1.Vuex 4源码学习笔记 - mapState、线笔下载mapGetters、记源mapActions、码线mapMutations辅助函数原理(六)
2.EasyLogger源码学习笔记(5)
3.PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
4.EasyLogger源码学习笔记(2)
5.EasyLogger源码学习笔记(3)
6.2023小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
Vuex 4源码学习笔记 - mapState、笔记mapGetters、源码mapActions、线笔下载源码红包mapMutations辅助函数原理(六)
在前一章中,记源我们通过了解Vuex的码线dispatch功能,逐步探索了Vuex数据流的笔记核心工作机制。通过这一过程,源码我们对Vuex的线笔下载整体运行流程有了清晰的把握,为深入理解其细节奠定了基础。记源本章节,码线我们将聚焦于Vuex的笔记辅助函数,包括mapState、源码mapGetters、mapActions、mapMutations以及createNamespacedHelpers,这些函数旨在简化我们的开发流程,使其更符合实际应用需求。
请注意,这些辅助函数在Vue 3的Composition API中不适用,因为它们依赖于组件实例(this),而在Setup阶段,this尚未被创建。因此,它们仅适用于基于选项的Vue 2或Vue 3经典API。
以mapState为例,它允许我们以计算属性的形式访问Vuex中的状态。当组件需要获取多个状态时,策略源码模板怎么用通过mapState生成的计算属性可以显著减少代码冗余。若映射的计算属性名称与state子节点名称相同,只需传入字符串数组。此外,通过对象展开运算符,我们能轻松地在已有计算属性中添加新的映射。
深入代码层面,mapState的核心功能在src/helpers.js文件中得以实现。通过normalizeNamespace函数统一处理命名空间和map数据,然后利用normalizeMap函数将数组或对象格式数据标准化,最终返回一个封装后的函数对象。通过这种方式,mapState有效简化了状态访问的实现。
mapGetters、mapMutations、mapActions遵循相似的模式,通过normalizeNamespace统一输入,然后使用normalizeMap统一数据处理,最后返回对象格式的函数集合,支持对象展开运算符的使用。这些函数简化了获取、执行actions和mutations的过程。
createNamespacedHelpers则是为管理命名空间模块提供便利。通过传入命名空间值,它生成一组组件绑定辅助函数,简化了针对特定命名空间的模块操作。此函数通过bind方法巧妙地将namespace参数绑定到返回的函数集合中,实现了高效、灵活的小黄人软件源码下载命名空间管理。
本章节对mapState的实现原理进行了深入分析,并展示了其余辅助函数的相似之处。通过理解这些函数的工作机制,我们能更高效地应用Vuex,优化组件间的交互与状态管理。利用这些工具,开发者能够更专注于业务逻辑的实现,而不是繁琐的状态获取和管理。
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EasyLogger源码学习笔记(5)
在EasyLogger源码的学习中,我们了解到日志对象使用了互斥锁以确保同一时刻只有一个线程能进行操作,保证了日志管理的安全性与高效性。
对于异步输出,EasyLogger通过信号量实现了优化。当需要等待执行时,某个线程会被阻塞,以减少CPU的占用。这一特性允许用户单独设置异步输出的日志等级,提高系统的灵活性与可控性。
在文件输出时,使用了信号量集合,其中仅包含一个信号量。这一设计确保了同时只有一个线程能向文件中写入日志,避免了多线程并发写入导致的文件混乱。
日志输出的多样选择体现了EasyLogger的灵活性,无论是凌源码上洗鞋店输出到文件还是串口,都可以根据需要配置是否采用异步输出,以适应不同的应用场景与性能需求。
此外,sem_post函数用于解锁由semby指定的信号量,执行对特定信号量的解锁操作。而semop函数则用于执行一组预先定义的信号量操作,适用于对多个信号量进行原子性操作。
在信号量集合仅包含一个信号量的情况下,使用sem_post函数进行操作可能直接替代使用semop函数。这一设计简化了信号量管理,提高了代码的可读性和效率。
PostgreSQL-源码学习笔记(5)-索引
索引是数据库中的关键结构,它加速了查询速度,尽管会增加内存和维护成本,但效益通常显著。在PG中,索引类型丰富多样,包括B-Tree、Hash、GIST、SP-GIST、GIN和BGIN。所有索引本质上都是独立的数据结构,与数据表并存。
查询时,没有索引会导致全表扫描,效率低下。创建索引可以快速定位满足条件的元组,显著提升查询性能。数字克隆人源码PG中的索引操作函数,如pg_am中的注册,为上层模块提供了一致的接口,这些函数封装在IndexAmRoutine和IndexScanDesc中。
B-Tree索引采用Lehman和Yao的算法,每个非根节点有兄弟指针,页面包含"high key",用于快速扫描。PG的B-Tree构建和维护流程涉及BTBuildState、spool、元页信息等结构,包括创建、插入、扫描等操作。
哈希索引在硬盘上实现,支持故障恢复。它的页面结构复杂,包括元页、桶页、溢出页和位图页。插入和扫描索引元组时,需要动态管理元页缓存以提高效率。
GiST和GIN索引提供了更大的灵活性,支持用户自定义索引方法。GiST适用于通用搜索,而GIN专为复合值索引设计,支持全文搜索。它们在创建时需要实现特定的访问方法和函数。
尽管索引维护有成本,但总体上,它们对提高查询速度的价值不可忽视。了解并有效利用索引是数据库优化的重要环节。
EasyLogger源码学习笔记(2)
在EasyLogger源码学习中,关注函数elog_set_filter_tag_lvl(const char *tag, uint8_t level)。该函数的注释指出,仅当过滤等级level不为ELOG_FILTER_LVL_ALL时,才在0-ELOG_FILTER_TAG_LVL_MAX_NUM范围内添加新标签的过滤级别。
深入分析代码,发现其主要逻辑在于寻找未被使用的过滤级别,并将新标签与其关联。然而,代码未对在0-ELOG_FILTER_TAG_LVL_MAX_NUM范围内找不到未使用过滤级别的特殊情况进行处理。
这一问题的存在,意味着在系统资源紧张或标签使用率极高的情况下,该函数可能无法正常执行其预设功能,导致新标签的过滤等级无法被正确设置。为了确保功能的健全性和稳定性,开发者需对这一潜在缺陷进行修正。
在解决该问题时,建议增加逻辑判断,检查0-ELOG_FILTER_TAG_LVL_MAX_NUM范围内的过滤级别是否已全部被使用。如果已满,可以考虑扩展过滤级别范围或采用其他策略来容纳更多标签,以避免功能限制。
通过这一改进,EasyLogger的灵活性和兼容性将得到显著提升,更好地支持复杂应用环境中的日志管理需求。最终,这将有助于提升系统整体性能和用户体验,实现更高效、更稳定的信息记录与分析。
EasyLogger源码学习笔记(3)
在EasyLogger源码学习中,枚举变量的使用十分直观。定义枚举类型后,可以直接在代码中操作,提升可读性和代码清晰度。
va_list是一个字符指针,用于在可变参数表中导航和取值。首先,你需要定义一个va_list类型的变量ap,然后通过va_start函数初始化,ap指向变参表的第一个参数,后续的参数获取通过va_arg完成,它会根据指定类型从ap中提取并返回值,同时更新ap的位置。使用完毕后,记得调用va_end来释放ap,以确保程序的健壮性。
对于字符串处理,vsnprintf提供了格式化输出功能,它能在指定长度内限制输出,避免溢出。例如,snprintf函数可以格式化字符串并存储在给定的缓冲区中,确保字符数不超过预设的大小。
在查找字符串时,strstr函数用于在haystack中查找needle首次出现的位置,但不包括结束符。在函数定义中,诸如va_start(args, format)这样的语句用于处理可变参数。
在elog_output函数中,tag_sapce的初始化出现疑问,原因在于需要保证标签对齐,通过memset函数在前面填充空格。这里,用'ELOG_FILTER_TAG_MAX_LEN / 2 - tag_len'的长度来确保足够的空间,而不是'ELOG_FILTER_TAG_MAX_LEN + 1',因为这样可以避免不必要的填充。
在elog_find_tag函数中,返回值的问题在于它实际返回了日志的tag及其后续信息,而不是仅限于tag本身。因此,需要检查并修正这个逻辑,以确保返回正确的内容。
小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
本文旨在提供对小红书web端接口的概览,仅供学习与研究,严禁用于非法用途。请遵守法律法规,尊重版权。如有侵权,请及时告知,感谢配合。一、notejs接口调用方法(源码级别):
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以下是小红书推荐接口的代码示例,用于更新推荐内容。 RECOMMEND = "homefeed_recommend" FASION = "homefeed.fashion_v3" FOOD = "homefeed.food_v3" COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3" MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3" CAREER = "homefeed.career_v3" EMOTION = "homefeed.love_v3" HOURSE = "homefeed.household_product_v3" GAME = "homefeed.gaming_v3" TRAVEL = "homefeed.travel_v3" FITNESS = "homefeed.fitness_v3"三、已支持接口列表如下:
包含以下接口用于访问与小红书相关的数据: 小红书关键字搜索 小红书用户信息详情 小红书用户笔记列表 小红书单个笔记详细数据 小红书用户关注列表 小红书用户粉丝列表 小红书用户点赞的笔记列表 小红书用户收藏的笔记列表 小红书笔记的评论列表 小红书单条评论下的回复列表 小红书单个笔记关联的商品列表 小红书商城店铺下的商品列表 小红书话题页/poi页相关接口easylogging源码学习笔记(6)
`LOG` 是默认日志、CLOG自定义日志、LOG_IF条件日志
特殊日志
LOG_EVERY_N、LOG_AFTER_N、LOG_N_TIMES
for (int i = 1; i <= ; ++i) {
LOG_EVERY_N(2, INFO) << "Logged every second iter";
}// 5 logs written; 2, 4, 6, 7,
for (int i = 1; i <= ; ++i) {
LOG_AFTER_N(2, INFO) << "Log after 2 hits; " << i;
}// 8 logs written; 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,
for (int i = 1; i <= ; ++i) {
LOG_N_TIMES(3, INFO) << "Log only 3 times; " << i;
}// 3 logs writter; 1, 2, 3
条件日志和特殊日志可以搭配使用
* `VLOG_IF(condition, verbose-level)`
* `CVLOG_IF(condition, verbose-level, loggerID)`
* `VLOG_EVERY_N(n, verbose-level)`
* `CVLOG_EVERY_N(n, verbose-level, loggerID)`
* `VLOG_AFTER_N(n, verbose-level)`
* `CVLOG_AFTER_N(n, verbose-level, loggerID)`
* `VLOG_N_TIMES(n, verbose-level)`
* `CVLOG_N_TIMES(n, verbose-level, loggerID)`
日志详细等级判定
if (VLOG_IS_ON(2)) {
// Verbosity level 2 is on for this file
}
性能追踪
* `TIMED_FUNC(obj-name)`
* `TIMED_SCOPE(obj-name, block-name)`
* `TIMED_BLOCK(obj-name, block-name)`
这些宏实际上都是关于el::base::type::PerformanceTrackerPtr,一个指向el::base::PerformanceTracker的指针
#if defined(ELPP_FEATURE_ALL) || defined(ELPP_FEATURE_PERFORMANCE_TRACKING)
PerformanceTracker::PerformanceTracker(const std::string& blockName,
base::TimestampUnit timestampUnit,
const std::string& loggerId,
bool scopedLog, Level level) :
m_blockName(blockName), m_timestampUnit(timestampUnit), m_loggerId(loggerId), m_scopedLog(scopedLog),
m_level(level), m_hasChecked(false), m_lastCheckpointId(std::string()), m_enabled(false) {
#if !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING) && ELPP_LOGGING_ENABLED
// We store it locally so that if user happen to change configuration by the end of scope
// or before calling checkpoint, we still depend on state of configuration at time of construction
el::Logger* loggerPtr = ELPP->registeredLoggers()->get(loggerId, false);
m_enabled = loggerPtr != nullptr && loggerPtr->m_typedConfigurations->performanceTracking(m_level);
if (m_enabled) {
base::utils::DateTime::gettimeofday(&m_startTime);
}
#endif // !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING) && ELPP_LOGGING_ENABLED
}
在构造函数中获取一个时间,
PerformanceTracker::~PerformanceTracker(void) {
#if !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING) && ELPP_LOGGING_ENABLED
if (m_enabled) {
base::threading::ScopedLock scopedLock(lock());
if (m_scopedLog) {
base::utils::DateTime::gettimeofday(&m_endTime);
base::type::string_t formattedTime = getFormattedTimeTaken();
PerformanceTrackingData data(PerformanceTrackingData::DataType::Complete);
data.init(this);
data.m_formattedTimeTaken = formattedTime;
PerformanceTrackingCallback* callback = nullptr;
for (const std::pair& h
: ELPP->m_performanceTrackingCallbacks) {
callback = h.second.get();
if (callback != nullptr && callback->enabled()) {
callback->handle(&data);
}
}
}
}
#endif // !defined(ELPP_DISABLE_PERFORMANCE_TRACKING)
}
在析构函数中获取一个时间,处理时间data,使用PerformanceTrackingCallback类型指针callback,并在callback->handle(&data)中处理输出。
由于定义了ELPP_FEATURE_PERFORMANCE_TRACKING,因此在初始化(INITIALIZE_EASYLOGGINGPP)中实际上是安装了一个base::DefaultPerformanceTrackingCallback。
在PerformanceTracker类的handle函数中,callback是一个PerformanceTrackingCallback类型指针,由于安装的是DefaultPerformanceTrackingCallback对象,因此是一个基类指针指向了派生类对象。处理输出的逻辑在DefaultPerformanceTrackingCallback类的handle函数中。
DefaultPerformanceTrackingCallback类的handle函数首先会将数据成员m_data的指针赋值给函数参数,并创建一个base::type::stringstream_t类型的对象ss用于构建输出内容。根据m_data的dataType,输出不同的信息。在输出时,会使用el::base::Writer类构造并输出内容。
云原生学习笔记-Jenkins获取源码并用Maven打包
借助Jenkins,通过集成Maven构建工具,可实现自动化获取源码并打包成jar文件。操作步骤如下:
在构建环境设置中,首先添加构建步骤,选择预先配置的Maven版本。点击应用并保存,这一步为Jenkins指示,其在获取源码后将使用配置的Maven进行打包操作。
在构建步骤配置中,目标选项设置跳过测试,确保构建流程的高效性。保存后返回至上一层界面,点击立即构建,此操作将触发Jenkins执行构建流程,由于Maven初始化仓库并下载依赖,构建时间可能较长,日志中记录详细信息。
构建完成后,Jenkins显示成功提示。进入容器内部,将发现新增加的target目录下,存在生成的jar文件。
接下来,将使用Jenkins将该jar文件推送到Docker,实现自动化部署和运行。至此,通过Jenkins集成Maven和Docker,完成自动化源码获取、打包、推送至Docker并运行的全过程。
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