automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写 的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一 个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake 两个工具来帮助我们自动生成 符 合 自 象 常 见 的 GNU 程 序 一 样 ，只 要 使 用 “./configure”，“make”，“make install”就可以把程序安装到 Linux 系统中去了。 这特别适合想做开放源代码软件的程序开发人员，又或如果你只是自己写些小的 Toy 程序， 那么这个文章对你也会有很大的帮助。 一、Makefile 介绍 Makefile 是用于自动编译和链接的，一个工程有很多文件组成，每一个文件的改变都会导 中记录有文件的信息， 在 make 时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。 Makefile 的宗旨就是：让编译器知道要编译一个文件需要依赖其他的哪些文件。当那些依 赖文件有了改变，编译器会自动的发现最终的生成文件已经过时，而重新编译相应的模块。 Makefile 的基本结构不是很复杂，但当一个程序开发人员开始写 Makefile 时，经常会怀疑 自己写的是否符合惯例，而且自己写的 Makefile 经常和自己的开发环境相关联，当系统环

为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 Touch-Callable The web framework for less serious application. Touch-Callable vs (Flask, Django) • Django, Flask • 起步快且容易（getting started quick and easy） • 扩展为复杂应用（scale • 起步非常快 • 非常容易 • 对新手非常友好 工作原理 导入模块 枚举函数 获取元信息 前端渲染 用户提交 类型转换 调用函数 返回结果 前端展示 3.6 例子：生成测试用户 例子：生成测试用户 例子：生成测试用户 例子：远程控制饮水机 接下来： • 支持更多的数据类型 • 类型对应的控件可配置 大胆的想法： • 直接使用 Function 构建小型应用的管理后台？ •

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) c2py的使用分两步走 • 第一步，生成.pyd（.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 与ctypes进行比较 • c2py:调用代码，并享受type 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

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？

共识模块用于解决交易上链顺序问题，过滤无效交易并达成全网一 致。XuperChain实 现了更加高效的DPOS共识算法。支持可插拔， 从而可以支持不同的业务场景 密码学 用于构造和验证区块、交易的完整性，采用非对称加密算法生成公 私钥、地址。匿名性 较好。支持可插拔，从而可以支持不同的业 务场景 智能合 约 自研并实现了一套智能合约虚拟机XVM，支持丰富的开发语言， 智能合约之间并发执行， 支持执行消耗资源，避免恶意攻击 接起来形成的 链。因此，区块是区块链的基本单元。 功能：区块是区块链的基本单元，通常为了提高区块链网络的吞吐，矿工 会在一个区块中打包若干个交易。一个区块通常由区块头以及区块体组 成。 代码：区块的Proto如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 2.2. 交易 背景：区块链网络中的每个节点都是一个状态机，为了给每个节点传递状 态，系统引入了交易，作为区块链网络状态更改的最小操作单元。 功能：通常表现为普通转账以及智能合约调用。 代码：交易的Proto如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 message

共识模块用于解决交易上链顺序问题，过滤无效交易并达成全网 一致。XuperChain实 现了更加高效的DPOS共识算法。支持可插 拔，从而可以支持不同的业务场景 密码学 用于构造和验证区块、交易的完整性，采用非对称加密算法生成 公私钥、地址。匿名性 较好。支持可插拔，从而可以支持不同的 业务场景 智能合 约 自研并实现了一套智能合约虚拟机XVM，支持丰富的开发语言， 智能合约之间并发执行， 支持执行消耗资源，避免恶意攻击 的基本工具。它是一种数学算法，将任意大小的数据（通常称为“消息”）映 射到固定大小的二进制串（称之为“散列值”，“散列”或“消息摘要”），并且 是单向的功能，即一种实际上不可逆转的功能。理想情况下，查找生成给定 哈希的消息的唯一方法是尝试对可能的输入进行暴力搜索，以查看它们是否 产生匹配，或使用匹配哈希的彩虹表。 MD5 : 摘要长度为128bit，由于容易受到碰撞攻击，目前使用越来越少。 SHA256 椭圆曲线集成加密算 法，主要用于基于椭圆曲线的数据加解密。 ECDH (Elliptic Curve Diffie–Hellman): 基于Diffie–Hellman算法的一种密钥 协商算法，定义了双方如何安全的生成和交换密钥。 ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm): 是使用椭圆曲线密码学 实现的DSA(数字签名算法)，一般发起人对消息摘要使用私钥签名，验证

共识模块用于解决交易上链顺序问题，过滤无效交易并达成全网 一致。XuperChain实 现了更加高效的DPOS共识算法。支持可插 拔，从而可以支持不同的业务场景 密码学 用于构造和验证区块、交易的完整性，采用非对称加密算法生成 公私钥、地址。匿名性 较好。支持可插拔，从而可以支持不同的 业务场景 智能合 约 自研并实现了一套智能合约虚拟机XVM，支持丰富的开发语言， 智能合约之间并发执行， 支持执行消耗资源，避免恶意攻击 的基本工具。它是一种数学算法，将任意大小的数据（通常称为“消息”）映 射到固定大小的二进制串（称之为“散列值”，“散列”或“消息摘要”），并且 是单向的功能，即一种实际上不可逆转的功能。理想情况下，查找生成给定 哈希的消息的唯一方法是尝试对可能的输入进行暴力搜索，以查看它们是否 产生匹配，或使用匹配哈希的彩虹表。 MD5 : 摘要长度为128bit，由于容易受到碰撞攻击，目前使用越来越少。 SHA256 椭圆曲线集成加密算 法，主要用于基于椭圆曲线的数据加解密。 ECDH (Elliptic Curve Diffie–Hellman): 基于Diffie–Hellman算法的一种密钥 协商算法，定义了双方如何安全的生成和交换密钥。 ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm): 是使用椭圆曲线密码学 实现的DSA(数字签名算法)，一般发起人对消息摘要使用私钥签名，验证