刚开始学习docker命令的时候,很喜欢一个字一个字敲,因为这样会记住命令。后来熟悉了之后,每次想要做一些操作的时候就不得不 重复的输入以前的命令。当切换一个项目之后,又重复输入类似但又不完全相同的命令,仅仅通过history命令加速也有限。
Makefile是一种用于自动化构建程序的工具,它提供了一系列规则来指定源代码文件之间的依赖关系,以及如何生成目标文件。通过使用Makefile,程序员可以有效地管理和组织软件项目的编译过程,从而提高开发效率。
这篇文章打算跟大家聊聊Makefiles,作为一个后端开发者,熟练掌握Makefiles咖啡可以多喝几口。书归正传
使用 Golang 已经有一阵了,在 Golang 的开发过程中,我已经习惯于不断重复地手动执行 go build 和 go test 这两个命令. 不过,现在我已经摆脱了这个习惯。如果只用到了不带参数的简单命令,直接这么操作可能并不可怕。但是在一些复杂的任务中,如果依旧是手动执行 go build 和 go test ,就可能会成为一个让人头疼的事情。
作者简介:彭晓军,成都共维科技资深网络工程师,主要从事SD-WAN产品及方案的设计及开发工作。 SONiC-P4是Barefoot公司开发的P4模拟交换机程序,运行真实的SONiC网络协议栈。因此基于此环境,可以方便的开发和测试基于SONiC的上层特性。当前SONiC-P4可使用docker image,可运行在任何系统docker环境。本文主要基于SONiC-P4的Building Guide并结合作者自身在image build过程中遇到的问题进行说明,通过新增对OVS的支持举例说明扩展新模块时对应bu
如果你不了解 Makefile 的话,那么推荐看看阮一峰的文章「Make 命令教程」。本文通过一个重构的例子带你写出味道更好的 Makefile,让我们开始吧!
要解决上述的问题,我们需要一个构建脚本/工具来自动化的在开发、持续集成、预发布阶段提供下列功能:
编写项目的过程中,经常需要对文件进行编译和执行,查看功能开发或者修复的 Bug 是否正确。你当然可以直接执行 go build 命令用来编译,执行 go run
简介: Docker 和 go-micro Docker简介 随着云计算的到来和微服务的诞生,服务在部署的时候有更多的压力,但是一次一小段代码就产生了一些有趣的新思想和新技术,其中之一就是容器的概念。 在早些的时候,团队部署一个庞大的服务到静态服务器,运行一套操作系统,需要使用一组预定义的依赖来跟踪。例如,可能是由管理员提供的 虚拟机或者 。伸缩是昂贵的并且不一定有效,最常见的是垂直缩放,例如在静态服务器上投入越来越多资源。 针对虚拟机的配置,伴随着像 vagrant 这样的工具越来越常使用。但是运
看到k8s的源码,第一感觉是无从下手,量太大。其实看懂k8s的源码,前提是你对go比较熟悉,另外bash能看懂,源码编译用到了大量bash脚本。首先我们看下源码结构,主要的目录可以分为三类:
这里采用makefile来打包,目标是运行在linux上,所以需要进行交叉编译,其中@表示控制台不输出,<my_app>表示编译后的可执行二进制文件名称,<muduleA>要编译的模块,该模块下必须包含main.go文件
R128 S2 是全志提供的一款 M33(ARM)+C906(RISCV-64)+HIFI5(Xtensa) 三核异构 SoC,同时芯片内部 SIP 有 1M SRAM、8M LSPSRAM、8M HSPSRAM 以及 16M NORFLASH。
Makefile 是和 make 命令一起配合使用的。它是开源的构建工具,很多大型项目的编译都是通过 Makefile 来组织的。
相信许多读者体验过b站上的全景视频,如果还没有,快来体验一下吧[1]!只需鼠标点击并移动,便可360度无死角的浏览全景视频,让人如同身临其境。全景图像,又称360°全景图,其数据分布在球面空间上。但是,当我们将全景图像展开时,会造成畸变。
有时候我们顺利的将AOSP下载了下来,很多时候我们不仅仅需要去查看源码,还有以下的几个需求:
分发有一个集成第三方的组件'Netmaker',分发的实现,但是客户端也要依靠Netcile实现,而且暂未做到ios端 但是有通过DNS组件实现的案例,个人能力有限并未实现。
阿里云95块钱买的ECS要到期了,续费的话需要1000多。想了想服务器上也没啥重要的东西,于是趁着腾讯云折扣,花了288买了个三年的CVM。CVM就是一个云虚拟机,这里就暂且叫它服务器。
1、我自己尝试了Ubuntu 14.04,Ubuntu 16.04,Ubuntu 18.04,Ubuntu 20.04,Ubuntu 22.04,这几个版本安装Oracle 11.2.0.4,都能安装成功,基本步骤一样,在Ubuntu 14.04,Ubuntu 16.04安装过程一样;在Ubuntu 18.04,Ubuntu 20.04,Ubuntu 22.04安装过程一样,不过需要把gcc进行降级处理,其它过程都一样;。
使用 znly/protoc 这个镜像来在docker中生成 protobuffer 和 grpc 文件。
C 语言在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的开发环境设置步骤:
最近因为某些原因开始学V8的漏洞利用,所以打算写一个系列的文章来记录一下我的学习过程。
Rake 是一个由 Ruby 实现的 Make-like 工具,可以用 Ruby 来编排项目任务流程,例如出二进制包、构建镜像等。在 GitHub Logstash 项目的 rakelib 里找到镜像构建逻辑。
相信很多 Golang 的初级玩家不会进行程序的 Debug 定位问题单纯的靠脑子,或者效率很低的不断的添加日志打印,别问我为什么知道的因为我就是这样的,最好最快捷的问题定位方式一定是使用 Debug 打断点调试,这时就引出了本文的主角dlv。
This is a quick discussion of how to set up a local development environment for a Go API running inside of a Docker container with hot reloading. I’ve found this to be an effective way to develop locally. The full source code can be found on GitHub.
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/79122286
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1. 为什么要在eyesee-mpp 中添加sample? 1)保持整个openwrt 应用程序编写的完成性; 2)eyesee-mpp 中包含了几乎所有全志视频音频模块的sample 以及 头文件,参考以及头文件调用起来非常方便,而且可以学习各种模块的使用流程; 3)可以直接在make menuconfig 中管理应用程序,是否编译; 4)不需要将交叉编译工具链放到外面,只要按照步骤添加好sample ,就可以直接mm -B 进行编译;
我希望现在您已经开始认识到命令行是一个非常方便的数据处理环境。您可能已经注意到,由于使用了命令行,我们:
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具(如 CodeClimate 或 SonarCloud)中获益。所有这些都是本文要讨论的内容,我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中!
1.解压 runc 源码至 ~/go/src/github.com/opencontainers 目录;
流水线以job为单位运行,每个job就是自己想通过流水线做的事情,例如单元测试的job,核心是运行脚本:
本篇的代码放在: https://github.com/backendcloud/example/tree/master/bazel-sample/docker WORKSPACE文件内容: 加载rules_go 加载rules_docker 加载gazelle 准备基础镜像alpine_linux_amd64和distroless_linux_amd64 (类似Dockerfile的FROM) ⚡ root@localhost ~/bazel-sample/docker main ± c
手动绑定:进入项目>>Settings>>Runners>>Set up a specific Runner manually:
命令运行监测 监测命令的运行时间 time command ct@ehbio:~$ time sleep 5 real 0m5.003s # 程序开始至结束的时间,包括其它进程占用的时间片和IO时间 user 0m0.001s # 进程真正执行占用CPU的时间, sys 0m0.002s # 进程在内核中调用所消耗的CPU时间 user+sys是进程实际的CPU时间。如果多线程执行,这个时间可能大于Real。如果IO是瓶颈,则real会大于user+sys (单线程)。 查看正
make是一个构建工具,现在前端的构建工具有很多.像gulp,grunt等等,它们常被用在前端项目中.在后端领域常使用make来做构建这件事情.
本文介绍两款调试工具,分别是GDB和CLion,前者为命令行调试工具,后者为图形界面调试工具,后者依赖前者。两者的安装都很简单,Clion到官网下载即可,GDB也只需一行命令就可搞定。
一、明确适用场景! Docker不是万灵药,有它自己的适用场景。在你得到这些好处的同时,也是要付出相应代价的。 对开发来说,可以快速搭建起一个测试环境,比传统的虚拟机方式速度快、吃资源也要少。(基于内核LXC) 对部署来说,可以容易且方便的“容器化”方式去部署应用。 但是,他必然是有代价的,比如磁盘性能不够、学习成本等…
作为移动互联新时代的程序员,经常会把程序装进容器内运行,但是慢悠悠的镜像构建过程、国际网络的不稳定、移动联网时的流量狂奔,都让人又爱又恨。本文介绍的两步快速构建容器镜像方法,速度快到以秒为单位,能缓解镜像构建痛点。
有时我们在安装系统后,发现没有安装当前系统的内核源码在/usr/src/kernels目录下,其实我们是少安装了一个rpm包;
github.com/uber/cadence是公使衔的一个流程编排引擎。分布式、伸缩、高可靠的异步执行业务逻辑,工具比较丰富,同时提供了可视化UI。业务逻辑被建模为“工作流workflow”和“活动activities”。“工作流workflow”是业务协调逻辑的实现,其唯一目的是协调“活动activities”执行。“活动activities”是用于实现业务逻辑的任务。用户只需要根据自己的业务场景定义workflow和activity,就可以实现类似aws step function的功能。
对于 Web 应用开发者而言,关于不同 Web 框架之间性能差异的争议由来已久。对于一个网络应用或服务而言,我们通常都希望处理速度越快越好。但由于实现语言、底层网络设计、并发处理、路由算法等种种因素的影响,不同的框架实现相同的逻辑,性能可能会有十倍乃至百倍的差异。
Earthly 是一个更加高级的 Docker 镜像构建工具,Earthly 通过自己定义的 Earthfile 来代替传统的 Dockerfile 完成镜像构建;Earthfile 就如同 Earthly 官方所描述:
持续集成 (Continuous integration)是一种软件开发实践,即团队开发成员经常集成它们的工作,通过每个成员每天至少集成一次,也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽早地发现集成错误。
可以通过docker commit命令将容器的存储层保存下来成为镜像,也即将通过原容器构建新的镜像。
libssh是一个提供ssh相关接口的开源库,包含服务端、客户端等。其服务端代码中存在一处逻辑错误,攻击者可以在认证成功前发送MSG_USERAUTH_SUCCESS消息,绕过认证过程,未授权访问目标SSH服务器。
Tomcat 服务器作一个免费的开放源代码的Web 应用服务器,其安装后会默认开启ajp连接器,方便与其他web服务器通过ajp协议进行交互。
不论是前面分享过的《开源云真机平台-Sonic》,还是《流马测试平台》、《一站式开源持续测试平台Metersphere》,似乎都会用到一些如JDK、ADB、MySQL、Docker、Python等各类环境,像一些前后端分离项目可能还会用到NodeJS。环境搭建是一切开发调试、编译构建、自动化测试的前提,也是开发测试人员必不可少的基础技能。但是很多平台工具往往会卡在看似简单的环境部署环节,甚至影响继续下去的信心。所谓工欲善其事必先利其器,高效的搭建效率往往能提供一个好的开始,而好的开始是成功的一半!
您可以通过调用以下选项来覆盖默认为/opt/Qt/5.12.6/android_armv7的QTDIR:
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