一键将 C/C++ 代码转换为 Python 能调用的代码 韦泽华 大家以前都是怎样调用C++代码呢？ 1. Cython 2. boost.python/pybind11 3. ctypes 先不讨论这些工具的优劣 先给大家介绍一下 如何使用c2py来调用C++代码 在此之前给大家看一下要调用的C++代码源文件 • 我肯定是会拿上期所的API来作示范： (看一眼就好了) so）文件 • 第二步，调用代码，并享受完备的type hint。 与其他工具的用法进行一下比较？ 与pybind11进行比较 • c2py：两个命令 • pybind11：1137行代码？ • 不， 其实是11,376行代码： 跟pybind11比算个什么事？根本 不在一个次元！ 要比就和不需要写C++代码的工 具比！ 与ctypes进行比较 • c2py:调用代码，并享受type hint。 hint。 • ctypes:调用代码？？ 如果把调用C++代码当作吃饭，那么： 工具 科技等级 手撸Cython 手撕猎物；钻木取火 Boost.python/pybind11 用猎枪打猎；在现代化的厨房里做菜 ctypes 在某个便利店里买吃的。（只卖番茄炒蛋） c2py 外卖app 所以 调用C++，认准 现代化的外卖app：c2py https://github.com/nanoric/c2py

向中国数字化团队交付被广泛验证、可信赖的通用工具软件。 新一代的代码托管平台 Star 39,000+ 飞致云 上海吉谛 1 Gitea 开源项目介绍 Gitea 企业版介绍 3 Gitea 优势总结 2 代码托管平台的发展历程 阶段一 阶段二 阶段三 •单用户本地编辑； •没有网络功能； •典型产品：RCS、SCCS。 本地代码管理 •C/S 架构体系，支持网络化协作； •依赖中央存储库； •依赖中央存储库； •典型产品：CVS、 SVN、VSS、 TFS、 ClearCase。 集中式代码管理 •去中心化，稳定性和可用性增强； •更高效的代码协同机制； •典型产品：GitHub、GitLab、 Gitea。 分布式代码管理 基于 Git 的分布式 代码托管 具备 DevSecOps 延伸能力 Gitea 是谁？ • 2016 年 11 月 fork 自 gogs，开始独立发展； GitHub 使用体验、可私有化部署的新一代的代码托管平台 DevSecOps 延伸能力 CI / CD 包/发布管理 依赖项扫描 百科管理 项目管理 其他能力… 合并请求 代码审查 分支管理 代码仓库 Git代码托管 核心能力 新一代的代码托管平台 Gitea 的定位 遵循典型的 Git flow 工作流程 编写代码 01 创建仓库 管理员创建仓库，分支保护策略

如何向Go官方提交代码 蒙卓 hi@mzh.io 自我介绍 ● 后端工程师，主要写Go ● 业余搞Go官方库开发 ● 主要喜欢折腾ARM/MIPS 性能优化 ● 第一个中国Go 官方MIPS64 builder 维护者 目录 1. 为啥参与Go开发 2. 如何提交CL 3. 交流技巧 4. 参考资料 为啥参与Go开发？ 解决BUG 4000+ issue 2510 TODO AFAIK：As Far As I Know （据我所知） c. IMHO：In My Humble Opition （鄙人认为） One More Thing 版权问题 1. 抄也要抄BSD兼容的代码 a. GPL 不行 b. 闭源更不行 谢谢各位 参考资料 https://github.com/golang/go/issues https://stackoverflow.com/qu

编写安全的Python代码 邓良驹 2019.10.19 思考题 if user.balance >= product.price: user.balance -= product.price ? 目录 CONTENTS 常见不安全代码 代码检查的工具 总结：如何规避风险 常见不安全代码 小心 eval 应对： 在生产环境中，任何情况下都不要使用eval。 import sys 更不要以为 PyPI 源中的包就不存在恶意代码； 不要以为你import的就是你实际要import的*； 每个 PyPI 包都可能存在前述所有风险点， 有的甚至是故意、恶意为之。 应对： 谨慎选择第三方 PyPI 包，尽量少导入 PyPI 包； 利用 https://pyup.io/ 等服务保持检查和更新依赖； 利用 Chef InSpect 落实代码安全规范的检查。 *参考资料：“驹说码事” *参考资料：“驹说码事” 《如何import一个不存在的对象》 https://mp.weixin.qq.com/s/0_ivKVDU-nKf3r-c96sqrA 利用 Bandit 检查代码 记不住那么多点？交给Bandit！ https://github.com/PyCQA/bandit https://bandit.readthedocs.io/en/latest/ B101 assert_used B102

面向亿行C/C++代码的 静态分析系统设计及实践 肖枭 自我介绍 2016年香港科技大学取得博士学位 过去10年一直以极高的热情从事静态 分析技术的学术用研究 合作创办源伞科技，致力于推动静态 分析技术在企业中的应用 目录 代码质量管理是个大问题 静态分析+代码评审的实践  学习和强调，红线和惩罚，100%的测试 覆盖率，和事后复盘并不够  有经验的程序员也会犯错  对代码提要求很难监督落实  代码的快速变化使质量更难管 生产质量是责任 靠运维和事后复盘善后够吗？  静态分析工具：半智能的代码分析机器人  静态分析辅助代码评审 自动化工具+流程才是未来 Bug! Thx! Bug!  投入大  KPI不痛不痒  使用主体和责任主体不一致  一步登天想要终极AI 代码质量改进工具、流程落地难 Bug! No Thx! DevOps: 代码质量责任应该左移 代码质量责任应该左移 设计 代码 开发 代码 评审 入库 测试 发布 1. 非研发人员主导，沟通成本高，推动修复周期长 2. 很难形成标准推动研发实施 3. 形成技术债，偿债成本高 1. 代码签入前，研发人员有义务修复问题 2. 测试人员早期加入，更懂项目研发的情况，沟通成本低，加快上线 3. 能逐步形成好的编码规范和最佳实践 检查代码风格问题挺准，但是 我warning都不看，还看这个？

如何完善错误信息 第二部分 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 gRPC错误日志：param error 哪个Client 调用？ 哪一行代码 调用？ 我的 参数问题？ 对方的问题？ ... 遇到一个问题，我们就追加一个日志字段，排查错误效率非常低 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 对端信息 请求方法 请求参数 总结起来，调试阶段需要对接的信息 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 • 在调试阶段，日志用红色高亮错误 • 肉眼才能最快的定位到error日志 • 利用IDE规则，直接点开代码执行行号，跳到指定的代码位置 • 一堆info日志中藏着error日志 • 你能一眼找到error日志吗？ 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 框架封装错误信息 gRPC 为什么调试慢？-- 错误信息 高亮信息 封装组件 充足信息 • 没有调试信息和错误信息 • 对接起来会非常麻烦 优雅处理错误信息 第三部分 为什么定位慢？-- 错误处理 不要透传错误 错误码唯一性 记录一次错误 假设用户反馈了无法打开一个文件 我们的程序员非常认真 记录了文件不存在的错误日志 • 同样的错误信息，非常多的杂音 • 每个Error，都去查看一次对应代码，排查效率低 •

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 9.1.5 扫描源代码树 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 9.10.4 编译内核源代码：Debian 内核团队推荐 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 9.10.5 硬件驱动和固件 . . . . . . . . . . . . . 190 10.4 源代码合并工具 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 10.4.1 从源代码文件导出差异 . . . . . . . . . . . . . . . .

Arch Linux 已经在它的 Extra 软件仓库里包含了 Krita。可通过下面的命令行终 端指令安装 Krita： pacman -S krita 你也可以在 AUR (Arch 用户软件代码仓库) 中找到 Krita 的 pkgbuild 信息，但 不保证它们是最新的 git 版本。 Flatpak 版本 基于 Flatpak 的稳定版和每日测试版是由社区维护的。你可以从 KDE 的 org/download/krita-desktop/] 。请留 意该软件包只在 Mac OSX 10.12 以及更新版本上正常工作。 源代码 虽然从源代码编译 Krita 比安装预先编译好的软件包更加麻烦，但也有一些好 处： 你可以密切追随 Krita 的开发进度。如果你定期从开发代码仓库获取最新 代码编译 Krita，你将可以试用许多正在开发的新功能。 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 话框里列出经常 协助测试的人员名单。 当然，这也会带来一些缺点：如果你从当前的开发代码仓库来构建软件包，软 件的一些特性可能尚未完工。有时你会遇到稳定性不好、界面工作不正常等情 况。不过根据经验来看，即使是开发版的软件也很少会有极不稳定的情况，如 果遇到了问题，回滚到上一个修订版本也很简单。 如果你打算从源代码自行构建 Krita，可按照 相关指引 进行操作。 如果你遇到了问题，或者对软件编译并不熟悉，可以联系

Arch Linux 已经在它的 Extra 软件仓库里包含了 Krita。可通过下面的命令行终 端指令安装 Krita： pacman -S krita 你也可以在 AUR (Arch 用户软件代码仓库) 中找到 Krita 的 pkgbuild 信息，但 它们不一定是 Krita 的最新 git 版本。 Flatpak 版本 Krita 的稳定版和每日测试版还有 Flatpak 版本可供下载，但它们并非由 org/download/krita-desktop/]。请注意：该软件包只支持 macOS 10.12 以及更 新版本。 源代码 虽然从源代码编译 Krita 比安装预先编译好的软件包更加麻烦，但也有一些好 处： 你可以及时跟踪 Krita 的最新开发进度。如果你定期从开发代码仓库获取 最新代码编译 Krita，你将可以试用许多正在开发的新功能。 你可以在构建时为你的处理器进行优化。预构建的软件包往往只能针对最 经常协助测试的人员名单。 当然，这也会带来一些缺点：如果你基于 Krita 最新的开发源代码仓库来构建 软件包，软件的某些方面可能仍处于半成品状态。你将偶尔遇到稳定性下降、 界面工作不正常等情况。不过根据我们的经验来看，即使是开发版的软件也很 少出现极不稳定的情况，如果遇到了问题，你也可以暂时回滚到上一个修订版 本。 如果你打算从源代码自行构建 Krita，请按照 Krita 构建指南页面的说明进行操 作。