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2.同与不同,驱动B端系统的中流砥柱 --- 打开源码聊聊流程引擎的细节
3.哪里能够买到商用的django项目源码(2023年最新整理)
4.尝试了200个AI代码生成器，这47个是驱动驱动我觉得最好用的~~~从此再无编程小白！（第一期）
5.Mellanox ConnectX-6-dx智能网卡 openvswitch 流表卸载源码分析

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       关于编辑器的选择，每个人都有不同的工具工具偏好，我将分享一位程序员的源码源码真实体验，希望能提供一些参考。智能智cepc源码

       我使用VS Code作为主要集成开发环境（IDE）长达五年，驱动驱动但在某个时刻，选择选择我决定更换回Pycharm。工具工具本文将从五个方面对比分析VS Code与Pycharm的源码源码异同，阐述在某些使用场景中，智能智Pycharm为何优势明显。驱动驱动

       首先，选择选择VS Code以其快速、工具工具简洁、源码源码多语言支持而著称。它能够轻松启动和运行任何编程语言，无论是Python、JavaScript还是NextJS，或是Ruby等语言，都能提供包括Linting在内的开箱即用功能。若功能缺失，只需在插件市场中搜索并安装即可。然而，在Linting能力上，VS Code在JavaScript的类型检查上较弱，但通过TypeScript可以弥补这一不足。

       其次，VS Code在代码重构上表现良好，尤其是在基础重构功能如变量重命名、文件移动和引用自动修改方面。但在更高级的重构功能如函数移动、参数重命名、代码抽取等，其能力有限。不过，对于日常大多数重构需求，基础功能已经足够。

       与VS Code相比，Pycharm在代码检查和重构方面具有更强大的引擎性能和无副作用的重构能力。它能够智能识别和适应不同的IDE场景，如在调试中发现问题时，能够快速定位后端API服务或推荐算法优化思路。此外，按键a星源码Pycharm在处理大量变量和实现代码调试时表现出色，提供直观的变量值查看和操作，提高调试效率。

       在调试能力上，Pycharm提供了更强大的功能，如直接在变量声明边上显示变量值、实时查看全局变量等，使得跟踪变量变化更为便捷。同时，Pycharm的调试器稳定且强大，支持丰富的调试功能，如下一行、进入函数等步进调试，以及Run to Cursor功能，允许通过鼠标操作设置断点。

       VS Code与Pycharm在Git集成上提供完整功能，允许团队协作或代码版本管理。VS Code的Git面板功能强大，能够清晰显示文件修改状态，并支持分支操作、冲突合并等。Pycharm则提供了更便捷的源码管理体验，包括提交、分支切换等功能，减少了与命令行交互的需要。

       在扩展性方面，VS Code具有丰富的插件生态，尤其在Python扩展、远程开发和智能感知驱动扩展方面表现突出。而Pycharm则通过集成生态提供强大的功能，如docker容器支持和第三方能力集成，使得开发流程更加无缝。

       协作能力方面，VS Code通过实时共享插件实现在线协同工作，提供了良好的实时代码共享体验，支持远程开发。Pycharm则通过Code With Me功能，实现了与本地IDE类似的在线协同体验，支持安全、分布式团队协作。

       总的来说，VS Code与Pycharm在多个方面提供了优秀的功能和体验。选择哪款IDE取决于个人需求、家政android源码下载项目特性和团队协作方式。考虑到Pycharm在代码检查、重构、调试和协作能力上的优势，对于追求高效开发流程、团队协作和高级功能的开发者来说，Pycharm可能是一个更理想的选择。

       以上分享了我从使用VS Code到Pycharm的决策过程，希望能为读者提供参考。希望您在编程之旅中能够找到最适合自己的工具。感谢关注好学编程，期待您的持续支持！

同与不同,驱动B端系统的中流砥柱 --- 打开源码聊聊流程引擎的细节

       企业级平台中，流程引擎与规则引擎并列双子星，承担着至关重要的角色。市面上虽有众多轻量级流程引擎组件，但流程引擎实则是一个古老、严肃而不轻率的话题。本文将通过实践探索开源流程引擎的实现、部署与使用技巧，旨在为正处于选择阶段的读者提供指导。

       我们将深入探讨以下场景：企业内部审批协同、商家招商入驻、app上架自检部署、交易正逆向等典型依赖流程串行的业务流程。

       首先，为何引入流程引擎？引入流程引擎旨在提高研发效率与业务规模化后的工作效率。它能提供流程管理、编排与节点灵活调整能力，尤其适用于需要流程管控与高度复用的业务场景。

       在选择流程引擎时，需考量以下因素：符合BPMN 2.0标准，支持流程运行时的内存服务编排与流程暂停、中断等特性，保持轻量化，采用插件式架构，提供去中心化存储模式。

       经过对比调研，我们选择了智能引擎（Smart-engine），它满足了我们的需求，提供了一套精简的核心模块，定制改造成本低，支持本地部署，unity枪抖动源码且社区活跃度良好。

       深入智能引擎内部，了解BPMN的基本知识与2.0标准的元素。通过部署与业务应用集成，实现流程引擎的独立运行。

       智能引擎提供了一套基础的流程引擎架构，包括产品形态层、服务层与拓展层。代码部署在业务应用内，灵活适配业务需求。引擎层负责流程定义文件的解析与核心层的流程运行，数据层则负责持久化流程变量。

       实例演示：我们从一个复杂逆向流程（如商家结束合作流程）开始，展示如何在业务流程生命周期中运行智能引擎，包括启动流程、非暂停业务节点的流转、遇到需要暂停的节点与流程重新唤起等。

       智能引擎在处理异常时，遵循性能优先的原则。若流程节点在运行中发生异常中断，流程实例数据不会做异常处理，可能导致数据丢失。为解决这一问题，我们设计了流程节点内业务逻辑异常兜底方案，即在节点执行过程中主动捕获异常，并暂停流程，持久化所有上下文数据，以便后续流程重试或介入排查。

       关注微信公众号「小爱同学的企服技术笔记」，获取更多关于流程引擎的详细信息与实践技巧。

哪里能够买到商用的django项目源码(年最新整理)

       导读：很多朋友问到关于哪里能够买到商用的django项目源码的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

我在Fedora下初学django遇到问题。大牛们来看看吧，帮帮我

       你是linux系统我也遇到过

       你可以下载一个django的源码包

       django/bin/django-admin.py其实你找的就是源码包里面的这个文件然后创建就可以了

       至于删除不了应该是权限不够你终端下sudorm-rf文件夹就可以了用的时候小心点删除就找不回来了

       Django框架是什么？

       Django是基于Python的免费和开放源代码Web框架，它遵循模型-模板-视图(MTV)体系结构模式。它由DjangoSoftwareFoundation(DSF)维护，这是一个由非营利组织成立的独立组织。

       Django的主要目标是简化复杂的，数据库驱动的获取设备mac源码网站的创建。该框架强调组件的可重用性和“可插入性”，更少的代码，低耦合，快速开发以及不重复自己的原则。整个过程都使用Python，甚至用于设置文件和数据模型。Django还提供了一个可选的管理创建，读取，更新和删除界面，该界面通过自省动态生成并通过管理模型进行配置。

       一些使用Django的知名网站包括公共广播服务，Instagram，Mozilla，华盛顿时报，Disqus，Bitbucket，和Nextdoor。

       Django创建于年秋天，当时《劳伦斯日报》世界报纸的网络程序员AdrianHolovaty和SimonWillison开始使用Python来构建应用程序。西蒙·威利森(SimonWillison)的实习期结束前不久，雅各布·卡普兰·莫斯(JacobKaplan-Moss)在Django的发展中就被聘用了。它于年7月在BSD许可下公开发布。该框架以吉他手DjangoReinhardt的名字命名。年6月，宣布新成立的Django软件基金会(DSF)将来将维护Django。

       年7月，与一些Django联合创始人和开发人员建立联系的软件咨询公司RevolutionSystems在劳伦斯举办了周年纪念活动。

       Django的设计理念如下：

       松耦合——Django的目标是使堆栈中的每个元素彼此独立。

       更少的编码——更少的代码，因此可以快速开发。

       不重复自己(DRY)——一切都应该只在一个地方开发，而不是一次又一次地重复。

       快速开发——Django的理念是尽一切可能促进超快速开发。

       简洁的设计——Django严格按照自己的代码维护简洁的设计，并易于遵循最佳的Web开发实践。

       Django的一些优势如下：

       对象关系映射(ORM)支持——Django在数据模型和数据库引擎之间建立了桥梁，并支持包括MySQL，Oracle，Postgres等在内的大量数据库系统。

       多语言支持——Django通过其内置的国际化系统支持多语言网站。因此，您可以开发支持多种语言的网站。

       框架支持——Django内置了对Ajax，RSS，缓存和其他各种框架的支持。

       GUI——Django为管理活动提供了一个很好的即用型用户界面。

       开发环境——Django带有轻量级的Web服务器，以促进端到端应用程序的开发和测试。

       Django是PythonWeb框架。和大多数现代框架一样，Django支持MVC模式。

       关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。

Django源码阅读(一)项目的生成与启动

       诚实的说，直到目前为止，我并不欣赏django。在我的认知它并不是多么精巧的设计。只是由功能堆积起来的"成熟方案"。但每一样东西的崛起都是时代的选择。无论你多么不喜欢，但它被需要。希望有一天，python能有更多更丰富的成熟方案，且不再被诟病性能和可维护性。（屁话结束）

       取其精华去其糟粕，django的优点是方便，我们这次源码阅读的目的是探究其方便的本质。计划上本次源码阅读不会精细到每一处，而是大体以功能为单位进行解读。

       django-adminstartprojectHelloWorld即可生成django项目，命令行是exe格式的。

       manage.py把参数交给命令行解析。

       execute_from_command_line()通过命令行参数，创建一个管理类。然后运行他的execute()。

       如果设置了reload，将会在启动前先check_errors。

       check_errors()是个闭包，所以上文结尾是(django.setup)()。

       直接看最后一句settings.INSTALLED_APPS。从settings中抓取app

       注意，这个settings还不是我们项目中的settings.py。而是一个对象，位于django\conf\__init__.py

       这是个Settings类的懒加载封装类，直到__getattr__取值时才开始初始化。然后从Settings类的实例中取值。且会讲该值赋值到自己的__dict__上（下次会直接在自己身上找到，因为__getattr__优先级较低）

       为了方便debug，我们直接写个run.py。不用命令行的方式。

       项目下建个run.py，模拟runserver命令

       debug抓一下setting_module

       回到setup()中的最后一句apps.populate(settings.INSTALLED_APPS)

       开始看apps.populate()

       首先看这段

       这些App最后都会封装成为AppConfig。且会装载到self.app_configs字典中

       随后，分别调用每个appConfig的import_models()和ready()方法。

       App的装载部分大体如此

       为了方便debug我们改写下最后一句

       res的类型是Commanddjango.contrib.staticfiles.management.commands.runserver.Commandobjectat0xEDA0

       重点是第二句，让我们跳到run_from_argv()方法，这里对参数进行了若干处理。

       用pycharm点这里的handle会进入基类的方法，无法得到正确的走向。实际上子类Commond重写了这个方法。

       这里分为两种情况，如果是reload重载时，会直接执行inner_run()，而项目启动需要先执行其他逻辑。

       django项目启动时，实际上会启动两次，如果我们在项目入口(manage.py)中设置个print，会发现它会打印两次。

       第一次启动时，DJANGO_AUTORELOAD_ENV为None，无法进入启动逻辑。会进入restart_with_reloader()。

       在这里会将DJANGO_AUTORELOAD_ENV置为True，随后重启。

       第二次时，可以进入启动逻辑了。

       这里创建了一个django主线程，将inner_run()传入。

       随后本线程通过reloader.run(django_main_thread)，创建一个轮询守护进程。

       我们接下来看django的主线程inner_run()。

       当我们看到wsgi时，django负责的启动逻辑，就此结束了。接下来的工作交由wsgi服务器了

       这相当于我们之前在fastapi中说到的，将fastapi的app交由asgi服务器。(asgi也是django提出来的，两者本质同源)

       那么这个wsgi是从哪来的？让我们来稍微回溯下

       这个settings是一个对象，在之前的操作中已经从settings.py配置文件中获得了自身的属性。所以我们只需要去settings.py配置文件中寻找。

       我们来寻找这个get_wsgi_application()。

       它会再次调用setup()，重要的是，返回一个WSGIHandler类的实例。

       这就是wsgiapp本身。

       load_middleware()为构建中间件堆栈，这也是wsgiapp获取setting信息的唯一途径。导入settings.py，生成中间件堆栈。

       如果看过我之前那篇fastapi源码的，应该对中间件堆栈不陌生。

       app入口→中间件堆栈→路由→路由节点→endpoint

       所以，wsgiapp就此构建完毕，服务器传入请求至app入口，即可经过中间件到达路由进行分发。

去哪里找python的开源项目

       GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。作为开源代码库以及版本控制系统，Github拥有超过万开发者用户。随着越来越多的应用程序转移到了云上，Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法。在GitHub，用户可以十分轻易地找到海量的开源代码。

       下面给大家介绍一些GitHub上个开源项目：

       （1）TensorFlowModels

       如果你对机器学习和深度学习感兴趣，一定听说过TensorFlow。TensorFlowModels是一个开源存储库，可以找到许多与深度学习相关的库和模型。

       （GitHub：）

       （2）Keras

       Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。旨在完成深度学习的快速开发（GitHub：）

       （3）Flask

       Flask是一个微型的Python开发的Web框架，基于Werkzeug?WSGI工具箱和Jinja2模板引擎，使用BSD授权。

       （GitHub：）

       （4）scikit-learn

       scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。，并遵循BSD许可协议。

       （GitHub：）

       （5）Zulip

       Zulip是一款功能强大的开源群聊应用程序，它结合了实时聊天的即时性和线程对话的生产力优势。Zulip作为一个开源项目，被许多世界强企业，大型组织以及其他需要实时聊天系统的用户选择使用，该系统允许用户每天轻松处理数百或数千条消息。Zulip拥有超过名贡献者，每月合并超过次提交，也是规模最大，发展最快的开源群聊项目。

       （GitHub：）

       ：《Python入门教程》

       （6）Django

       Django是Python编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器（MVC）风格的Web应用程序框架，旨在快速开发出清晰，实用的设计。使用Django，我们在几分钟之内就可以创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。

       （GitHub：）

       （7）Rebound

       Rebound是一个当你得到编译错误时即时获取StackOverflow结果的命令行工具。就用rebound命令执行你的文件。这对程序员来说方便了不少。

       （GitHub：）

       （8）GoogleImagesDownload

       这是一个命令行python程序，用于搜索GoogleImages上的关键字/关键短语，并可选择将图像下载到您的计算机。你也可以从另一个python文件调用此脚本。

       （GitHub：）

       （9）YouTube-dl

       youtube-dl是基于Python的命令行媒体文件下载工具，完全开源免费跨平台。用户只需使用简单命令并提供在线视频的网页地址即可让程序自动进行嗅探、下载、合并、命名和清理，最终得到已经命名的完整视频文件。

       （GitHub：/rg3/youtube-dl）

       （）SystemDesignPrimer

       此repo是一个系统的资源集合，可帮助你了解如何大规模构建系统。

       （GitHub：）

       （）MaskR-CNN

       MaskR-CNN用于对象检测和分割。这是对Python3，Keras和TensorFlow的MaskR-CNN实现。该模型为图像中对象的每个实例生成边界框和分割蒙版。它基于特FeaturePyramidNetwork（FPN）和ResNetbackbone。

       （GitHub：）

       （）FaceRecognition

       FaceRecognition是一个基于Python的人脸识别库，使用十分简便。这还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，可以让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！

       （GitHub：）

       （）snallygaster

       用于扫描HTTP服务器上的机密文件的工具。

       （GitHub：）

       （）Ansible

       Ansible是一个极其简单的IT自动化系统。它可用于配置管理，应用程序部署，云配置，支持远程任务执行和多节点发布-包括通过负载平衡器轻松实现零停机滚动更新等操作。

       （GitHub：）

       （）Detectron

       Detectron是FacebookAI研究院开源的的软件系统，它实现了最先进的目标检测算法，包括MaskR-CNN。它是用Python编写的，由Caffe2深度学习框架提供支持。

       （）asciinema

       终端会话记录器和asciinema.org的最佳搭档。

       （GitHub：）

       （）HTTPie

       HTTPie是一个开源的命令行的HTTP工具包，其目标是使与Web服务的CLI交互尽可能人性化。它提供了一个简单的dev_offload_dpdk，通过用户态驱动卸载，和netdev_offload_tc，通过内核态驱动卸载，后者依赖于tc-flow内核模块。

       ovs-dpdk的netdev_offload_dpdk采用异步方式，由offload_main线程配合工作队列执行，以避免阻塞包转发线程。在rdma-core中，Mellanox网卡的用户态驱动被集成，因为rdma技术要求用户态操作，以绕过内核TCP/IP协议栈，除非使用iWARP。

       相比之下，早期的网卡依赖rdma-core封装的用户态驱动，通过ioctl或netlink接口调用内核驱动进行硬件操作。而netdev_offload_tc则通过tc-flow模块实现内核卸载。

       ovs revalidator线程在流程中扮演重要角色，它负责更新卸载流表的统计信息，并在必要时异步删除超时流。对于硬件寄存器中的流表统计，revalidator线程会定时查询，确保信息的实时性。