矩阵甚至基本 Python 数据类型如 int、float、string、bool。而 reps 的输入类型可以是 tuple、list、dict、array、int 或 bool,但不支持 float、string 和 matrix 类型作为输入参数。
理解 tile 函数的关键在于其如何实现数组复制功能。其实,如果能够利用 Python 的广播功能,无需调用 tile 函数。本文将通过源码分析,揭示 tile 函数的运作机制,以及如何在实际应用中正确使用它。
tile 函数源码解析
深入分析 tile 函数源码,我们首先关注函数头部定义,然后对 reps 参数进行特殊处理。将 reps 转换为元组类型,比特币源码地址是解析函数逻辑的关键步骤。我们逐一分析元组转换过程,以及不同类型输入如何处理。
在源码中,当 reps 输入不符合要求的类型时,会抛出 TypeError 异常,并将异常值放入元组中,从而实现兼容性处理。通过元组长度的获取,我们可以理解函数如何处理重复次数。
在进一步的代码分析中,我们发现元组长度与输入数组维度的匹配性至关重要。判断语句中,通过检查数组维度与重复次数的一致性,确保函数能够准确执行复制操作。如果维度不匹配,则通过特定代码逻辑进行处理,确保函数能够正确识别并执行操作。
形成最终输出结果的 shape 函数,通过将 shape 属性与重复次数相乘,实现数组复制效果。核心代码集中在对原始数据的维度进行重复处理,确保最终输出的数组形状符合预期。
示例代码
通过示例代码,直观展示 tile 函数的使用方法。例如,对于数组 A = [1, 2] 和 reps = (1, 1),函数将 A 复制为相同形状。而对于数组 A = [[1, 2], [3, 4]] 和 reps = (1, 2),tile 函数将 A 按照给定的重复次数生成相应形状的输出。
通过源码解析与实际应用示例,本文旨在帮助开发者深入了解 numpy 模块中的 tile 函数,提高代码编写效率与准确性。
lodash源码解析:reject、remove、repeat、replace、result...
本文解析 lodash 中的 R 开头零散小方法,包括 reject、remove、在线聊天弹幕源码repeat、replace、result、round。将从变参函数处理、lodash 实现细节、依赖方法 negate、核心方法 random、reject、remove、repeat、replace、result、round,直至原生实现进行深入剖析。
对变参的处理:随机方法 random 的实现思路巧妙,涉及多种情况处理,如参数长度与类型判定。
lodash 实现时对参数处理复杂,采用灵活策略,如依据参数长度与类型进行分类处理。
试验显示,随机方法 random 的 lodash 实现与原始 Math.random 相匹配。
依赖的 lodash 方法 negate:一个接收函数作为参数并返回结果取反的函数。
filter 方法:用于筛选数组元素,返回符合特定条件的元素。
random 方法:对 Math.random 的封装,用于生成指定范围内的随机数。
reject 方法:实现 filter 的相反功能,返回数组中不符合特定条件的元素。
remove 方法:在原数组中删除指定元素,返回删除元素形成的数组。
repeat 方法:采用快速幂算法实现元素重复,提高效率。
result 方法:类似 get 方法,实现简洁高效,尽量减少变量定义。
round 方法:实现带精度的四舍五入,通过 createRound 方法实现,支持不同近似函数。发卡平台asp源码
createRound() 方法:接收参数 floor、ceil、round,返回相应近似函数。
带 e 显示的浮点数处理与不带 e 的处理过程不同,后者通常涉及更直接的数值操作。
原生实现:repeat、replace、round 方法是 ECMAScript 中 String.prototype 的原生实现,可直接使用。
remove 和 result 方法的原生实现需遵循 lodash 类似的思路,以优化性能与代码简洁性。
以 reject 方法为例,其核心逻辑通过创建一个 complement 函数实现,该函数接收一个函数 f 作为参数,返回新的函数执行时返回的结果为 !f(...args),从而实现功能。
Redux(4.0.4)源码解析
Redux源码解析 Redux源代码解析旨在清晰展示其核心组件及工作流程,力求用最简洁的语言阐述每个关键部分的功能。Redux提供了一个状态管理库,以管理应用的全局状态。以下是Redux核心组件的主要解析: createStore.js export default function createStore(reducer, preloadedState, enhancer) createStore函数是Redux的核心,负责创建一个状态存储对象。它可以接受三个参数:reducer(减少操作函数)、预加载状态(初始状态)和增强器(可选参数,用于添加额外功能)。 getState 获取当前状态,操作简单直接。 subscribe 向监听列表中添加监听函数,返回取消监听函数。在调用dispatch时订阅或取消订阅,不会影响正在进行的dispatch。下一次dispatch时,将使用订阅列表的最新快照。 dispatch 执行reducer获取最新状态,并依次执行监听队列中的函数。 replaceReducer 替换当前的reducer。执行后,dispatch一次更新状态。一般不常用。eclipse下载插件源码 observable 未见实际应用,可能用于特定场景。使用了symbol-observable包,对于熟悉该包的开发者来说,此部分可能有更多探索空间。 utils 包括actionTypes.js、isPlainObject.js、warning.js等辅助函数。actionTypes.js定义了Redux保留的私有操作类型,用于确保操作的正确处理。isPlainObject.js用于判断action对象是否为原生对象。warning.js用于抛出错误,保持代码质量。 applyMiddleware.js 通过createStore(reducer,applyMiddleware(...middleware))执行,返回带有中间件增强的dispatch。精简后,代码更加清晰。 compose.js 实现中间件的串联,依次增强dispatch流程。使用函数式编程技巧,代码简洁高效。 bindActionCreators.js 将单个或多个ActionCreator转化为dispatch(action)的函数集合,简化Action的使用方式。 combineReducers.js 将多个reducer整合为一个,调整state结构,便于管理和操作。 整体而言,Redux的源码解析展示了其如何通过一系列核心组件实现状态管理的流程,从创建store到管理state、执行reducer、中间件串联,直至整合多个reducer,提供了一套高效、模块化的状态管理方案。理解这些组件及其功能是掌握Redux并能灵活应用的关键。深入理解 Python 虚拟机:列表(list)的实现原理及源码剖析
深入剖析 Python 虚拟机中列表(list)的内部机制和源码实现 Python 中列表作为常用的数据结构,支持多种操作。本文将详细揭示 CPython 虚拟机中列表的构造原理,以及关键函数的源码解析。列表结构
在 CPython 中,PyListObject 的结构如下,包含内存管理、长度以及实际存储数据的数组等字段。列表操作函数源码分析
创建列表:通过预先分配内存空间,下次创建新列表时复用旧空间,提高效率。
append 函数:涉及数组扩容,当列表满时,自动扩展容量。
insert 函数:简单实现,通过移动元素实现插入。
remove 函数:删除元素时,调整后续元素位置。
统计与拷贝
-
count 函数统计元素数量,浅拷贝函数 copy 只复制引用,深拷贝需借助 copy 模块的 deepcopy。
清空与反转
-
clear 函数释放列表资源,reverse 函数通过交换数组元素指针实现列表反转。
总结
理解列表的实现细节有助于优化 Python 代码,提升程序效率。深入探索这些内部机制,可以更好地编写和维护 Python 代码。dayjs源码解析(一):概念、locale、constant、utils tags
深入剖析 Day.js 源码(一):概念、locale、constant、utils
Day.js 是一款轻量级的时间库,由饿了么的开发大佬 iamkun 维护,主打无需引入过多依赖,以减少打包体积的特性。本文将通过解析 Day.js 的源码,揭示其结构与功能的奥秘,旨在为开发者提供深入理解与应用 Day.js 的工具。
目录概览
本文将分五章展开 Day.js 的源码解析,分别从代码结构、基础概念、时间标准、语言(文化)代码以及 locale、constant、utils 的实现进行深入探讨。我们将逐步揭开 Day.js 的核心逻辑与设计思路。
代码结构与依赖分析
Day.js 的源代码目录结构简洁明了,主要依赖集中在入口文件 src/index.js 中。此文件依赖链简单,未直接引用 locale 和 plugin 目录下的语言包与插件,体现出 Day.js 优化体积、按需加载的核心优势。
基础概念与时间标准
在解析源码之前,理解以下基础概念至关重要,包括时间标准、GMT、UTC、ISO 等。这些标准与概念为后续分析提供了背景知识。
时间标准解释
格林尼治平均时间(GMT)与协调世界时(UTC)是本文中的核心时间概念。GMT 作为本初子午线上的平太阳时,而 UTC 则是基于原子时标准,与格林威治标准时间(GTM)关系密切。本文详细解释了 UTC 的定义、用途与与 0 度经线平太阳时的关系。
ISO 标准
ISO 是国际标准化组织推荐的日期和时间表示方法。在 JavaScript 中,Date.prototype.toISOString() 方法返回遵循 ISO 标准的字符串,以 UTC 时间为基准。
语言(文化)代码与 locale
不同语言对时间的描述各具特色,Day.js 通过 locale 实现了多语言支持,用户可根据需求引入相应的语言包。本文介绍了语言代码与 locale 的关联,以及如何按需加载特定语言。
constant 与 utils
src/constant.js 和 src/utils.js 分别负责存储常量与工具函数。constant 文件中包含了时间单位与格式化的正则表达式,而 utils.js 则封装了一系列实用工具函数,用于简化时间操作。
总结与展望
本文完成了 Day.js 源码解析的第一部分,深入探讨了概念、locale、constant、utils 的实现。接下来,我们将分析 Day.js 的核心文件 src/index.js,解析 Dayjs 类的实现细节。欢迎关注后续内容,期待与您共同探索 Day.js 的更多奥秘。
Async、Await 从源码层面解析其工作原理
深入理解 Async 和 Await 的工作原理,往往需要从源码层面进行剖析。使用 Babel 进行转换后,可以清晰地发现 Async 和 Await 实际上借助了 switch-case 和 promise,实现对流程的控制。以一个使用 Async 和 Await 的函数为例,我们仅关注核心部分代码。
经过 Babel 转换后的 name 函数,可以被拆分为三个主要部分:await 部分、return 部分以及 async 流程控制的结束部分(即 case "end")。这个拆分使得流程控制变得更为直观。在流程控制中,每一步执行后,都会等待合适的时机进入下一次执行。
这个“合适的时机”并非由 Async 内部决定,而是由执行的内容决定。例如,在发送异步请求后,只有在请求返回后才会进入下一个 case。
为了实现流程控制,需要借助 regenerator-runtime 这个 generator、Async 函数的运行时。它负责将 name 函数进行包装,并添加流程控制所需的信息。如 _context,以及用于流程控制的关键 helper,如 _asyncToGenerator 和 asyncGeneratorStep。通过这些辅助工具,再在 regenerator-runtime 的基础上进行一层包装,最终得到一个可以执行的函数。这个函数实际执行时,会调用封装后的函数。
在封装后的函数中,async1、async2 等实际上是在执行最终的封装函数内部的调用。这里的第三步是 Async 函数的核心机制。在 Promise.resolve(value).then(_next) 中,value 是每个分段最后的 case 返回的值。如果 value 是一个 Promise,那么在它 resolved 后,会将其.then添加到微任务队列。如果 value 不是一个 Promise,则直接添加,因为.then是一个微任务,当执行到它时,会调用_next,从而开始执行下一个 case。
经过转换后的代码展示了封装后的函数内容,最终执行的是封装后的函数,因此说 async1、async2 执行实际上是执行封装后的函数。在封装后的函数内部,会调用 async1、async2。
polars源码解析——DataFrame
从源码解析的角度,DataFrame在polars中的核心构造和功能将逐一揭示。DataFrame,作为基本的二维数据结构,由一系列Series组成,这些Series都是在polars-core中的ChunkedArray、Series和DataFrame等数据结构之上构建的。DataFrame的简洁设计使其能直接利用Vec容器特性,如pop和is_empty,许多函数如hstack、width和insert_at_idx等都巧妙地利用了Vec的相应方法。
重点函数如select,其调用链为select->select_impl->select_series_impl。filter函数则展现出polars的多线程优化策略,如take和sort操作都借助了并行计算。至于groupby,它主要操作是创建GroupBy结构,接受一个通过IntoIterator和AsRef trait实现的列名迭代器,用于指定分组列。首先通过select_series选择列,再通过groupby_with_series生成分组的DataFrame表示。
在对单个key进行分组时,groupby会调用group_tuples,根据DataFrame的key排序情况使用不同的存储方式,如Slice或Idx。一旦分组完成,我们看到df.groupby(["date"])会返回一个包含select方法的GroupBy结构。接着,通过.select(["temp"])明确要进行聚合操作的列,结果还是GroupBy对象。当调用count等聚合函数时,polars利用groups的分组索引,采用多线程处理每个分组的行,进行高效计算。
mcelog代码解析
mcelog是Linux系统中一款专门用于检测硬件错误,尤其适用于内存和CPU错误的开源工具。
工具官网:mcelog.org
mcelog的运作流程主要分为以下几个关键步骤:
一:错误触发流
当系统检测到硬件错误事件,如内存错误或CPU错误时,mcelog会自动响应并执行后续处理。
二:源代码结构
mcelog的源代码主要由以下几个部分组成:
1、主函数
主函数是mcelog的核心逻辑,负责启动整个程序并执行关键任务。
2、process回调处理函数
process函数是程序处理的关键,每当系统检测到硬件错误事件,process回调函数会被自动调用。主要任务包括错误解析、统计和日志记录。
3、mce_filter错误位置计数和触发trigger脚本函数
这部分代码分为两大部分:错误解析和触发脚本执行。
1)错误解析:包括对错误信息的解析和各维度的统计。
2)触发:触发预设的脚本执行,执行如内存离线等操作。
4、dump_mce寄存器解析和日志生成函数
这部分主要负责对错误信息进行解析和生成日志文件,以便后续分析和记录。