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【溯源码节点】【编译c源码】【教科源码】源码编译6

时间：2024-11-26 15:53:19 编辑：puppy源码来源：装车发货源码

1.Net6ç¼è¯ ready to run aot åç¼è¯
2.简述android源代码的源码编译编译过程
3.å¦ä½ç¨mavenå°java8åçä»£ç ç¼è¯ä¸ºjava6å¹³å°ç
4.PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译
5.Python写一个命令行工具(基于uncompile6的反编译小工具)

源码编译6

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简述android源代码的编译过程

编译Android源代码是一个相对复杂的过程，涉及多个步骤和工具。源码编译下面我将首先简要概括编译过程，源码编译然后详细解释每个步骤。源码编译

简要

Android源代码的源码编译编译过程主要包括获取源代码、设置编译环境、源码编译溯源码节点选择编译目标、源码编译开始编译以及处理编译结果等步骤。源码编译

1. 获取源代码：编译Android源代码的源码编译第一步是从官方渠道获取源代码。通常，源码编译这可以通过使用Git工具从Android Open Source Project（AOSP）的源码编译官方仓库克隆代码来完成。命令示例：`git clone /platform/manifest`。源码编译

2. 设置编译环境：在编译之前，源码编译需要配置合适的源码编译编译环境。这通常涉及安装特定的源码编译操作系统（如Ubuntu的某些版本），安装必要的依赖项（如Java开发工具包和Android Debug Bridge），以及配置特定的编译c源码环境变量等。

3. 选择编译目标：Android支持多种设备和配置，因此编译时需要指定目标。这可以通过选择特定的设备配置文件（如针对Pixel手机的`aosp_arm-eng`）或使用通用配置来完成。选择目标后，编译系统将知道需要构建哪些组件和变种。

4. 开始编译：设置好环境并选择了编译目标后，就可以开始编译过程了。在源代码的根目录下，可以使用命令`make -jN`来启动编译，其中`N`通常设置为系统核心数的1～2倍，以并行处理编译任务，加快编译速度。编译过程中，系统将根据Makefile文件和其他构建脚本，自动下载所需的预构建二进制文件，并编译源代码。教科源码

5. 处理编译结果：编译完成后，将在输出目录（通常是`out/`目录）中生成编译结果。这包括可用于模拟器的系统镜像、可用于实际设备的OTA包或完整的系统镜像等。根据需要，可以进一步处理这些输出文件，如打包、签名等。

在整个编译过程中，还可能遇到各种依赖问题和编译错误，需要根据错误信息进行调试和解决。由于Android源代码庞大且复杂，完整的编译可能需要数小时甚至更长时间，因此耐心和合适的硬件配置也是成功编译的重要因素。

å¦ä½ç¨mavenå°java8åçä»£ç ç¼è¯ä¸ºjava6å¹³å°ç

ããå¨æç¼è¯Javaæºæä»¶

ãã public class CompilerTest {

ãã public static void main(String[] args) throws Exception {

ãã String source = "public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println(\"Hello World!\");} }";

ãã JavaCompiler compiler = ToolProvider.getSystemJavaCompiler();

ãã StandardJavaFileManager fileManager = compiler.getStandardFileManager(null, null, null);

ãã StringSourceJavaObject sourceObject = newCompilerTest.StringSourceJavaObject("Main", source);

ãã Iterable< extends JavaFileObject> fileObjects = Arrays.asList(sourceObject);

ãã CompilationTask task = compiler.getTask(null, fileManager, null,null, null, fileObjects);

ãã boolean result = task.call();

ãã if (result) {

ãã System.out.println("ç¼è¯æåã");

ãã }

ãã

ãã static class StringSourceJavaObject extends SimpleJavaFileObject {

ãã

ãã private String content = null;

ãã public StringSourceJavaObject(String name, String content) ?throwsURISyntaxException {

ãã super(URI.create("string:///" + name.replace('.','/') + Kind.SOURCE.extension), Kind.SOURCE);

ãã this.content = content;

ãã }

ãã

ãã public CharSequence getCharContent(boolean ignoreEncodingErrors) ?throws IOException {

ãã return content;

ãã }

ãã private static double calculate(String expr) throws CalculationException {

ãã String className = "CalculatorMain";

ãã String methodName = "calculate";

ãã String source = "public class " + className

ãã + " { public static double " + methodName + "() { return " + expr +"; } }";

ãã //çç¥å¨æç¼è¯Javaæºä»£ç çç¸å³ä»£ç ï¼åè§ä¸ä¸è

ãã boolean result = task.call();

ãã if (result) {

ãã ClassLoader loader = Calculator.class.getClassLoader();

ãã try {

ãã Class<?> clazz = loader.loadClass(className);

ãã Method method = clazz.getMethod(methodName, new Class<?>[] { });

ãã Object value = method.invoke(null, new Object[] { });

ãã return (Double) value;

ãã } catch (Exception e) {

ãã throw new CalculationException("åé¨éè¯¯ã");

ãã }

ãã } else {

ãã throw new CalculationException("éè¯¯çè¡¨è¾¾å¼ã");

ãã }

ããJavaåèä»£ç å¢å¼º

PostgreSQL源码学习笔记(6)-查询编译

查询模块是数据库与用户进行交互的模块，允许用户使用结构化查询语言(SQL)或其它高级语言在高层次上表达查询任务，美易源码并将用户的查询命令转化成数据库上的操作序列并执行。查询处理分为查询编译与查询执行两个阶段：

当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询命令后，首先传递到查询分析模块，进行词法，语法与语义分析。用户的查询命令，如SELECT，CREATE TABLE等，会被构建为原始解析树，然后交给查询重写模块。查询重写模块根据解析树及参数执行解析分析及规则重写，得到查询树，最后输入计划模块得到计划树。

整个查询编译的函数调用流程包括查询分析、查询重写与计划生成三个阶段。查询分析涉及词法分析、绝地sys源码语法分析与语义分析，分别由Lex与Yacc工具完成。词法分析识别输入的SQL命令中的模式，语法分析找出这些模式的组合，形成解析树。出于与用户交互的考虑，语义分析与重写放在另一个函数处理，以避免在输入语句时立即执行事务操作。Lex与Yacc是词法与语法分析工具，分别通过正则表达式解析与语法结构定义，生成用于分析的C语言代码。

查询分析由pg_parse_query函数与pg_analyze_and_rewrite函数完成。pg_parse_query处理词法与语法分析，而语义分析与重写在pg_analyze_and_rewrite函数中进行。语义分析需要访问数据库系统表，以检查命令中的表或字段是否存在，以及聚合函数的适用性。

查询重写核心在于规则系统，存储在pg_rewrite系统表中。规则系统由一系列重写规则组成，包括创建规则、删除规则以及利用规则进行查询重写三个操作。规则系统提供定义、删除规则以及利用规则优化查询的功能。PG中实现多种查询优化策略，包括谓语下滑、WHERE语句合并等，通过动态规划与遗传算法选择代价最小的执行方案。

查询规划的总体过程包括预处理、生成路径和生成计划三个阶段。预处理阶段消除冗余条件、减少递归层数与简化路径生成。提升子链接与子查询是预处理中的关键步骤，通过将子查询提升至与父查询相同的优化等级，提高查询效率。提升子链接与子查询的函数包括pull_up_sublinks与pull_up_subqueries。

在路径生成阶段，优化器检查MIN/MAX聚集函数的存在与索引条件，生成通过索引扫描获得最大值或最小值的路径。表达式预处理由preprocess_expression函数完成，包括目标链表、WHERE语句、HAVING谓语等的处理。HAVING子句的提升或保留取决于是否包含聚集条件。删除冗余信息以优化路径生成。

生成路径的入口函数query_planner负责找到从一组基本表到最终连接表的最高效路径。路径生成算法包括动态规划与遗传算法，分别解决路径选择与状态传递问题。路径生成流程涉及make_one_rel函数，最终生成最优路径并转换为执行计划。

在得到最优路径后，优化器根据路径生成对应的执行计划。创建计划的入口函数create_plan提供顺序扫描、采样扫描、索引扫描与TID扫描等计划生成。整理计划树函数set_plan_references负责最后的细节调整，优化执行器执行效率。代价估算考虑磁盘I/O与CPU时间，根据统计信息与查询条件估计路径代价。

查询编译与规划是数据库性能的关键环节。PostgreSQL通过高效的查询分析、重写与规划，生成最优执行计划，显著提高查询执行效率。动态规划与遗传算法等优化策略的应用，确保了查询处理的高效与灵活性。

Python写一个命令行工具(基于uncompile6的反编译小工具)

在处理没有源码的python包时，使用uncompile6进行反编译能提供便利。但面对大量包文件，逐一操作显得繁琐。为此，自建命令行工具以一键反编译指定目录下的pyc文件，成为更高效的解决方案。

通过使用sys.argv获取命令行输入，例如"uncompile6 -o xxx.py xxx.pyc"，解析参数为['uncompile6 ', '-o', 'xxx.py', 'xxx.pyc']，实现对多个pyc文件的批量处理。

在制作安装包过程中，entry_points属性至关重要。它定义了命令名称（decompile_pyc）和对应的main函数入口（decompile包下decompile_pyc.py的main函数），确保命令行命令能正确执行。

在setup.py目录下，执行"sdist"生成tar.gz文件，"bdist_wheel"生成whl文件，完成安装包的制作。安装完成后，直接在命令行输入相应的命令，即可实现一键反编译。

关于上传包到pypi的步骤，官方有详细说明，这里不再赘述，确保包的发布符合标准。

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