1.Python中使用PyScp库
2.Python代码/程序综合防护系列第 2 期对代码/软件进行时间限制
3.ProtoBuf介绍(内含官网汉化文档)
4.Protobuf入门：在linux下编译使用protobuf
5.python如何写一个稳定的源码websocket服务端?
6.protobuf 详解

Python中使用PyScp库

       PyScp是一个Python库，专用于处理Scp文件，源码即Secure Copy Protocol文件。源码Scp文件的源码网络协议用以在不同设备间安全复制文件，而PyScp提供了一套接口，源码简化了Python中处理Scp文件的源码雪花算法源码图解步骤。

       要开始使用PyScp，源码首先需确保其已安装。源码可通过pip命令安装。源码

       PyScp库集成了多种接口，源码为Scp文件的源码处理提供便利。主要包括：

       1. 连接到Scp服务器，源码使用ScpClient类创建Scp客户端并建立连接。源码

       2. 上传文件，源码通过put方法完成文件传输。源码

       3. 下载文件，通过get方法实现文件从Scp服务器的获取。

       4. 列出目录，使用ls方法查看Scp服务器上文件目录。

       5. 删除文件，借助rm方法在Scp服务器上移除指定文件。

       在使用过程中，可能会遇到如ScpError、ConnectError、IOError等异常报错。这些错误通常伴随具体问题指示，需根据提示进行修正。

       更多详细信息和示例代码可在PyScp的官方文档pyscp.readthedocs.io/en...中找到。

       总结而言，PyScp是一个功能强大的Python库，专为Scp文件的处理而设计。它简化了文件上传、下载、列出目录和删除等操作，同时也为开发者提供了丰富的异常处理机制，确保了程序的稳定性和可靠性。

Python代码/程序综合防护系列第 2 期对代码/软件进行时间限制

       时间限制是一种常见策略，旨在控制软件或代码的使用期限。本文将介绍如何在Python中实现时间限制功能，以帮助开发者确保软件的有效使用周期。我们将在本地时间限制、网络时间限制以及利用NTP协议获取时间这三个方面进行探讨。

       本地时间限制是通过比较当前时间与设定的过期时间来实现。如果当前时间小于过期时间，如何看懂yolox源码则认为限制条件未达到；反之，则采取相应措施，如自动退出程序或提示用户购买许可。

       网络时间限制涉及到从网站获取当前时间并与预设时间进行比较，以实现时间限制。然而，这种方法的可靠性依赖于网站的正常运行，因此可能存在不可预测的风险。

       NTP协议（Network Time Protocol）提供了一种获取精确时间的高效方法。它使计算机能够同步服务器或时钟源的时间，包括高精度的时间校正。利用NTP协议，开发者可以轻松地获取全球范围内的时间，从而实现跨地域的时间限制功能。实现这一功能需要安装ntplib库，并使用NTP服务器获取时间。

       在代码中使用NTP协议时，可以利用pool.ntp.org作为默认服务器，它会根据IP地址自动选择合适的时区。若需要特定时区，如中国时间，可将服务器地址更改为cn.pool.ntp.org。全球范围内的NTP服务器地址包括但不限于欧洲、亚洲、大洋洲、北美和南美等地区的国家服务器，例如奥地利的at.pool.ntp.org、中国的时间服务器cn.pool.ntp.org等。

       在实际应用中，开发者需确保代码中正确地利用这些服务器地址，并且实现相应的逻辑判断，以决定是否达到时间限制条件。这通常涉及到比较从NTP服务器获取的时间与设定的过期时间。如果当前时间超过了过期时间，程序应执行相应的限制操作，如自动退出或提示用户购买许可。

       通过上述方法，开发者可以有效地实现时间限制功能，确保软件或代码的使用期限得到控制，从而避免非法使用或滥用。实现这一功能不仅有助于保护软件的商业利益，还能为用户提供更好的使用体验。然而，8款直播源码在实际操作过程中，开发者还需考虑到可能遇到的技术挑战和安全风险，确保实现的时间限制功能稳定可靠。

ProtoBuf介绍(内含官网汉化文档)

       Protocol Buffers是一种跨语言、平台无关且可扩展的结构化数据序列化方法，适用于通信协议和数据存储。它通过定义message数据结构，编译为二进制码流进行高效传输或存储，相比XML更小、更快且更简单。

       使用Protocol Buffers时，首先编写一个接口描述语言(IDL)文件，定义数据结构，然后进行序列化和反序列化操作。其编码格式类似于Tag-Length-Value，Tag由field_number和wire_type组成，wire_type有六种编码类型。其中，Length在某些类型中可选，通过Varint编码确定数据边界。

       在Python应用中，Protocol Buffers编译器会根据.proto文件生成包含消息类型描述符的模块，配合元类实现数据访问类的动态生成。本文主要介绍Proto3语法，可参考Google官方汉化文档了解更多，链接见文中。

       例如，一个简单的SearchRequest消息定义包含查询字符串、结果页面号和每页结果数。在.proto文件中，使用.proto3语法声明字段类型，包括标量和复合类型。消息可以包含嵌套消息，并支持注释和在其他消息中声明。

       在编码过程中，可以使用Pack()和Unpack()方法处理Any消息，以及JsonString转换、时间戳操作、结构和列表值的处理。此外，还介绍了一次只能设置一个字段的Oneof特性，以及通过导入其他.proto文件来使用已定义的消息类型。

       最后，nft制作程序源码通过gRPC与Protocol Buffers配合，可以实现RPC服务，编译器能生成相应的服务接口和客户端代码。Proto3支持JSON编码，方便数据共享。使用Python编译器时，通过--python_out=选项指定输出目录，编译器会生成相应的Python模块。

Protobuf入门：在linux下编译使用protobuf

       Google Protocol Buffer（简称Protobuf）是一种由Google公司内部开发的数据标准，用于数据序列化。广泛应用于数据存储和远程过程调用（RPC）系统。它具备语言无关性、平台无关性和可扩展性，支持C++、Java和Python等语言。

       编译源码包：从GitHub下载Protobuf的源代码，以2.5.0版本为例。解压后，执行配置编译命令，创建文件。编译后，文件夹中将包含bin、include和lib目录。

       测试工程：将include目录下的文件按目录结构和lib/libprotobuf.a复制到测试目录。定义结构化数据Content，包含id（int）、str（string）和opt（可选成员）。使用protoc程序将Mymessage.proto文件编译成目标语言，生成Mymessage.pb.h和Mymessage.pb.cc文件。

       将编译后的Mymessage.pb.o文件与Writer.cpp文件一起编译，生成log文件。Reader从log文件读取，反序列化后获得结构化数据。

       Protobuf的优点在于高效、紧凑的二进制数据序列化方式，使其适合数据存储和RPC通信。然而，它缺乏复杂概念表示的能力，与XML相比在通用性上仍有不足。XML自解释性使其在文本描述方面优于Protobuf。

       高级应用包括嵌套消息、Import Message和动态编译。嵌套消息如Person包含PhoneNumber，聚合司机端源码用于Person中的phone域。Import Message允许在包中定义公用消息，通过包引入使用。动态编译允许在运行时处理未知的.proto文件。

       编写新编译器：利用Google Protocol Buffer源代码中的protoc编译器，可以开发支持其他语言的编译器。通过实现CodeGenerator派生类，实现代码生成功能。

       Protobuf的编码方式使用Varint表示数字，节省空间。Varint用一个或多个字节表示数字，值越小字节越少。消息序列化为紧凑的二进制数据流，无需分隔符，可优化大小。

python如何写一个稳定的websocket服务端?

       深入理解asyncio中的Server对象，它是构建websocket服务端的关键组件。官方并不推荐直接初始化Server对象，而是通过create_server或create_unix_server等工厂方法进行构造。

       Server对象包含loop、socket、protocol_factory以及SSL相关参数。其核心功能方法包括：

       start_serving：启动服务处理请求，确保Server正常运行。

       serve_forever：持续接收并处理请求，维护Future对象以跟踪协程状态。

       close：关闭Server，停止接收新请求。

       在websockets项目中，Server通过工厂方法创建，配合with语句使用。在实际应用中，用户通过Python异步特性与Server交互，实现websocket服务。

       总结，通过asyncio提供的Protocol-Transport框架，websockets实现了用户友好接口。用户可以利用Python的异步特性，通过with语句轻松管理websocket连接。

       下篇将聚焦于asyncio中的Future和Task这两个核心容器，进一步深入理解它们在异步编程中的角色与应用。

protobuf 详解

       Protobuf，即Protocol Buffers，是Google公司设计的一种轻量级、高效的结构化数据存储格式，用于结构化数据的序列化。它被广泛应用于数据存储和远程过程调用（RPC）的数据交换，支持语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。目前主要提供了C++、Java和Python三种语言的API。

       Protobuf的优势在于其简洁性和高效性，允许开发者定义数据结构，并以二进制格式进行序列化和反序列化，从而节省了数据传输和存储的空间，同时也加快了数据处理的速度。然而，它也有一些劣势，比如学习曲线陡峭，对于初学者来说可能需要一定时间来熟悉其语法和使用方法。

       在安装Protobuf时，protoc（Protocol Compiler）是核心组件，它能将.proto文件编译成不同语言的源代码。为了在Windows环境下安装protoc，首先需从GitHub下载protobuf源码，解压后添加bin目录路径到系统环境变量，然后通过命令行运行protoc查看是否成功安装。

       对于Go语言的支持，由于protobuf本身并未直接提供Go语言的API，需要额外安装protoc-gen-go插件来生成Go语言的序列化和反序列化代码。在安装完protobuf后，使用Go1.+版本的命令行安装protoc-gen-go插件。如果需要生成gRPC相关的Go代码，则需要安装protoc-gen-go-grpc插件。

       Protobuf的语法涵盖了多种数据类型，包括标量类型、可选类型、重复类型、映射类型以及嵌套的message类型。message成员可以被指定为标量类型，如字符串、整数等，也可以嵌套其他message类型。消息字段可以被标记为可选或重复类型，以适应不同的数据需求。

       在.proto文件中定义消息类型时，可以使用默认值来简化序列化过程。默认值在解析数据时如果消息中未包含特定的字段，则将该字段设置为默认值。此外，Protobuf还支持enum（枚举类型）和oneof（互斥字段组）特性，用于定义具有预定义值列表的字段和最多只能设置其中一个字段的字段组。

       为了将message与RPC（远程过程调用）结合使用，可以在.proto文件中定义RPC服务接口。通过protobuf编译器protoc，可以生成特定语言的RPC服务代码，包括生成序列化和反序列化的代码以及RPC服务的客户端和服务器代码。

       使用protoc编译器将.proto文件编译成目标语言的源代码。编译命令通常会指定输出目录和目标语言，如Go语言。通过设置--go_out参数，可以指定生成的Go代码的基本路径。同时，--go_opt参数可以用来为生成的Go代码指定额外的优化选项。--proto_path参数用于设置Protobuf查找.proto文件的路径。

       生成gRPC相关的Go代码需要使用protoc-gen-go-grpc插件，并通过--go-grpc_out参数指定输出目录。这将产生用于gRPC服务的客户端和服务器代码。

       要使用protobuf，通常会从源代码下载protobuf，然后通过命令行工具protoc进行编译，从而生成特定语言的序列化和反序列化代码，以及RPC服务代码。对于Go语言，除了需要安装protobuf和protoc-gen-go插件外，还需根据需求安装protoc-gen-go-grpc插件来生成gRPC相关的代码。

如何使用Python中的buffer

       è¦ä½¿ç”¨ä¹‹å‰å…ˆåˆ°code.google.com上搜索protocol buffer，下载到本地，解压后依次执行： ./configuremakemake checkmake install 最后一步涉及到权限，可能会需要sudo。 二、定义一个proto文件 下面依然是给出一个简单的例子，要使用proto首先需要自己定义一个proto文件，定义一个people.proto文件，内容如下： message people{ optional string name = 1; optional int height = 2;}三、生成一个python可用的py文件 然后就是生成对应的py文件，命令如下： protoc -I=./ --python_out=./ people.proto 其中-I是source的路径，--python_out表示对应python库的生成路径，然后是对应的proto文件。当然，pb还支持c++和java，修改--python_out即可。 完成后就有对应的people_pb2.py文件了。导入后即可使用，第一次安装后直接用应该会提示：ImportError: No module named google.protobuf，这是因为找不到对应的库路径导致，到你下载的pb路径下，找到python路径，执行sudo python setup.py install，执行完后可以通过执行sudo python setup.py test检查是否有安装成功，如果最后提示 ---------------------------------------------------------------------- Ran tests in 0.sOK那么就是安装成功了，此时再导入对应的pb2.py文件即可使用。 四、导入使用的简单例子 给出一个简单的调试例子： import people_pb2 pbFirstPeople = people_pb2.people() pbFirstPeople.name = joey pbFirstPeople.height = print pbFirstPeople 输出结果为：name: joey

Protocol Buffer详解（一）

       Protocol Buffer是一种支持多平台、多语言、可扩展的数据序列化机制，与XML相比，protobuf体积更小、速度更快、使用更简单，支持自定义数据结构。通过protobu编译器，可以生成特定语言的源代码，如C++、Java、Python，protoBuf对主流编程语言都提供了支持，使得序列化和反序列化变得非常方便。

       一、Message定义

       这里给出一个简单的例子，是一个搜索请求的message格式。

       上述例子中fields的种类都是数值型的（string和int），当然也可以指定更加复杂的fields，比如枚举类型enum，或者是嵌套的message类型。

       1、分配field编号

       上述例子中每个field都被分配了一个编号，这个编号是该field的唯一标识。需要注意的是，标识1-在编码时只占用一个字节，-占用两个字节，因此为了进一步优化程序，对于经常出现的element，建议使用1-作为其唯一标识；对于不经常使用的element，建议使用-。编号的范围是1-2^（-是系统预留的，不要使用）。

       2、field类型

       message中的field类型包含以下两种（proto3）：

       （1）singular

       （2）repeated：该类型的field可以在message中重复使用（类似于数组），它们的顺序会被保存，通过索引进行检索，数值类型的repeated默认使用packed编码方式。

       3、多message结构

       在一个proto文件中可以定义多个protobuf。

       4、reserved field类型

       在开发过程中可能会涉及到对proto文件中message各个fields的修改，可能是更新、删除某个field及其表示，这样可能会导致调用的服务失败。其中一个防止这种问题的方式是，确保你要删除的field的标识（或是名字）是reserved，具体protobuf的编译器会决定未来这个field表示能否被使用。

       5、编译结果

       对于C++开发者来说，使用protoc编译一个proto文件之后，会生成pb.h和pb.cc两个文件。

       二、数值类型

       具体proto类型对应生成类中的类型可以参考官方文档。

       三、默认值

       对于string和byte类型，默认值为空；对于bool类型，默认值是false；对于数值类型，默认值是0；对于枚举类型，默认值是第一个枚举值，默认为0；对于message类型，默认值由编程语言决定；对于repeated field，默认值为空。

       四、枚举类型

       当采用枚举类型的之后，枚举中的值都是预先定义好的，对于上述例子，我们可以再额外增加一个枚举类型corpus，具体如下。

       通常枚举类型的第一个值初始化为0，而且在message中使用枚举类型，必须要给定一个为0的值，而且这个为0的值应该为第一个元素。

       也可以给不同的元素以相同的alias，但是需要指定option allow_alias = true;具体如下。

       除此之外枚举类型不仅可以定义在message内部，也可以定义在message外部，而且在不同message中可以重用enum。

       在更改枚举类型field时，为保证系统运行正常，同样可以指定reserved数字标识和命名。

       五、使用其他message类型

       1、同文件引用

       具体如下：

       2、不同文件引用

       引用其他proto文件中定义好的message类型，具体如下。

       有时我们会对引用的proto文件进行更改，比如将其内容移动到另外一个地方，这样我们就需要对调用方import路径进行更改，当调用方非常多的时候，这种方法是非常低效的，protobuf提供一种机制，我们可以在原有位置提供一个新位置proto文件的“副本”，通过使用import public表示来实现，具体可以参考如下例子。

       这时编译器就会在某些固定目录下查询import的proto文件（具体在命令行编译的时候，由-I/—proto_path指定），如果上述路径找不到，编译器会在调用路径进行查找。通常将—proto_path设置为项目的根目录，然后import的时候使用完整的路径名。

       3、使用proto2中的message类型

       proto2中的枚举类型无法直接使用。

       六、嵌套类型

       具体如下。

       在parent message之外调用嵌套的message可以用如下方式：SearchResponse.Result，嵌套结构可以更加复杂，具体如下：

       七、更新message类型

       当现有的message已经无法满足现有业务需要，你需要更新你的message类型以支持更复杂的业务，这就涉及到向后兼容的问题了，为保证已有服务不受影响，需要遵守以下的一些规定：

       1、不要更改已经存在的fields的数字标识

       2、如果添加新的field，利用旧代码序列化得到的message可以使用新的代码进行解析，你需要记住各个元素的默认值。新代码创建的field同样可以由旧代码进行加解析

       3、field可以被删除，但是需要保证其对应的数字标识不再被使用，你可以通过加前缀的方式来重新使用这个field name，或者指定数字标识为reserved来避免这种情况

       4、int、int、uint、uint、bool这些类型都是互相兼容的，并不会影响前向、后向兼容性

       5、sint和sint之间是互相兼容的，但是和其他数字类型是不兼容的

       6、string和bytes是互相兼容的，只要使用的是UTF-8编码

       7、如果byte包含message的编码版本，则嵌套的message和bytes兼容

       8、flexed兼容sfixed,fixed,sfixed

       9、enum兼容 int, uint, int, and uint。对于这个值在转化时，不同语言的客户端处理方式会有所不同

       感兴趣的小伙伴可以关注公众号：独立团丶