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glib和glibc_libc.so.6 version GLIBC_2.14

:包含系统的浮点数大小限制; :包含数学库函数的函数原型; :包含执行某些计算 C 所用的常见的函数定义; :包含标准输入输出库函数的函数原型...:包含时间和日期操作的函数原型和类型; :包含函数原型和宏,用于处理未知数值和类型的函数的参数列表; :包含函数原型和宏,用于处理程序执行期间可能出现的各种条件...地区的表示方法可以使计算机系统处理不同的数据表达约定,如全世界的日期、时间、美元数和大数字; :包含宏和信息,用于进行诊断,帮助程序调试。...是一个综合用途的实用的轻量级的C程序库,它提供C语言的常用的数据结构的定义、相关的处理函数,有趣而实用的宏,可移植的封装和一些运行时机能,如事件循环、线程、动态调用、对象系统等的API。...使用gLib2.0(glib的2.0版本)编写的应用程序,在编译时应该在编译命令中加入pkg-config --cflags --libs glib-2.0,如: gcc pkg-config -

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    Python中断多重循环的几种方法,你都知道吗?

    前言: 在编写Python程序时,我们经常会面临需要中断多重循环的情况。无论是在搜索特定条件满足的数据集合还是在处理嵌套循环时,灵活地中断循环是一项强大的技能。...finally 块通常用于确保资源的正确释放,即使发生异常也能执行清理操作。 函数式编程: 闭包(Closures): 闭包是一个包含有环境信息的函数对象。...了解闭包的概念,以及如何在函数内定义函数,并返回内部函数,以便访问外部函数的变量。闭包在函数式编程中经常用于创建函数工厂或实现柯里化(Currying)。...了解如何使用 itertools 中的函数,如 chain、cycle、zip_longest 等,可以方便地进行高级迭代操作。...总结 在总结本文时,我们深入研究了Python中断多重循环的不同方法,如使用笛卡尔积或通过设计合适的函数来达到目的。

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    Python 中 yield 的不同行为

    2、解决方案要理解这种行为,我们需要了解生成器的工作原理。当我们调用一个生成器函数时,它并不会立即执行函数体,而是返回一个生成器对象(generator object)。...这个生成器对象包含了函数体中的代码,但它不会在调用时执行。当我们使用 next() 方法来产生值时,生成器对象才会开始执行函数体。在第一次调用 x() 时,我们创建了一个新的生成器对象。...当我们第一次调用 b.next() 时,生成器对象从上次中断的地方继续执行,并产生了值 4。然而,当我们第二次调用 b.next() 时,生成器对象已经执行到了函数体的末尾,没有更多的值可以产生了。...然而,如果我们存储一个生成器的引用,那么循环会继续从上次中断的地方继续执行:>>> stored = looping(3)>>> stored.next()0>>> stored.next()1>>>...,每次执行 yield 语句时,代码都会暂停;调用 .next() 继续从上一时间中断的地方继续执行函数。

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    python协程

    协程概念 看上去也是子程序,但是在自沉协的内部可以中断, 然后转而执行别的子程序, 但不是转到别的函数,它的执行过程像线程的切换,但是只会在一个线程中执行(中断,跳转执行) 优点(与线程相比):执行效率极高...实现,控制函数内部的阶段性执行,返回值的时一个生成器。...A1,输出的是,可以看出,函数使用yield关键字之后,类型变成了一个生成器, 调用的时候使用next来执行, 第一次通过next执行遇到yield之后,会中断执行后面的代码...协程间的数据传输 协程是单个函数(一个线程),可以随时中断执行,也就意味着,在中断过程中,可以做一些有意义的事情(它并不像普通函数间的调用,一个函数在执行后是没办法继续去操作该函数的,如传递新的数据,修改函数内部的变量等...协程可以从外部传递数据的特性 可以随时中断执行 生产者消费者 #!

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    让我们认识一下PHP非阻塞并发框架Amp

    与早期版本相比,不需要基于生成器的协程或回调。与线程类似,每个纤程都有自己的调用堆栈,但纤程由事件循环协同调度。使用Amp\async()并发运行。 动机 传统上,PHP遵循顺序执行模型。...多年来,在PHP中实现并发的技术有很多,例如PHP 5中的回调和生成器。这些方法都有“你的函数是什么颜色”的问题,我们通过PHP 8.1中的Fibers解决了这个问题。...重要的是要理解,在任何给定的时间只有一个协程在运行,所有其他协程在此期间暂停。 你可以将协程比作一台使用单个CPU内核运行多个程序的计算机。每个程序都有一个执行时间段。然而,协程并不是抢占式的。...以前版本的JavaScript使用生成器来实现类似的目的,但是纤程可以在调用堆栈中的任何地方中断,这使得以前的样板文件(如Amp\call())变得不必要。 在任何给定的时间,只有一个纤程在运行。...当协程挂起时,协程的执行会暂时中断,允许其他任务运行。一旦计时器到期,流操作可能,或任何等待的Future完成,执行将恢复。 协同程序的低级挂起和恢复由Revolt的SuspensionAPI处理。

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    Python快速学习第十二天--生成器和协程

    yield指令,可以暂停一个函数并返回中间结果。使用该指令的函数将保存执行环境,并且在必要时恢复。 生成器比迭代器更加强大也更加复杂,需要花点功夫好好理解贯通。...yield关键字,该函数调用就是生成器对象。...生成器对象支持几个方法,如gen.next() ,gen.send() ,gen.throw()等。...协程看上去也是子程序,但执行过程中,在子程序内部可中断,然后转而执行别的子程序,在适当的时候再返回来接着执行。 注意,在一个子程序中中断,去执行其他子程序,不是函数调用,有点类似CPU的中断。...,在执行A的过程中,可以随时中断,去执行B,B也可能在执行过程中中断再去执行A,结果可能是: 1 2 x y 3 z 但是在A中是没有调用B的,所以协程的调用比函数调用理解起来要难一些。

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    一文学会Python协程

    生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。...yield的值需要使用coroutine协程这个概念 相对于仅仅生成值,函数可以动态处理传送进去的值,而最后值通过yield返回。 协程的执行 协程的执行和生成器的执行很相似。...如Expat模块或者cxmlparse模块。ps: ElementTree具有快速的递增xml句法分析 第四部分:从数据处理到并发编程 复习一下上面学的特点: 协程有以下特点。 协程和生成器非常像。...如果你对已经正在执行了的协程使用send()方法,那么你的程序会发生崩溃。如:多个线程发送数据进入同一个协程。...类比任务调度,协程中yield声明可以理解为中断(Traps)。当一个生成器函数碰到了yield声明,那函数将立即挂起。而执行被传给生成器函数运行的任何代码。

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    用香蕉驱动一个随机数生成器,靠谱吗?

    为了了解问题来源,我们必须首先了解数字是如何在内部产生的。...中断将调用randomCore()函数,其定义如下: 该函数被调用时,反过来调用单片机的micros()函数。这个函数返回一个32位的数字,代表自系统开启以来已经过去的微秒数。...注意到,这个值每4*2^8=1024微秒出现一次,或者说大约1毫秒,是产生中断溢出后的下一个值。然后我们把注意力放到单片机核心的millis()函数的代码上来。...由于它有更高的优先级,外部中断首先被执行,牺牲了millis(),影响了函数的准确性,但对生成的数字没有产生明显的影响。 情况2:INT0中断比TIMER0_OVF中断在下一个时钟周期到达。...由于已经过了一个时钟周期,TIMER0_OVF中断已经在执行了。当执行结束时,micros()已经是2的值了,所以生成的数字将被注册为2的值。

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    Java并发编程学习12-任务取消和线程中断

    cancel 方法由 finally 块调用,从而确保即使在调用 sleep 时被中断也能取消素数生成器的执行。如果 cancel 没有被调用,那么搜索素数的线程将永远运行下去。...线程中断介绍中断之前,我们首先来分析一下,上述素数生成器使用的取消机制目前存在的问题:任务的退出过程仍然需要花费一定的时间。...当线程发现中断请求后,就尽快退出,在必要时进行清理,并通知某个所有者该线程已经退出。当然,除上外还可以建立其他的中断策略,如 暂停服务 或 重新开始服务。...对于非线程所有者的代码来说(例如,对于线程池而言,任何在线程池实现以外的代码),应该小心地保存中断状态,这样拥有线程的代码才能对中断做出响应,即使 “非所有者” 代码也可以做出响应。...这也就是为什么大多数可阻塞的库函数都只是抛出 InterruptedException 作为中断响应。

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    用香蕉驱动一个随机数生成器,靠谱吗?

    为了了解问题来源,我们必须首先了解数字是如何在内部产生的。...中断将调用randomCore()函数,其定义如下: 该函数被调用时,反过来调用单片机的micros()函数。这个函数返回一个32位的数字,代表自系统开启以来已经过去的微秒数。...注意到,这个值每4*2^8=1024微秒出现一次,或者说大约1毫秒,是产生中断溢出后的下一个值。然后我们把注意力放到单片机核心的millis()函数的代码上来。...由于它有更高的优先级,外部中断首先被执行,牺牲了millis(),影响了函数的准确性,但对生成的数字没有产生明显的影响。 情况2:INT0中断比TIMER0_OVF中断在下一个时钟周期到达。...由于已经过了一个时钟周期,TIMER0_OVF中断已经在执行了。当执行结束时,micros()已经是2的值了,所以生成的数字将被注册为2的值。

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    Frida Internal - Part 1: 架构、Gum 与 V8

    在 Linux 内核中也能看到很多 glib 封装设计的思想在,因此若是有 C 开发需求比如嵌入式场景,也可以考虑使用 glib 去进行辅助。...一是断点容易被反调试检测到,软件断点自不必说,会在原指令中插入断点指令,如果函数本身有完整性校验的话会检测出异常,而硬件断点本身也很容易被检测或者破坏掉;断点的另一个问题是性能,代码触发断点后会先中断到内核态...这其中使用到了代码动态重编译的方法,好处是原本的代码没有被修改,因此即便代码有完整性校验也不影响,另外由于执行过程都在用户态,省去了多次中断内核切换,性能损耗也达到了可以接受的水平。...通过阅读源码发现这个功能的实现方法非常简洁,本质上是将目标内存页设置为不可读写,这样在发生读写行为时会触发事先注册好的中断处理函数,其中会调用到用户使用 gum_memory_access_monitor_new...这种情况下需要先在 JS 脚本中定义一个函数,姑且称之为 Attach,前面的步骤都一样,先创建脚本并编译执行,执行之后可以从当前的 Isolate 中获取到目标函数对象,进而转换为可以调用的 Function

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    Linux下编译安装Php7.3 步骤【附编译错误解决】

    前言 上一篇讲了如何在Centos下编译安装nginx服务器,但是Nginx服务器目前只能当做静态服务器使用,也即只能展示前端静态页面,没有动态语言来结合。...glib2-devel ncurses curl gdbm-devel db4-devel libXpm-devel libX11-devel gd-devel gmp-devel expat-devel...如图,目录里面还是痛Nginx有一个configure可执行文件,用以配置安装时的参数 那么配置哪些参数? ....说一些较重要的吧: --prefix=/usr/local/php 安装目录,如nginx我们安装到了/usr/local/nginx --with-config-file-path=/usr/local...然后没报错后,执行以下命令: make && make install 此步编译又是需要不少的时间的,可以喝一杯咖啡,或者洗澡【如现在的我】 安装完毕 ?

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    再议Python协程——从yield到asyncio

    2 基于yield实现协程 如1中所述,代码块A能够中断去执行代码块B,代码块B能够中断,执行代码块A。这不是和yield功能如出一辙吗?...我们先回忆一下yield的功能: (1) 在函数中,语句执行到yield,会返回yield 后面的内容;当再回来执行时,从yield的下一句开始执行; (2) 使用yield语法的函数是一个生成器; (...sayHello()和sayHi() 不断交替执行,当执行sayHello()时,在yield处中断,当执行sayHi()时从yield处中断,切换回sayHello()从yield之后的一句开始执行。...生成器函数(含有yield的函数)就是认为,而yield语句是任务挂起的信号。 调度器循环检查任务列表直到没有任务要执行为止。...(3)asyncio.sleep(1)相当于一个耗时1秒的IO操作,在此期间,主线程并未等待,而是去执行EventLoop中其他可以执行的coroutine了,因此可以实现并发执行。

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    Python 工匠:编写地道循环的两个建议

    比如下面这样:图片对于这类需要提前中断的循环,我们可以使用 takewhile() 函数来简化它。...否则立即中断当前循环。...使用生成器编写自己的修饰函数除了 itertools 提供的那些函数外,我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数。...在网站中,有一个每 30 天执行一次的周期脚本,它的任务是是查询过去 30 天内,在每周末特定时间段登录过的用户,然后为其发送奖励积分。代码如下:图片上面这个函数主要由两层循环构成。...使用生成器函数解耦循环体要把 “挑选时间” 部分从循环内解耦出来,我们需要定义新的生成器函数 gen_weekend_ts_ranges(),专门用来生成需要的 UNIX 时间戳:图片有了这个生成器函数后

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    有史以来最全的异常类讲解没有之一!爆肝3万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第一部分

    使用BaseException作为异常处理的基类并不常见,因为它包括了那些通常不被视为“异常”的情况,如SystemExit和KeyboardInterrupt(用户中断,如Ctrl+C)。...这通常发生在以下几种情况: 当调用 sys.exit() 函数时。 当某些交互式环境(如 IDLE 或某些 IDE 的 Python 控制台)请求终止脚本执行时。...这个函数会进入一个无限循环,直到被KeyboardInterrupt异常中断。...当生成器被其外部控制(如通过调用.close()方法)请求关闭时,或者当生成器所在的上下文(如一个with语句块)结束时,Python会向生成器发送一个GeneratorExit异常。...在实际应用中,你可能需要在生成器中执行一些需要清理的资源(如文件句柄、网络连接等),这时GeneratorExit异常就非常有用。

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