https://zhuanlan.zhihu.com/p/153199835
https://www.zhihu.com/question/263416411

众里寻他千百度。蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。: )

Linux下开发，用到什么依赖库，直接apt install xxx或dnf install xxx，依赖库和依赖库的依赖库等等立即准备就绪，好用到爆炸。python、node.js也都有类似的包管理器。而VS环境下需要自己下载各种依赖库的源码、编译，折腾半天，最后还不一定能用。当初想编译个OGRE就各种折腾。

而vcpkg的诞生，给我们带来了福音。

简介

vcpkg 是 Microsoft 的跨平台开源软件包管理器，极大地简化了 Windows、Linux 和 macOS 上第三方库的购置与安装。如果项目要使用第三方库，建议通过 vcpkg 来安装它们。vcpkg 同时支持开源和专有库。

vcpkg 为我们处理好了各种软件包的依赖关系和编译配置，安装软件包时软件包源码被下载下来，并通过 CMake 在本地编译。目前官方和社区提供了对各种平台和编译器的支持。

安装

git clone https://github.com/microsoft/vcpkg
cd vcpkg 
.\bootstrap-vcpkg.bat

查询软件包

.\vcpkg.exe search xxx

安装软件包

.\vcpkg.exe install xxx

https://flask-restful.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html#full-example

A Minimal API

from flask import Flask
from flask_restful import Resource, Api

app = Flask(__name__)
api = Api(app)

class HelloWorld(Resource):
    def get(self):
        return {'hello': 'world'}

api.add_resource(HelloWorld, '/')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

运行程序：

$ python api.py
 * Running on http://127.0.0.1:5000/
 * Restarting with reloader

测试API：

$ curl http://127.0.0.1:5000/
{"hello": "world"}

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使用系统环境变量

$ENV{PATH}

指定项目名称

相当于VS中的解决方案名称。

project(sqlitebrowser)

指定最低支持的CMake版本

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.7)

设置变量

set(QSCINTILLA_DIR libs/qscintilla/Qt4Qt5)

set(SQLB_HDR
    src/version.h
    src/sqlitetypes.h
    src/csvparser.h
    src/sqlite.h
    src/grammar/sqlite3TokenTypes.hpp
    src/grammar/Sqlite3Lexer.hpp
    src/grammar/Sqlite3Parser.hpp
)

使用变量

${SQLB_HDR}

添加一个可执行程序项目

${PROJECT_NAME}指project指令中设置的名称。

add_executable(${PROJECT_NAME}
    ${SQLB_HDR}
    ${SQLB_SRC}
    ${SQLB_FORM_HDR}
    ${SQLB_MOC}
    ${SQLB_RESOURCES_RCC}
    ${SQLB_MISC}
)

添加预处理器定义

add_definitions(-DENABLE_SQLCIPHER)
add_definitions(-std=c++11)

if语句

if(NOT CMAKE_BUILD_TYPE)
    set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")
endif()

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《Visual C++/CLI 从入门到精通》 笔记

什么是C++/CLI

C++/CLI是C++和 .Net Framework 平台版本，它对标准C++进行了一些修改。标准C++允许的一些操作在C++/CLI中是不允许的（例如不能从多个基类继承），并进行了一些修改以支持.NET功能（例如接口和属性）以及兼容.Net运行时。

选择C++/CLI有两个重要理由。首先是互操作性，C++/CLI简化了将标准C++代码集成到.NET项目的步骤。其次是现在有了C++标准模板库（STL）的.NET版本，熟悉STL编码的人很容易迁移到.NET。

定义托管类

ref class Animal
{
public:
    int legs;
};

ref关键字用于简化与 .NET Framework 组件的交互。在class关键字前添加ref，类就成了托管类。实例化对象时，会在“公共语言运行时”（CLR）堆上创建对象。对象的生存期由 .NET Framework 的垃圾回收器管理。

也可以定义非托管类，即不加ref关键字。

创建托管类对象

Animal cat, dog;

句柄

在C++/CLI中，是“运行时”帮你管理内存，C++/CLI没有了传统的“指针概念”。相反是用句柄来包含变量的地址。使用gcnew操作符动态创建对象。

定义一个指向Animal对象的句柄：

Animal ^dog = gcnew Animal;
dog->legs = 4;

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读写文件

写文件

#!/usr/bin/env python3

with open('test.txt', 'w') as f:
    f.write('hello\n')
    f.write('python')

读文件

#!/usr/bin/env python3

with open('test.txt', 'r') as f:
    for l in f.readlines():
        print(l, end='')

遍历文件夹下的所有文件

#!/usr/bin/env python3

import pathlib
import pprint

pprint.pprint(list(pathlib.Path().rglob("*")))

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https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/

临时使用

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http

设为默认

升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：

pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您到 pip 默认源的网络连接较差，临时使用本镜像站来升级 pip：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U

https://www.cnblogs.com/jimodetiantang/p/9016826.html
https://blog.csdn.net/qq_26079093/article/details/90759175

语法

capture mutable -> return-type { statement }

示例

[] (int x, int y) { return x + y; } 
[] (int x, int y) -> int { int z = x + y; return z; }

capture

[空]        没有任何函数对象参数。
[=]         函数体内可以使用 Lambda 所在范围内所有可见的局部变量（包括 Lambda 所在类的 this），并且是值传递方式（相当于编译器自动为我们按值传递了所有局部变量）。
[&]         函数体内可以使用 Lambda 所在范围内所有可见的局部变量（包括 Lambda 所在类的 this），并且是引用传递方式（相当于是编译器自动为我们按引用传递了所有局部变量）。
[this]      函数体内可以使用 Lambda 所在类中的成员变量。
[a]         将 a 按值进行传递。按值进行传递时，函数体内不能修改传递进来的 a 的拷贝，因为默认情况下函数是 const 的，要修改传递进来的拷贝，可以添加 mutable 修饰符。
[&a]        将 a 按引用进行传递。
[a, &b]     将 a 按值传递，b 按引用进行传递。
[=, &a, &b] 除 a 和 b 按引用进行传递外，其他参数都按值进行传递。
[&, a, b]   除 a 和 b 按值进行传递外，其他参数都按引用进行传递。

https://crowcpp.org

Crow is C++ microframework for web. (inspired by Python Flask)

入门

#include "crow.h"

int main()
{
    crow::SimpleApp app;

    CROW_ROUTE(app, "/")([](){
        return "Hello world";
    });

    app.port(18080).multithreaded().run();
}

JSON Response

CROW_ROUTE(app, "/json")
([]{
    crow::json::wvalue x;
    x["message"] = "Hello, World!";
    return x;
});

Arguments

CROW_ROUTE(app,"/hello/<int>")
([](int count){
    if (count > 100)
        return crow::response(400);
    std::ostringstream os;
    os << count << " bottles of beer!";
    return crow::response(os.str());
});

Handler arguments type check at compile time

// Compile error with message "Handler type is mismatched with URL paramters"
CROW_ROUTE(app,"/another/<int>")
([](int a, int b){
    return crow::response(500);
});

Handling JSON Requests

CROW_ROUTE(app, "/add_json")
.methods("POST"_method)
([](const crow::request& req){
    auto x = crow::json::load(req.body);
    if (!x)
        return crow::response(400);
    int sum = x["a"].i()+x["b"].i();
    std::ostringstream os;
    os << sum;
    return crow::response{os.str()};
});

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https://www.boost.org/doc/libs/1_60_0/doc/html/boost_asio.html

Basic Skills

Timer.1 - Using a timer synchronously

#include <iostream>
#include <boost/asio.hpp>
#include <boost/date_time/posix_time/posix_time.hpp>

int main()
{
  boost::asio::io_service io;

  boost::asio::deadline_timer t(io, boost::posix_time::seconds(5));
  t.wait();

  std::cout << "Hello, world!" << std::endl;

  return 0;
}

Timer.2 - Using a timer asynchronously

The asio library provides a guarantee that callback handlers will only be called from threads that are currently calling io_service::run(). Therefore unless the io_service::run() function is called the callback for the asynchronous wait completion will never be invoked.

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https://pugixml.org/docs/quickstart.html

加载XML文件

pugi::xml_document doc;

pugi::xml_parse_result result = doc.load_file("tree.xml");

std::cout << "Load result: " << result.description() << ", mesh name: " << doc.child("mesh").attribute("name").value() << std::endl;

加载错误处理

pugi::xml_document doc;
pugi::xml_parse_result result = doc.load_string(source);

if (result)
{
    std::cout << "XML [" << source << "] parsed without errors, attr value: [" << doc.child("node").attribute("attr").value() << "]\n\n";
}
else
{
    std::cout << "XML [" << source << "] parsed with errors, attr value: [" << doc.child("node").attribute("attr").value() << "]\n";
    std::cout << "Error description: " << result.description() << "\n";
    std::cout << "Error offset: " << result.offset << " (error at [..." << (source + result.offset) << "]\n\n";
}

从内存加载XML

const char source[] = "<mesh name='sphere'><bounds>0 0 1 1</bounds></mesh>";
size_t size = sizeof(source);

// You can use load_buffer_inplace to load document from mutable memory block; the block's lifetime must exceed that of document
char* buffer = new char[size];
memcpy(buffer, source, size);

// The block can be allocated by any method; the block is modified during parsing
pugi::xml_parse_result result = doc.load_buffer_inplace(buffer, size);

// You have to destroy the block yourself after the document is no longer used
delete[] buffer;

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Dear ImGui

https://github.com/ocornut/imgui

Dear ImGui 是一个即时渲染GUI组件。

即时渲染：熟悉游戏开发的朋友肯定知道游戏代码里有个游戏循环，每次循环就是一帧，一般玩游戏谈的每秒多少帧就是每秒执行了多少次游戏循环。在循环中可以处理用户输入、模型渲染、界面渲染、物理模拟等等。

而 Dear ImGui 就是一个UI渲染库。

GitHub上各路神仙上传的截图真的好炫酷。

贴一张官方的Demo截图：

QtImGui

找到了一个能将ImGui集成到QtWidget上的项目。

https://github.com/seanchas116/qtimgui

简介

https://github.com/google/flatbuffers
https://google.github.io/flatbuffers/index.html#flatbuffers_overview

FlatBuffers是Google发布的一个高效的跨平台的序列化库，支持多种编程语言。

Google最初是将其用于游戏开发和其他对性能要求比较高的场合。

FlatBuffers与普通序列化方案的区别：

一般序列化通常采用以下步骤：将数据结构序列化为JSON、XML、二进制或其他格式的数据流，然后接收方或使用方将数据流再解析为数据结构。

以C++为例，FlatBuffers的步骤是：

1. 编写Schema文件（schema file），即使用接口定义语言（IDL）定义数据结构
2. 使用flatc编译器编译Schema文件，生成C++文件
3. 将生成的C++文件添加到项目中一起编译
4. 使用生成的C++文件提供的接口序列化/反序列化数据

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《Pro Git》笔记

基础

初次运行Git前的配置

设置用户名和邮箱地址

git config --global user.name "John Doe"
git config --global user.email johndoe@example.com

在已存在的目录中初始化仓库

git init

克隆现有仓库

git clone https://github.com/libgit2/libgit2

git clone https://github.com/libgit2/libgit2 mylibgit

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https://wiki.qt.io/Qt_for_WebAssembly

安装 Emscripten SDK

从GitHub下载emsdk

https://github.com/emscripten-core/emsdk

Qt版本和Emscripten版本的对应关系参考文首的链接。

安装1.38.27版本的Emscripten

./emsdk install sdk-fastcomp-1.38.27-64bit

编译Qt源代码

下载Qt5.14源代码http://download.qt.io/archive/qt/

配置源代码

./configure -xplatform wasm-emscripten -nomake examples -prefix $PWD/qtbase

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《Google软件测试之道》笔记

在Google，软件测试团队归属于一个被称为“工程生产力”的中心组织部门，这个部门的职责横跨开发测试人员使用工具的研发、产品发布和各种级别的测试，从单元级别的测试到探索性级别的测试。

Google是一家以创新和速度为基础的公司，快速地发布有用的代码（如果失败，也只有少数早期用户会失望）、迭代地增加早期用户希望使用的功能（最大化用户反馈）。

在整个公司，我们只有非常少的专职测试人员。

Google的测试团队并非雄兵百万，我们更像是小而精的特种部队。

测试人员的稀缺会导致测试资源变得非常昂贵，因此，我们的原则就是让这些稀缺且聪明的测试员工保持昂扬的斗志和充沛的精力。

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目的

构建环境，学习 《Linux设备驱动程序》 《Linux内核设计与实现》

Linux环境

Fedora 24，内核版本4.5.5。

Linux 4.5.5-300.fc24.x86_64

下载内核源码

从https://www.kernel.org下载了4.19.128版本。

内核配置

使用make help查看所有make选项。

可以使用不同的方法进行配置，比如make config、make menuconfig、make xconfig等。

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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser(description="程序描述")

# 互斥组（组内的各参数不能同时使用）
group = parser.add_mutually_exclusive_group()
group.add_argument("-a", "--aaa", help="a参数描述", action="store_true")
group.add_argument("-b", "--bbb", help="b参数描述", type=int)
group.add_argument("-c", "--ccc", help="c参数描述")
args = parser.parse_args()

if args.aaa:
    pass
elif args.bbb:
    pass
elif arg.ccc:
    pass
else:
    parser.print_help()

The Python Standard Library » Generic Operating System Services » argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands

安装

sudo dnf install gcc python3-devel
pip install psutil

使用

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import psutil

# 遍历所有进程，输出进程ID，CPU占比，内存，进程名称
for pid in psutil.pids():
    p = psutil.Process(pid)
    print("{},{},{},{}".format(
        p.pid, p.cpu_percent(), p.memory_info().rss, p.name()));

文档

https://psutil.readthedocs.io/en/latest