1.大牛怎样读Android源码
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3.大牛们是源码源安怎么阅读android系统源码的?
4.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
5..NET Core/.NET 开源项目汇总:WPF组件库
6.程序员的交流平台有哪些?
大牛怎样读Android源码
Android源码两个部分看得最多,一个是分享packages,就是官方各个系统应用的实现,另外就是大牛大牛framework,框架层的源码源安lwip源码分析实现。具体看什么就看你想了解什么。分享
工具eclipse也很好,官方build一下生成class path,大牛大牛各种转跳非常方便,源码源安不需要grep了。分享
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MA5:=EMA(C,大牛大牛5);
MA:=EMA(C,);
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DOWN:=DRAWLINE(H=HHV(H,BARSLAST(CROSS(MA5,MA))+1),HHV(H,BARSLAST(CROSS
(MA5,MA))+1),L=LLV(L,BARSLAST(CROSS(MA,MA5))+1),LLV(L,BARSLAST(CROSS
(MA,MA5))+1),0);
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HRY:=HR*HRY;
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MA5:=EMA(C,5);
MA:=EMA(C,);
UP:=DRAWLINE(L=LLV(L,BARSLAST(CROSS(MA,MA5))+1),LLV(L,BARSLAST(CROSS
(MA,MA5))+1),H=HHV(H,BARSLAST(CROSS(MA5,MA))+1),HHV(H,BARSLAST(CROSS
(MA5,MA))+1),0);
DOWN:=DRAWLINE(H=HHV(H,BARSLAST(CROSS(MA5,MA))+1),HHV(H,BARSLAST(CROSS
(MA5,MA))+1),L=LLV(L,BARSLAST(CROSS(MA,MA5))+1),LLV(L,BARSLAST(CROSS
(MA,MA5))+1),0);
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VAR1:=C-REF(C,1);
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MA5:=EMA(C,5);
MA:=EMA(C,);
UP:=DRAWLINE(L=LLV(L,BARSLAST(CROSS(MA,MA5))+1),LLV(L,BARSLAST(CROSS
(MA,MA5))+1),H=HHV(H,BARSLAST(CROSS(MA5,MA))+1),HHV(H,BARSLAST(CROSS
(MA5,MA))+1),0);
DOWN:=DRAWLINE(H=HHV(H,BARSLAST(CROSS(MA5,MA))+1),HHV(H,BARSLAST(CROSS
(MA5,MA))+1),L=LLV(L,BARSLAST(CROSS(MA,MA5))+1),LLV(L,BARSLAST(CROSS
(MA,MA5))+1),0);
短牛XG:(LLV(VAR2,2)=LLV(VAR2,7) AND COUNT(VAR2<0,2) AND CROSS(VAR2,MA(VAR2,2))) AND
REF(DOWN,1)<REF(DOWN,2) AND UP>REF(DOWN,1);
大牛们是怎么阅读android系统源码的?
深入阅读Android系统源码是大牛们提升技术实力的重要途径。作为开发者,源码源安若需大量修改framework代码并深入理解Android系统,分享AOSP(Android Open Source Project)源码成为学习和实践的首选。
对于仅需浏览常用类实现的开发者,下载源码到Android包管理器中并配置IDE的Source Code路径即可开始阅读。然而,若要深入了解Android系统架构与实现细节,需采取更系统的方法。
阅读源码初期,应聚焦于核心模块,如System Server、Libraries、Services等,了解它们的组织结构和功能。以学习者身份,需关注类与接口的定义,理解其内部实现逻辑与调用关系。深入研究不同组件之间的交互,有助于构建对Android系统整体架构的认知。
学习过程中,结合官方文档、社区教程与讨论,可以提高理解效率。实践是检验学习成果的最好方式,尝试在实际项目中应用所学知识,将理论与实践相结合,能显著提升技术能力。
对于有经验的开发者,深入研究内核模块如Binder、IPC机制、Linux内核集成等,将有助于掌握Android系统的底层工作原理。同时,关注源码中的注释和日志,可以洞察开发者的思路与设计考虑,对于理解复杂实现细节非常有帮助。
持续跟进Android系统的版本更新,理解新增特性和改动,有助于保持技术的敏锐度。加入开发者社区,与同行交流学习心得与问题解决方法,能加速学习过程,同时拓宽技术视野。
综上所述,阅读Android系统源码并非一蹴而就的过程,需要耐心、实践与持续学习。通过系统学习与实践,开发者可以逐步深入理解Android系统,哪里有卖欧美游戏源码的提升技术能力,为自己的职业生涯带来显著提升。
哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)
导读:很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题,本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答,供大家参考,希望对大家有所帮助!一起来看看吧!我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧,帮帮我你是linux系统我也遇到过
你可以下载一个django的源码包
django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了
至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了
Django框架是什么?
Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架,它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护,这是一个由非营利组织成立的独立组织。
Django的主要目标是简化复杂的,数据库驱动的网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”,更少的代码,低耦合,快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python,甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建,读取,更新和删除界面,该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。
一些使用Django的知名网站包括公共广播服务,Instagram,Mozilla,华盛顿时报,Disqus,Bitbucket,和Nextdoor。
Django创建于年秋天,当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久,雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月,宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。
年7月,与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。
Django的设计理念如下:
松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。
更少的编码——更少的代码,因此可以快速开发。
不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发,而不是一次又一次地重复。
快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。
简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计,并易于遵循最佳的Web开发实践。
Django的一些优势如下:
对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁,并支持包括MySQL,Oracle,Postgres等在内的大量数据库系统。
多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此,您可以开发支持多种语言的网站。
框架支持——Django内置了对Ajax,RSS,缓存和其他各种框架的支持。
GUI——Django为管理活动提供了一个很好的织梦二开知识付费源码即用型用户界面。
开发环境——Django带有轻量级的Web服务器,以促进端到端应用程序的开发和测试。
Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样,Django支持MVC模式。
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程,网页链接,希望我的回答能帮到你。
Django源码阅读(一)项目的生成与启动诚实的说,直到目前为止,我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢,但它被需要。希望有一天,python能有更多更丰富的成熟方案,且不再被诟病性能和可维护性。(屁话结束)
取其精华去其糟粕,django的优点是方便,我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处,而是大体以功能为单位进行解读。
django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目,命令行是exe格式的。
manage.py把参数交给命令行解析。
execute_from_command_line()通过命令行参数,创建一个管理类。然后运行他的execute()。
如果设置了reload,将会在启动前先check_errors。
check_errors()是个闭包,所以上文结尾是(django.setup)()。
直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app
注意,这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象,位于django\conf\__init__.py
这是个Settings类的懒加载封装类,直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上(下次会直接在自己身上找到,因为__getattr__优先级较低)
为了方便debug,我们直接写个run.py。不用命令行的方式。
项目下建个run.py,模拟runserver命令
debug抓一下setting_module
回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)
开始看apps.populate()
首先看这段
这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中
随后,分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。
App的装载部分大体如此
为了方便debug我们改写下最后一句
res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0
重点是第二句,让我们跳到run_from_argv()方法,这里对参数进行了若干处理。
用pycharm点这里的handle会进入基类的方法,无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。
这里分为两种情况,如果是reload重载时,会直接执行inner_run(),而项目启动需要先执行其他逻辑。
django项目启动时,实际上会启动两次,十进制数120的源码如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print,会发现它会打印两次。
第一次启动时,DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None,无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。
在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True,随后重启。
第二次时,可以进入启动逻辑了。
这里创建了一个django主线程,将inner_run()传入。
随后本线程通过reloader.run(django_main_thread),创建一个轮询守护进程。
我们接下来看django的主线程inner_run()。
当我们看到wsgi时,django负责的启动逻辑,就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了
这相当于我们之前在fastapi中说到的,将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的,两者本质同源)
那么这个wsgi是从哪来的?让我们来稍微回溯下
这个settings是一个对象,在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。
我们来寻找这个get_wsgi_application()。
它会再次调用setup(),重要的是,返回一个WSGIHandler类的实例。
这就是wsgiapp本身。
load_middleware()为构建中间件堆栈,这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py,生成中间件堆栈。
如果看过我之前那篇fastapi源码的,应该对中间件堆栈不陌生。
app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint
所以,wsgiapp就此构建完毕,服务器传入请求至app入口,即可经过中间件到达路由进行分发。
去哪里找python的开源项目GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管,故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统,Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上,Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub,用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。
下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目:
(1)TensorFlowModels
如果你对机器学习和深度学习感兴趣,一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库,可以找到许多与深度学习相关的库和模型。
(GitHub:)
(2)Keras
Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发(GitHub:)
(3)Flask
Flask是一个微型的Python开发的Web框架,基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎,使用BSD授权。
(GitHub:)
(4)scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块,基于NumPy、赵老哥选股指标公式源码SciPy和matplotlib构建。,并遵循BSD许可协议。
(GitHub:)
(5)Zulip
Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序,它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目,被许多世界强企业,大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用,该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者,每月合并超过次提交,也是规模最大,发展最快的开源群聊项目。
(GitHub:)
:《Python入门教程》
(6)Django
Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的Web应用程序框架,旨在快速开发出清晰,实用的设计。使用Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。
(GitHub:)
(7)Rebound
Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。
(GitHub:)
(8)GoogleImagesDownload
这是一个命令行python程序,用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语,并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。
(GitHub:)
(9)YouTube-dl
youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具,完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理,最终得到已经命名的完整视频文件。
(GitHub:/rg3/youtube-dl)
()SystemDesignPrimer
此repo是一个系统的资源集合,可帮助你了解如何大规模构建系统。
(GitHub:)
()MaskR-CNN
MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3,Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork(FPN)和ResNetbackbone。
(GitHub:)
()FaceRecognition
FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库,使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!
(GitHub:)
()snallygaster
用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。
(GitHub:)
()Ansible
Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理,应用程序部署,云配置,支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。
(GitHub:)
()Detectron
Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统,它实现了最先进的目标检测算法,包括MaskR-CNN。它是用Python编写的,由Caffe2深度学习框架提供支持。
()asciinema
终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。
(GitHub:)
()HTTPie
HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包,其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的http命令,允许使用简单自然的语法发送任意HTTP请求,并显示彩色输出。HTTPie可用于测试,调试以及通常与HTTP服务器交互。
(GitHub:)
()You-Get
You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从Web下载媒体内容(视频,音频,图像),支持国内外常用的视频网站。
(GitHub:)
()Sentry
Sentry从根本上讲是一项服务,可以帮助用户实时监控和修复崩溃。基于Django构建,它包含一个完整的API,用于从任何语言、任何应用程序中发送事件。
(GitHub:)
()Tornado
Tornado是使用Python开发的全栈式(full-stack)Web框架和异步网络库,,最初是由FriendFeed上开发的。通过使用非阻塞网络I/O,Tornado可以扩展到数万个开放连接,是longpolling、WebSockets和其他需要为用户维护长连接应用的理想选择。
(GitHub:)
()Magenta
Magenta是一个探索机器学习在创造艺术和音乐过程中的作用的研究项目。这主要涉及开发新的深度学习和强化学习算法,用于生成歌曲,图像,绘图等。但它也是构建智能工具和界面的探索,它允许艺术家和音乐家使用这些模型。
(GitHub:)
()ZeroNet
ZeroNet是一个利用比特币的加密算法和BitTorrent技术提供的不受审查的网络,完全开源。
(GitHub:)
()Gym
OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包。这是Gym的开源库,可让让你访问标准化的环境。
(GitHub:)
()Pandas
Pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。此外,它还有更广泛的目标,即成为所有语言中最强大,最灵活的开源数据分析/操作工具。它目前已经朝着这个目标迈进。
(GitHub:)
()Luigi
Luigi是一个Python模块,可以帮你构建复杂的批量作业管道。处理依赖决议、工作流管理、可视化展示等等,内建Hadoop支持。(GitHub:)
如何开发合格的Python/Django第三方Package合格的Python/Django第三方package,以下是一个为发布新的Python/Djangopackage准备的Checklist.
1.目的
你的package应当能做一件事情,并且能把它做得很好.package名字应当具有描述性.package仓库的根目录应当以"django-"开头(如果是Django的package的话),方便其他用户查找.
如果该package的部分功能需要借助其他Pythonpackage完成,那么应当将其他package加入到依赖信息中.
2.范围
你的package功能范围应该专注于一个小的任务(就像UNIX的原则一样),这意味着该package的逻辑紧凑,用户也更容易修改或取代这一package.
3.文档
没有文档的package只能说是测试package,Docstring无法代替说明文档.
我们可以借助ReStructuredText和Sphinx这样优秀的工具撰写文档.这些文档应到放在上,并使用webhooks来随时更新.
package的依赖,安装说明,都应当纳入文档中.
4.测试
你的package应当包含测试代码.测试代码能提高可靠性,更能方便其他贡献者提交代码.如果有必要,应当将如何运行测试纳入文档中.如果你和你的贡献者们能在提交pullrequest运行测试,那必定会带来更高质量的代码.
5.维护
你的package应当定期维护更新.每次更新代码库中的代码时,如果有必要,不要忘了上传到PythonPackageIndex中.
6.社区
良好的package一般都会得到社区的贡献者帮助提交的代码和补丁,所有贡献者的名单应当列在CONTRIBUTORS或AUTHORS文档中.
尽力管理由你领导的package产生的社区.如果你的代码被fork了,应当尽力给与关注,试着将部分内容merge到你的package中.如果该fork与原来的package功能上已有分化,则应提醒该fork开发人员重新命名该fork.
7.模块化
你的package应当能简单的被应用到任何Django项目中(针对Djangopackage),并且不会代替其他核心部件(templates,ORM等).尽量减少对其他package的影响.
8.PyPI
对于major和minorrelease,应该将其放置到PyPI,方便其他开发人员下载获得源代码.对各release使用适当的版本号.
9.依赖
package中所依赖的其他package应当使用宽松版本号写入requirements中,而不是用绝对版本号:
#requirements
#不使用Django==1.5.2,而是用
Django=1.5,=1.2.3,
.版本号
对于Python/Djangopackage,可以参考PEP对package进行版本编号,形式如A.B.C:
A代表着majorrelease,B代表minorrelsean,C代表bugfixrelease.
.名字
package的名字至关重要.恰当的命名使得package容易被发现.
.使用协议License
每个package都应当有合适的License,对于没有特殊的package可以使用BSD或MITlicense,这两个license允许大多数商用和非商用.将License的内容拷贝黏贴到LICENSE文档中.
.代码
你的package中的代码应当清晰易懂,不要使用奇怪的python语法.
.URLNamespaces
对于Djangopackage,为了避免与其他package的url设置重提,可以使用的URLnamespaces.
如何windows7下搭建django开发环境1安装python
由于之前《Windows7系统下安装Python》已经详细介绍过python的安装这里不再赘述;
如何windows7下搭建django开发环境
2
ipython是一个python的交互式shell,比默认的pythonshell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bashshell命令,内置了许多很有用的功能和函数。在windows7下只要pipinstallipython就装好了,通过ipython启动。
如何windows7下搭建django开发环境
如何windows7下搭建django开发环境
3
1、通过pip安装在windows7下只要pipinstalldjango就装好了。
2、也可以通过源码安装,gitclone下载源码;通过pythonsetup.pyinstall安装;
4
创建第一个django应用
安装django后会有django-admin命令,通过django-adminstartprojectmysite即可创建;
进入目录通过pythonmanage.pyrunserver.启动应用
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.NET Core/.NET 开源项目汇总:WPF组件库
WPF,作为Windows Presentation Foundation,是微软提供的一个用户界面框架,属于.NET Framework 3.0的一部分,旨在提供统一的编程模型、语言和框架,实现界面设计人员与开发人员工作的分离,同时提供全新的多媒体交互用户图形界面。然而,尽管微软提供的WPF控件功能强大,但其样式可能并不尽如人意,需要专业的美工进行设计或定制。因此,开源社区中涌现了众多无私奉献的大牛分享出既美观又实用的WPF组件库,为开发者提供了丰富的选择。以下是几款优秀的开源WPF组件库,供您参考。 一、MaterialDesignInXAML MaterialDesignInXAML是一个完全开源的WPF GUI库,它与MahApps和Dragablz兼容,提供了一套现代流行的设计语言,使得开发人员能够轻松地将美观的桌面应用程序带入生活。该库提供了丰富的组件和功能,包括: 首页:布局简洁、清爽,效果直观。 支持主题风格切换:库内包含数十种颜色风格,满足大部分配色要求,同时支持自定义皮肤。 按钮:提供多种形状的交互按钮,如圆形按钮、图标按钮、按钮进度、按钮文字提示等,使Web中的常见效果在WPF中也能轻松实现。 输入验证框:实现了多种验证器,简化了表单验证的代码,同时提供了友好的界面提示。 标签:控件支持英文Chips,用于显示标签,特别适用于显示大量数据时,可通过点击进行过滤。 卡片:卡片式布局,用于显示数据,提供更生动、友好的展示方式,支持+文字的形式。 图标:提供了成百上千种矢量图标供选择,方便用于菜单图标、按钮图标等。 分组框:类似卡片的组合框,允许自定义Header,并支持添加。 进度条:提供多种样式,适用于不同需求,使得调整进度条各个部分变得简单。 对话框:遮罩式对话框,支持整个窗体遮罩或窗体部分用户控件对话框,实用性高。 抽屉:支持从东、南、西、北四个方向打开抽屉,用于提供额外的功能或内容。 提示信息:提供了一种不弹框的提示方式,用于显示不需要用户操作的即时信息。 二、MahApps.Metro Metro是一个允许开发人员为WPF应用程序设计Metro或现代UI的框架。它重写了所有常见WPF控件的默认样式,提供了现代外观,并包含了一些基于WindowsPhone、Windows8和Windows(UWP)应用程序概念的自定义控件。MahApps.Metro的源代码托管在GitHub上,易于访问和改进。 三、AduSkin AduSkin是一款简单美观的WPF UI库,融合了多个开源框架组件,为个人定制UI提供了丰富选项。它支持动态修改皮肤,提供大量产品示例,供学者参考和使用。AduSkin的官方网站和开源地址均在GitHub上,方便开发者获取和使用。程序员的交流平台有哪些?
GitHub,一个面向开源及私有软件项目的托管平台,因其支持Git作为唯一版本库格式而闻名。该平台汇集了全球超两千八百万注册用户和七千九百万代码库,成为世界最大的代码存放网站及开源社区。程序员在这里交流,分享代码,探寻项目。高效使用指南:如何使用GitHub?
Gitee,中国版的GitHub,提供基于Git的代码托管服务。拥有五百万注册开发者和超过一千万代码仓库。Gitee提供免费Git仓库、代码质量检测、项目演示等功能,支持团队协作开发,适用于五人以下小团队,提供项目管理、代码托管、文档管理服务。
Coding,云端开发平台,集代码托管、运行空间、质量控制、项目管理等功能于一体,还包括社会化协作功能和社交元素,方便开发者技术讨论和协作。其代码管理功能与GitHub类似。
掘金,开发者成长社区,内容涵盖前端、后端、Android、iOS、人工智能等,首页文章排名取决于质量与点赞数。掘金还设有各类技术交流群,便于开发者互动。
CSDN,程序员技术博客的发源地,内容限定于计算机领域,汇聚大量技术文章、解决方案、源代码和课程,可学习丰富知识。
博客园,面向开发者的专业知识分享社区,专注于计算机领域,文章质量上乘,注重首页博文质量,界面简洁,少广告。
知乎,意外的程序员交流平台。作为知识分享社区,知乎集结大量从事互联网行业的用户。知乎对原创知识保护和知识付费的实施,吸引了众多程序员大牛在此开专栏、直播和咨询。
从0到1,Vue大牛的前端搭建——异常监控系统(下篇来啦)
在本篇文章中,我们将深入探讨异常如何进行上报和分析。首先,异常上报的方式通常采用动态创建标签方法。这种技术无需加载任何通讯库,且页面无需刷新,类似于百度统计和Google统计的埋点机制。动态创建一个img标签,浏览器即会向服务器发送get请求,将需要上报的错误数据通过querystring字符串形式传输至服务器。
除了动态创建标签方式,我们也可以选择使用Ajax上报错误。上报数据时,核心信息是错误栈,它包含了错误发生的位置(行号、列号)和错误信息,对于定位错误至关重要。在上报前,需将对象序列化为字符串,并进一步转换为Base格式,以便于在网络通信中传输。后端则需执行反向操作,将Base字符串转换回JSON对象,进行错误的接收和处理。
在项目开发中,使用Vue3.0新语法,从源码层面分析Vue3.0的响应式vDOM架构,仅需三天时间即可实现项目开发。异常上报后,需要建立一个后端服务进行接收和处理。以流行框架eggjs为例,我们可以搭建eggis工程,编写error上传接口。通过在app/router.js中添加路由和在对应的controller中实现错误数据的接收和记录,例如使用fs写入日志文件或借助log4js等成熟的日志库进行日志记录。
进一步,可以利用Webpack插件实现sourcemap的上传,以实现混淆压缩代码的还原。创建Webpack插件并加载插件配置,通过读取sourcemap文件逻辑,将sourcemap上传至服务器。此外,可以使用source-map插件简化此过程,进一步优化代码还原效率。
对于异常分析,一个关键步骤是解析错误栈。考虑到此功能的实现涉及较多逻辑,将其开发为独立函数,并使用Jest进行单元测试。首先搭建Jest框架,创建stackparser.js文件和测试文件stackparser.spec.js。通过Jest,可以实现对错误栈的解析和代码位置转换为源码位置的功能。运行测试后,实现解析方法,最终将源码位置记入日志,以实现错误分析的可视化。
在异常监控系统中,可以考虑使用Fundebug或Sentry两种开源框架,以实现更全面的错误监控与管理。Fundebug专注于多种线上应用的实时BUG监控,而Sentry则是一个开源的实时错误追踪系统,支持多种语言和框架,提供与其他流行服务的集成方案,如GitHub、GitLab等。在项目管理中,逐步引入Sentry进行错误日志管理,可以提升问题修复效率和用户体验。
总结而言,通过本篇文章的介绍,我们构建了一个异常监控系统的MVP(最小化可行产品),包括异常上报、后端接收处理、错误日志记录以及异常分析等功能。未来,可以进一步升级错误日志分析与可视化,采用ELK等工具,实现更高效的错误管理。发布和部署阶段,可以考虑使用Docker等容器技术,提高项目的部署效率。最后,如果在开发过程中遇到任何问题,欢迎在评论区留言,我会及时回复,共同推动项目进展。
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