但是在 Python 的标准库中有 ast 库，其可用于提取函数、方法和文档字符串。我们可以通过先将代码转换为抽象语法树，然后使用 Astor 包将其转回代码，从而将代码中的注释删除。...令人难以置信的是，fast.ai 库可以让你非常便捷地使用这个技术，而且不用考虑太多的细节。...以上是使用 fast.ai 时 train_lang_model 函数的一部分 在构建语言模型时，需要仔细考虑将要用于训练的语料库。...理想情况下，你会使用与目标问题类似的语料库，这样就可以充分地捕获相关的语义和词汇。例如，对本实验来说 stack overflow 数据是一个很好的语料库，因为这个论坛中包含了非常丰富的代码讨论。...如下代码可以作为示范： ? 一个将所有需要构建语义搜索的部分聚合在一起的类。 最后，这份笔记向您展示如何使用上面的 search_engine 对象创建如下的交互式演示： ?
制品存储风险 团队内部搭建的制品库是单点的，缺乏集群部署 资源浪费 因为没有统一的制品库，存在重复建设的问题；维护成本高，或者说目前根本就没有维护 制品和CI/CD流水线 对于CI/CD流水线而言，制品起到一个...如果缺乏有效的制品管理策略和工具，根本不可能建立高效的流水线；脱离制品管理，每次只能重新从代码开始构建，对于任何企业组织是不可接受的，同时也不符合“一次构建，多次使用”的原则。...你可能会碰到这种情况，测试同学会通过各种方式去询问那个版本可以测试，包在哪里等情况。 包的元数据 何为包的元数据？...这些信息对于测试人员「追踪问题的引入，后续改进，版本回归」至关重要，通俗点说，弄清楚制品的前世今生。 那么这些信息哪里来？当然是持续构建CI流水线，需求，代码提交都可以通过CI流水线收集。...规范制品库命名 如果团队比较单一，对制品管理的要求不高，按照以上方式基本可以满足需求。
制品存储风险 团队内部搭建的制品库是单点的，缺乏集群部署 资源浪费 因为没有统一的制品库，存在重复建设的问题；维护成本高，或者说目前根本就没有维护 image.png 制品和CI/CD流水线 对于...如果缺乏有效的制品管理策略和工具，根本不可能建立高效的流水线；脱离制品管理，每次只能重新从代码开始构建，对于任何企业组织是不可接受的，同时也不符合“一次构建，多次使用”的原则。...这些信息对于测试人员「追踪问题的引入，后续改进，版本回归」至关重要，通俗点说，弄清楚制品的前世今生。 那么这些信息哪里来？当然是持续构建CI流水线，需求，代码提交都可以通过CI流水线收集。...规范制品库命名 如果团队比较单一，对制品管理的要求不高，按照以上方式基本可以满足需求。...制品库权限规范化 不管是基于开源工具，还是自研工具，基于制品仓库的权限设计也是必要的，做到团队产品的隔离。
DevOps相关的管理实践和工程实践有很多，从精益看板，版本控制，流水线，TDD，代码检查，部署发布等等，对于混沌初开的组织，从哪里开始呢？...无非表现下面几个情况： 稍微好点的有个FTP服务器存放，差点的就通过乱七八糟的工具来回传递 制品的版本追踪混乱，相互问来问去，测试问开发，开发问测试，运维问开发，实施问xxx 大点的组织，可能好点，搭建个开源制品库...，可能又会出现，好多个不同团队的制品库，浪费严重 后面的自动化部署也就不用考虑了，肯定也不咋地 ......理由如下： 成本相对高（相对于制品而言），周期长，不是所有团队自动化能力都很高 基本自动构建能力还都是有的，只是好坏问题，CI/CD建设是个持久战 但是安装包，肯定都是有的吧？...构建的终点是它 部署的起点是它 制品是版本控制的产物，承载了很多研发过程信息 制品还可能是黑客关注的对象，潜藏未知的风险 控制了“制品”，你就控制了“团队交付要道”，左边跟他们可以谈构建，右边可以跟他们谈部署
图表即代码是将图表以领域特定语言作为载体，围绕于不同的使用场景，转译生成二次产物 —— 如概念图、架构图、软件架构等。 对于造图形库这个库，我的想法由来已久。...在初期，我们想提供的是：架构图的线上化呈现，也就是可以通过代码化架构图的方式，诸如于 Mermaid 就可以提供这样的功能。 与此同时，在半年前，Quake 框架 也卡在这样一个可视化的图形库中。...于是，在挖坑之前，我开始思索我要构建的是怎样一个图形库。值得庆幸的是：哪怕不存在上述的三个原因，我也打算造一个轮子。当然，之前的重点可能不是可用，现在必须要提供一个可用的轮子。...它可以借助于特定的工具进行编辑、预览、查看，又或者是通过专属的系统部署到服务器上。...随后，布局的计算依赖于数据 + 模型，对于一个图表既代码的系统来说： 模型，依赖于 DSL 生成的构建的模型。
制品存储风险 团队内部搭建的制品库是单点的，缺乏集群部署 资源浪费 因为没有统一的制品库，存在重复建设的问题；维护成本高，或者说目前根本就没有维护 制品和CI/CD流水线 对于CI/CD流水线而言...如果缺乏有效的制品管理策略和工具，根本不可能建立高效的流水线；脱离制品管理，每次只能重新从代码开始构建，对于任何企业组织是不可接受的，同时也不符合“一次构建，多次使用”的原则。 ...你可能会碰到这种情况，测试同学会通过各种方式去询问那个版本可以测试，包在哪里等情况。 包的元数据 何为包的元数据？...这些信息对于测试人员追踪问题的引入，后续改进，版本回归至关重要，通俗点说，弄清楚制品的前世今生。 那么这些信息哪里来？当然是持续构建CI流水线，需求，代码提交都可以通过CI流水线收集。...规范制品库命名 如果团队比较大一，对制品管理的要求不高，按照以上方式基本可以满足需求。
对于一个准备开始DevOps实践的团队，从哪里出发呢？...代码管理/分支策略 代码托管在哪里？ 使用git or svn? 分支策略/分支模型？ CI 服务可以访问您的代码库吗？ 代码结构如何？需要一个库，还是多个库？ 版本号定义？ 依赖管理？命名规则？...与代码仓库，制品库集成？ 静态代码检查？SonarQube 多分支/多个仓库，相互依赖？ 3....制品库 选择合适的制品库服务器 (jar, npm, nuget, docker or other package ?) 制品的版本？如何与code commit id 关联？...制品库保存策略/tag 管理 4. 测试类型 CI阶段除了保证代码没有冲突，编译通过之外，最重要的就是测试 。每次代码变更后，我们需要自动运行测试用例。在初始阶段并不需要实现所有的测试类型。
产生的报告包括测试结果（假如测试失败，这些结果是找出哪里出了错的重要信息）和代码库的分析报告。...交付团队的某个人提交了一次修改； 持续集成服务器运行提交阶段； 成功结束后，二进制包和所有报告和元数据都被保存到制品库中； 持续集成服务器从制品库中获取提交阶段生成的二进制包，并将其部署到一个类生产测试环境中...； 测试人员执行手工测试； 一旦手工测试也通过了，测试人员会更新这个候选发布版本的状态，指示它已经通过手工测试了； 持续集成服务器从制品库中拿到通过验收测试（根据部署流水线的配置，也可能是手工测试）的最新候选发布版本...最后，如果从测试中很难消除数据库依赖的话，这也暗示着，你的代码在通过分层进行复杂性隔离方面做得不好。这也使得可测试性和 CI 在团队身上施加了一种微妙的压力，迫使其开发出更好的代码。...使用测试替身 理想的单元测试集中在很小且紧密相关的代码组件上，典型的就是单个类或一小组极其相关的类。 如果系统设计得比较好，每个类都比较小，并通过与其他类的交互完成其运行目的。
再往后比较新的是微服务架构，把一个大的系统按单体拆成一百个微服务，每个服务装在一个容器的集群里互不影响。这样就不再需要关注服务器在哪里，有没有资源，只要写代码就可以了。...在采用传统单体架构的时候，往往需要一个大的运维团队，不同的研发团队只有一个代码库，每周固定时间封版，运维团队开始构建。...所以制品库的概念越来越流行，我们也做了针对 maven、NPM、docker 镜像的制品库，我们还会做针对安卓的 APK 包等等。...制品库不仅仅是把制品存起来，还可以对其进行扫描，比如可以知道安卓包里面有哪些调用是没有意义的，哪些组件是过时的，甚至有病毒的。...你写完代码后，代码仓库会自动做扫描，比如 Java 代码哪里可能有内存泄露。我们把这些能力全部包装成一个完整的产品。
image.png 从上图中可以看出，从开发人员写下代码到服务最终用户是一个漫长过程，整体可以分成三个阶段： 从代码（Code）到制品库（Artifact）：这个阶段主要对开发人员的代码做持续构建并把构建产生的制品集中管理...构建和部署这两个过程通过制品（Artifact，又称为部署包）连接（制品是构建过程的产出，同时是部署过程的输入）。如果它们相互解耦，自然就需要有统一的地方管理存储和管理这些制品，即统一制品库。...有了统一制品库后，构建过程自动提交产生的制品到此，而「部署过程则主动到制品库拉取需要的制品进行部署，从而实现构建和部署的完整解耦。」...如下图所示，「持续交付系统需要连接项目中涉及的人、代码，制品库，以及环境」等，Jenkins仅仅起到了简单的连接作用。...所以，能够给研发过程赋能的“持续交付平台”需要具备如下特点 能够管控好“代码”，“制品”，和“环境”，整个过程都是围绕这些做文章的 隐藏底层的细节，对不同角色要友好，提供自助式的服务 控制好和外部系统的集成
---- “CODING 提供了从“需求”到“交付”的端到端工作协同和持续交付工具，提升了开发运维之间的沟通合作效率，使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。”...，达到国际一流水平，同时充分利用基础云服务商的能力，构建了 MSDN 海量有序自学习数据网络，服务覆盖全球，链接 5 亿终端用户，涵盖上百个音视频互动业务场景，单日时长突破 30 亿分钟。...打造统一的持续交付流程 将项目、代码、制品等研发资产全部迁移至 CODING 统一管理，并通过 CODING 的项目协同、代码仓库与持续集成功能设置统一的标准规范、质量门禁，约束各个开发团队的开发过程和软件质量...比如：总有人在问最新的测试版本是哪个？某个公共项目的源码在哪儿？需求信息在哪里？这时候需要梳理现有的工作流，让研发流程更加规范有序，从而提升开发人员的自服务效率。...之前各种语言的制品散落在各个团队的工作环境中，现在所有制品都可以统一放置在制品库当中。 研发信息及时通知与发布 研发消息如何第一时间通知到全员？这是即构困扰已久的问题。
编译构建 编译构建是指把软件的源代码编译成目标文件，并把配置文件和资源文件等打包的过程。 当前，业界最流行的编程语言还是Java，不同的编程语言都有不同的构建工具。...软件制品库指能够统一管理各种类型的二进制制品，同时无缝对接现有的标准化构建和发布工具的软件平台。也就说制品库既能够存储中间产物，也能存储结果产物。...比如经常听到“诶这个代码在我这里运行可以啊，怎么在你哪里运行不了？那肯定是你本地服务器的毛病。”因此，通过制品库的使用，能逐步避免这类现象的产生。...这个是我们在某客户那里的制品库落地案例（点击了解CPack制品库）。该客户是内外网隔离的，私服负责从外网的中央仓库下载依赖包，内网的依赖库和外网的私服库进行打通，以便于数据同步。...系统会自动构建、测试并准备代码变更，以便将其发布到指定环境的过程，包括开发环境、预发布环境、生产环境等。 系统模板是自动化部署服务的关键特性。
在当前主流的 DevOps 产品中，代码、构建、部署全流程自动化触发执行的特性基本都是得到了比较好的解决，但是随着研发管理的深度、精细度要求越来越高，需要研发同学维护的数据也随之不断增多，管理维护项目数据的项目管理工作量也在不断增大...这些都是多云管理的范畴之内。 Erda 目前在 K8s 集群管理、公有云服务对接管理方面都是做得比较好的，大家可以体验使用，对这部分内容感兴趣的同学欢迎联系我们，一起沟通、碰撞想法。...首先，在应用通过代码持续构建部署到开发/测试环境，实现了代码到服务的全流程自动化。 其次，项目中共用的中间件进行了统一管理。...这些中间件在 Dice.yml 中可以一键部署，实现真正项目级的中间件管理，彻底解决用户依赖中间件的烦恼。 前面提到了代码到服务的全流程自动化，其实制品到服务也是这个全流程中的一个环节。...研发流程的自动化 上述的代码到服务、制品到服务的全流程当然是在研发全流程自动化中进行的。
云开发不必关心开发在哪里，云服务不关心调用到哪里，而云资源方面也不用关心运行到了哪里。这就是从基础设施上云到业务上云，再到当前的全栈云，这样的一条全企业数字化转型之路。...DevOps 建设要首先要做的是敏捷的建设，因此需要更灵活的需求管理工具，在整个应用交付阶段需要自动化构建和环境快速管理。...从软件开发到应用交付之间，需要有一套统一的制品库将所有的制品进行统一纳管，基于统一的制品可以进行智能化的验收测试。在这整个阶段，核心准则是版本控制一切，内建质量、自动化，过程度量。...这个图片是端到端的 DevOps 能力图谱，建设的重点在图谱下方的持续交付工具链。我们需要采取统一的代码管理工具，帮助我们自动化的提升代码的质量。...另外，在持续部署阶段，要做好数据库的发布，对不同版本的接口做好管理，并结合一些好的自动化的工具做自动化测试。这些功能点需要一个交付部署流水线串连起来。
这种方式就是将所有的微服务放在同一个代码库中，并且使用一个CI构建。这么做唯一的好处就是只需要管理一个代码库，但随之而来的麻烦会让你应接不暇。...多个代码库、多个CI构建 ? 每个微服务都有一个对应的代码库，每个代码库对应一个CI构建。这时候每个微服务变得独立，修改运行部署不再相互依赖，大大降低了耦合度，方便了代码的管理和维护。...而对于Git代码库，划分多个代码库更加合理更加易于管理。 针对微服务架构，我们采用了多个代码库多个构建的方案。 ?...所以我们的CI构建就映射到一个微服务版本中，每个微服务代码提交代码库时会产生一个commitId，通常我们会针对这个commitId来进行一次构建，因此代码库分治也一定程度上避免了commitId不能与某个微服务对应的问题...故此不用再锁定代码库。 五、总结 当微服务的出现，你是否觉得多代码库的git库更利于代码的管理呢？针对git库的结构你是否觉得多代码库多构建的方式更好呢？
云开发不必关系开发在哪里，云服务不关心调用到哪里，而云资源方面也不用关心运行到了哪里。这就是从基础设施上云到业务上云，再到当前的全栈云，这样的一条全企业数字化转型之路。...DevOps建设要首先要做的是敏捷的建设，因此需要更灵活的需求管理工具，在整个应用交付阶段需要自动化构建和环境快速管理。...从软件开发到应用交付之间，需要有一套统一的制品库将所有的制品进行统一纳管，基于统一的制品可以进行智能化的验收测试。在这整个阶段，核心准则是版本控制一切，内建质量、自动化，过程度量。...这个图片是端到端的DevOps能力图谱，建设的重点在图谱下方的持续交付工具链。我们需要采取统一的代码管理工具，帮助我们自动化的提升代码的质量。...另外，在持续部署阶段，要做好数据库的发布，对不同版本的接口做好管理，并结合一些好的自动化的工具做自动化测试。这些功能点需要一个交付部署流水线串连起来。
3， 制品库：存储全语言制品的仓库，提供依赖解析及文件存储能力。 4， 元数据：软件生命周期全过程数据，如需求id、代码提交信息、构建环境、静态扫描结果、测试通过率、安全扫描结果等。...，由专门团队在源码仓库中统一管理流水线，分支管理短周期分支分支频繁地向主干合并非流水线内容制品管理1)将依赖组件纳入制品库管理 2)将所有交付制品纳入制品库管理，比如:测试报告 3)制品库读写有清晰的权限管控制度建设统一制品库...单一可信数据源版本控制系统和制品库作为单一可信数据源，覆盖生产部署环节建立统一制品库，在jenkinsfile中指明制品库地址，构建时不使用pom文件中的依赖解析地址，而由其他方式修改依赖解析仓库到唯一可信仓库中...，并将代买坏味道数量、代码重复率等结果数据以元数据方式回写制品库。...技术点：sonarqube代码静态扫描反馈处理根据代码质量检查结果反馈及时处理，根据质量规约维持一定的技术债代码静态扫描结果与制品绑定，回写到制品库。
开发阶段的输出是源代码。 3. 构建 构建阶段是将开发阶段的源代码转化为可执行文件的过程。这个过程通常包括编译、链接和其他必要的步骤，以生成可以在特定环境中运行的二进制文件。...发布 发布阶段是将测试通过的二进制文件从构建环境放入制品库的过程。制品库是一个用于存储和分发二进制文件的地方。发布阶段的目的是确保二进制文件在进入生产环境之前能够被正确地存储和管理。 6....部署 部署阶段是将制品从制品库取出，并安装到生产环境的过程。这个过程通常包括将二进制文件从制品库复制到生产服务器，并进行必要的配置和安装步骤。...监控的目的是确保软件始终处于最佳状态，并提供稳定的用户体验。 现在，让我们重点解释发布和部署的区别： 发布是将构建产物从构建环境放入制品库的过程，而部署是将制品从制品库取出并安装到生产环境的过程。...这两个过程具有先后顺序，并且对于软件的发布和运行至关重要。 在发布阶段，团队会将经过测试验证的二进制文件放入制品库中。制品库是一个受控的环境，用于存储和管理准备发布的软件制品。
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