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置頂隨筆
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摘要: 項目地址: http://github.com/adoggie/TCE 從12年的時候開始想做一個rpc的東東，這些年來陸陸續續往里面增加不同的功能、特點。
tce是一個 全棧的東西，并不是 protocalbuf，或者接近 thrift。 支持語言: csharp,python,java,objc,javascript,actionscript,c++,我想這些夠了。
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摘要: 有問題的c++通信代碼的識別，希望寫c++的碼農不要犯同樣的錯 閱讀全文
近日獲得一份微信營銷系統的代碼，看其功能比較豐富，便開始窺其代碼的實現。為了將整個業務系統跑起來，還真的花了不少時間琢磨，幸好不負我的幾十年功力，終于將運營環境和開發環境搭建成功，并將系統的授權代碼全部剔除（軟件廠商控制使用授權）。 準備條件： 1. 互聯網服務器（必須開啟80，443端口） 2. 申請域名，且綁定到服務器 3. 微信公眾號申請，并通過微信認證（300人民幣） 先上系統部署圖 ：  幾個部件需要介紹一下： 1. xampp ： 開發php的套件，包含了apache，php，mysql，用起來很簡單，不過我是部署在linux和mac 上，要留意的是文件目錄訪問權限的問題，mac下 所有的服務進程跑在root用戶下； 2. phpstrom： 開發php的ide，出自jetbrains（我個人理解是目前開發工具最牛逼的公司）。 管理數據庫推薦 DataGrip 軟件。 3. xdebug ： 這個東西是php與phpstrom的調試接口 ，apche接收到http請求，轉給php解釋器，php解釋器再phpStorm進行調試互動（建立xdebug的9000端口的tcp連接），開發者可以在phpStorm里面隨意下斷點。 注意： 在php.ini中需配置 ide-key:scott , 我是在nginx的轉發頭里面添加了 XDEBUG_SESSION=scott,令所有經過 nginx 服務器的http請求都被轉到phpStorm中，否則無法實現代碼斷點。 4. wxDebuger： 這是微信提供的本地微信頁面調試工具，開發這可以利用winre來調試手機上的頁面，也可以脫離手機，直接調試微信頁面（要調試微信的wxjssdk必須使用wxDebuger）。 5. nginx ： 在公網服務器部署nginx作為http服務器，接收各種用戶請求，并將其轉發到xampp。 6. vpn : 這個是關鍵，為了實現本地開發調試的目的，我在公網服務器上部署了openvpn，并在mac開發機上部署了xampp，phpstorm等，并安裝vpn客戶端 Tunnelblick，其自動撥號到公網服務器，獲得地址10.8.0.6，nginx將http請求轉發到了我本地的開發機器上，這樣我可以很方便的進行遠程和本地調試了。 主要的功能描述： 1. 手機、瀏覽器、調試器 發起的http請求到達公網服務器，nginx通過vpn轉發到本地開發機，開發者在phpstorm中斷點調試代碼，并將處理結果按原路返回。 2. 微信服務器的主要作用是獲取 粉絲信息、oauth認證回調、服務器鑒權等功能 ， HTTP(302)是 oauth的靈魂 。 3. 這種配置架構很靈活的可以將開發模式切換到部署模式，只需要將xampp部署到公網服務器，并在 nginx的反向代理指到本地xampp服務即可。 附錄 nginx.conf server {
listen 80;
server_name wx.xxxx.com www.xxxx.com;
proxy_set_header X-real-ip $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
location / {
proxy_pass http://10.8.0.6:8081;
proxy_set_header Cookie "$http_cookie;XDEBUG_SESSION=scott";
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-real-ip $remote_addr;
}
}
摘要: 6.x 版本系統自帶python 2.6，升級2.7的方式網上有很多版本，本人試用下來覺得諸多不便。
工作項目中越來越多的開發特性必須要求工作在py2.7版本中，例如： django 1.7+已經不支持 py2.6.x了； pyBox2d也不支持。
這次選擇的最新版本 python 2.7.11 閱讀全文
訪問sf，記錄下一下代碼 （注冊sf的app，登記 callback-url,執行sql查詢） #coding:utf-8
__author__ = 'scott'
import imp
imp.load_source('init','../init_script.py')
import urllib2,urllib,json,sys,os
import traceback,threading,time,struct,os,os.path,shutil,distutils.dir_util,array,base64,zlib,struct,binascii
import datetime
from libs.python.lemon import webapi
callback = 'http://localhost:8002/oauth'
client_id = '3MVG9ZL0ppGP5UrC_wQ8U02mOhowPKwjeaaLsWZ3BcYYVqiSsy1rL_D2h6qG.rGPnb_j6IcgLHPdhmvomzDFj'
client_secret = '9046731979xxxxxxx'
def accessToken(request,code,state):
url = 'https://login.salesforce.com/services/oauth2/token'
data = {
'grant_type':'authorization_code',
'code':code,
'client_id':client_id,
'client_secret':client_secret,
'redirect_uri':callback
}
result = ''
try:
result = urllib2.urlopen(url,urllib.urlencode(data) )
except:
traceback.print_exc()
result = result.read()
return json.loads( result )
def oauth(request):
cr = webapi.SuccCallReturn()
code = webapi.GET(request,'code','')
state = webapi.GET(request,'state','')
cr.result=[code,state]
token = accessToken(request,code,state)
cr.result.append(token)
print token
try:
sqlExecute(token['access_token'],token['instance_url'])
except:
traceback.print_exc()
return cr.httpResponse()
import cookielib
# -H "Authorization: OAuth token" -H "X-PrettyPrint:1" "
def sqlExecute(token,url_host):
httpHandler = urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1)
httpsHandler = urllib2.HTTPSHandler(debuglevel=1)
opener = urllib2.build_opener(httpHandler, httpsHandler)
urllib2.install_opener(opener)
sf_cmd_query="%s/services/data/v20.0/query/?%s"%(url_host, urllib.urlencode({'q':'select count() from account'}))
headers = {
'Authorization':'OAuth %s'%token,
'X-PrettyPrint':1
}
httpReq = urllib2.Request( sf_cmd_query,headers=headers )
r = opener.open(httpReq).read()
print r
pass
url1 = """https://login.salesforce.com/services/oauth2/authorize?response_type=code&client_id=%s&redirect_uri=%s&state=first"""%(client_id,callback)
def launchBrowserForOAuth():
import webbrowser
webbrowser.open(url1)
if __name__ == '__main__':
launchBrowserForOAuth()
python內部數據容器有dict和list兩種 ，工作中最常用的方式是定義一些數據結構（數據即代碼）,例如:
1 frog={'name':'scott',
2 'age':2,
3 'parts':{
4 'eye':'green','leg':85
5 },
6 ''friend":['moee','wee'],
7 "hometown":'affica'
8 } frog對象定義了小動物的某些屬性，訪問frog對象屬性時，通過 dict,list的取值方法進行訪問，例如: print frog['name'] print frog['friend'][0] 有時覺得這種表達方式太原始了，需要改進，最好是以 '.'方式訪問對象屬性，例如: print frog.name 代碼來開始和結束吧， class _x 1 class _x:
2 """
3 從簡單數據類型轉換成python對象
4
5 p = _x({'name':'boob','body':{'color':'black'},'toys':[1,2,3,],'age':100})
6 print p['toys'][1]
7 print len(p.toys)
8 print p.body.colors
9 """
10 def __init__(self,primitive):
11 self.data = primitive
12
13 def __getattr__(self, item):
14 value = self.data.get(item,None)
15 if type(value) == dict:
16 value = _x(value)
17 return value
18
19 def __len__(self):
20 return len(self.data)
21
22 def __str__(self):
23 return str(self.data)
24
25 def __getitem__(self, item):
26 value = None
27 if type(self.data) in (list,tuple):
28 value = self.data[item]
29 if type(value) in (dict,list,tuple):
30 value = _x(value)
31 elif type(self.data) == dict:
32 value = self.__getattr__(item)
33 return value
相關技術: haproxy_keepalived_nginx_uwsgi_gevent_django
之前部署django一直采用 apache + mod_wsgi，用得倒也沒啥問題，看到越來越多的人采用nginx部署，所以也嘗試了一下，結果很讓人欣喜。
nginx夠小夠簡潔，編譯、配置相當簡單，但要知道她僅僅是個靜態webserver，動態功能需要搭配相應的cgi來實現；
uwsgi是個啥東西，看其官方文檔還真寫的相當詳細，功能很豐富，但我的需求可能只會使用其30%的功能；
uwsgi可以認為是python代碼運行的loader，或者是容器（container），這有點像java的container（resin，tomcat）。看了其配置文檔，很是驚喜，其不僅可以配置為多進程+多線程模式，也可以配置為單進程+多線程模式，并能保持高并發高銷率，非常感興趣。
一直以來自己總在尋找一種 高效、靈活的django的應用容器。
apache默認都是多進程模式，http又是無狀態的，不同的請求被分派到不同的進程處理，request處理都是隔離的。多進程帶來的問題是高昂的系統開銷（apache也支持多線程處理）。
這種隔離又帶來了諸多不便，request之間不能共享狀態、數據和協作，不能很好的完成與外部系統的協同工作（例如request共享同一個服務器的socket連接或者訪問控制某個rs232端口）
所以很想有種類似java的應用容器這樣的東東。
接觸了gevent，其核心是io異步分派，單線程模擬多協程來對應用層多任務的支持，幾近瘋狂io效率得到了我的認可。ps：八過smp系統就應該啟動多個gevent服務，不然其他核心數都浪費了。
采用gevent+django的模式搭建了自己得app容器，也跑了幾個項目，總體效果還是可以。
nginx+uwsgi+django 的配合開始應用到新項目中
上海交通違章查詢網站： http://www.shjtaq.com/Server1/dzjc_new.asp 驗證碼圖片獲取地址： http://www.shjtaq.com/Server1/validatecode.asp?m=2304.046
服務器通過頁面請求的session-id來區分之后提交的驗證碼。 第一次請求查詢頁面時，服務器將訪問session(cookie)傳到客戶端,之后的查詢和驗證碼獲取時客戶端攜帶之前的cookie傳送到服務器，服務器端保存著當前 session-id與驗證碼 的對應關系。
查詢返回記錄可通過 xpath或者 beautifulsoup進行解析
程序使用python完成，也是個簡單的小爬蟲，scrapy 之類的沒必要使用了，gevent完成異步通信。
交通網的驗證碼生成還是比較簡單，做自動識別可找幾個簡單的圖形識別程序即可。
如若不行，則人工輸入嘍
開始抓yixun.com的商品信息，開始很開心，但一下子來了問題。http請求回來的商品分類條目用<a href=>, 但這個href不能直接使用，因為頁面加載之后會啟動js程序(一般都是jquery)對頁面element進行配置和處理，例如：設置風格、事件等等。
yixun玩了個防頁面過期的小技巧：
>每個請求page在server都會產生一個有效期變量XY(具體算法不詳),
>如果獲取商品<a>直接請求，server將返回失敗，因為<a href>并未包含XY
>page加載完成之后js代碼設置<a>被點擊時觸發事件E，E將XY添加到<a href>內
>然后可以正確請求了 易迅防止請求頁面過期，在主頁中設置了一下參數： <script type="text/javascript"> window.yPageId = '17384560'; window.yPageLevel = '2';</script>
在頁面內容中顯示 <a ytag="40037" target="_blank">路由器</a> 注意： 返回的html就是如此
但如果用戶點擊（左鍵或者右鍵)此 node對象時，js代碼會動態插入一個YTAG的變量
未點擊：
<a ytag="40037" target="_blank">路由器</a>
點擊：
<a ytag="40037" target="_blank">路由器</a>
變量生成方式在這個js中實現：
此js 使用了jquery，頁面完成加載之后，將配置頁面元素的onclick行為，如果點擊了頁面元素，將YTAG屬性加入到商品<a href=""/>中去
js代碼凌亂可以使用： 進行格式化觀察
js代碼： G.header.search = { init: function() { G.header.search.event(); G.header.search.setInputStyle(); G.header.search.autoComplete(); },G.header.search.init();query: function() { var input = $("#q_show"), v = $.trim(input.val()), c = $("#cate_show").val(), ret = true, href = input.attr("_href"); if (v === G.header._Q_SHOW_DEF_TEXT && href) { window.location.href = href; ret = false; } else if (v === "" || v === G.header._Q_SHOW_DEF_TEXT) { if (!c || (c && c == "")) { input.focus(); ret = false; } } if ($('#q_show').parents("form").find('input[name="YTAG"]').length === 0) { var ytag = $('#q_show').parents("form").find('input[type="submit"]').attr("ytag"); var YTAG = (window.yPageLevel || 0) + '.' + (window.yPageId || 0) + ytag; $('#q_show').parents("form").append($('<input type="hidden" name="YTAG" value="' + YTAG + '" />')); } return ret; }
程序定義了G.header.search對象，并進行初始化init() ，query()是用戶點擊查詢時觸發使用 init()內部配置了query函數，用于鼠標點擊時候生成YTAG屬性 看代碼就很簡單了
YTAG生成方式就是 window.yPageLevel+'.'+window.yPageId + <a ytag="40037"> 這樣一個商品條目的href就獲得了
tkinter工作在主線程，而gevent是單線程工作，如何整合在一起？ 瞅到一段代碼，迅速收藏 1 import gevent
2 from gevent import socket
3 import Tkinter as tk
4
5 class SockLoop(object):
6 def __init__(self, callback):
7 self.callback = callback
8
9 def __call__(self, sock, client):
10 while 1:
11 mes = sock.recv(256)
12 ret = self.callback(client, mes)
13 if ret is not None:
14 sock.send(ret)
15
16 def socket_server(port, callback):
17 ssock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM, socket.IPPROTO_TCP)
18 ssock.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
19 ssock.bind(('', port))
20 ssock.listen(5)
21
22 while 1:
23 sock, client = ssock.accept()
24 gevent.spawn(callback, sock, client)
25
26 class App(object):
27 def __init__(self, root):
28 self.greenlet = None
29 self.root = root
30 self._build_window(root)
31 self.root.after(100, self._connect)
32
33 def add_text(self, text):
34 cleaned_string = text.replace('\r', '')
35 self.text.insert(tk.END, cleaned_string)
36
37 def quit(self):
38 self.root.quit()
39
40 def _build_window(self, root):
41 self.frame = tk.Frame(root)
42 self.text = tk.Text(self.frame)
43 self.quit_button = tk.Button(self.frame, text="Quit", command=self.quit)
44 self.text.pack()
45 self.quit_button.pack()
46 self.frame.pack()
47
48 def _connect(self):
49 self.greenlet = gevent.spawn(
50 socket_server,
51 8080,
52 SockLoop(lambda cl, txt: self.add_text("%s: %s" % (cl, txt))))
53 self.gevent_loop_step()
54
55 def gevent_loop_step(self):
56 gevent.sleep()
57 self.root.after_idle(self.gevent_loop_step)
58
59
60 if __name__ == '__main__':
61 root = tk.Tk()
62 app = App(root)
63 root.mainloop()
俺不是果粉，但開發必須mac
參加的開發者大會，老外沒一個不是mac的，也的確如此，mac是開發神器，雖然貴點，但還是很值，對得起他的身價 。
這是一種態度，價值觀世界觀的體現
linux+windows的完美結合，不！！ ui遠超windows
14.5k mac pro 15 retina 8G 內存 250 G ssd ，都配置差了點，但目前夠了，有錢了再買臺高配的，然后imac，還有那個外星桶的工作站
酷斃！
寫代碼，寫好代碼其實并不難，但如果要做好文檔，能完整闡述清楚自己的構思、想法和邏輯結構，這比較難，自己也缺少這方面的耐心。 很多opensource的代碼根本不需要文檔也能一目了然，這是一種定力 多年前的項目中使用到python和ffmpeg, 網絡上搜索了一下，均不能滿足自己的要求。ffmpeg的python綁定提供的均是文件級的訪問控制，也就是說沒有暴露更多的可控接口來用。 所以還是一切都自己來做 ffmpeg采用0.81版本以上，當時發現mov文件在0.71以下無法正常解碼，到0.81則解決了此問題。 python包裝ffmpeg的方式很多，最好的可能就是swig，但太煩了，最后選擇ctypes來訪問ffmpeg接口。 如果直接使用ffmpeg的api接口也不太合適，因為要暴露很多ffmpeg的接口、數據類型、常數定義等。 所以我是這么處理： 1. 編寫一個功能動態庫來包裝ffmpeg，提供基本的業務功能 ,屏蔽ffmpeg細節,這里叫ffmpeg_media_codec.dll 2. 用ctypes包裝此ffmpeg_media_codec.dll,這里是ffmpeg.py 3. 業務代碼使用ffmpeg.py提供的接口訪問、解碼多媒體文件 代碼: http://sw2us.com/static/projects/py-ffmpeg/ffmpeg_media_codec.dll 暴露的c接口 1 ffmpeg lib interface list:
2 ===========================
4 typedef unsigned char StreamByte_t;
6 struct MediaStreamInfo_t{
7 int codec_type;
8 int codec_id;
9 int width;
10 int height;
11 int gopsize;
12 int pixfmt;
13 int tb_num;
14 int tb_den;
15 int bitrate;
16 int frame_number;
17 int videostream; //視頻流編號
18 };
19
20 struct MediaVideoFrame_t{
21 StreamByte_t * rgb24;
22 size_t size;
23 int width;
24 int height;
25 unsigned int sequence; //控制播放順序
26 unsigned int duration; //播放時間
27 };
28
29 struct MediaPacket_t{
30 StreamByte_t* data;
31 size_t size;
32 AVPacket * pkt;
33 int stream; //流編號
34 int dts;
35 int pts;
36 size_t sequence;
37 size_t duration;
39 };
40
41 struct MediaFormatContext_t;
42
43 //解碼器
44 struct MediaCodecContext_t{
45 AVCodecContext * codecCtx; //AVCodecContext*
46 AVCodec * codec;
47 int stream; //流編號
48 AVFrame * rgbframe24; //
49 AVFrame* frame; //
50 StreamByte_t* buffer;
51 size_t bufsize;
52 void * user;
53 MediaStreamInfo_t si;
54 };
55
56 struct MediaFormatContext_t{
57 AVFormatContext * fc; //AVFormatContext*
58 MediaStreamInfo_t video; //視頻信息
60 };
66 #ifdef __cplusplus
67 extern "C" {
68 #endif
69
70 int InitLib(); //初始化解碼庫
71 void Cleanup(); //
73 MediaCodecContext_t* InitAvCodec(MediaStreamInfo_t* si); //根據媒體類型分配解碼器對象
74 void FreeAvCodec(MediaCodecContext_t* codec); //釋放解碼器對象
76 MediaVideoFrame_t * DecodeVideoFrame(MediaCodecContext_t* ctx,MediaPacket_t* pkt); //送入媒體包進行解碼，返回視頻幀
77 void FreeVideoFrame(MediaVideoFrame_t* frame); //釋放視頻幀
79 MediaPacket_t * AllocPacket(); //分配一個流媒體包對象(用于網傳)
80 void FreePacket(MediaPacket_t* pkt); //釋放流媒體包
82 MediaFormatContext_t* InitAvFormatContext(char * file); //媒體文件訪問上下文，申請
83 void FreeAvFormatContext(MediaFormatContext_t* ctx); //釋放
84 MediaPacket_t* ReadNextPacket(MediaFormatContext_t* ctx); //讀媒體文件一個數據包
85 void ReadReset(MediaFormatContext_t* ctx) ; //重置媒體訪問讀取位置
86 int SeekToTime(int timesec) ; //跳躍到指定時間 ffmpeg.py 包裝: 1 import ctypes
2 from ctypes import *
5 _lib = cdll.LoadLibrary('ffmpeg.dll')
6
7 _int_types = (c_int16, c_int32)
8 if hasattr(ctypes, 'c_int64'):
9 # Some builds of ctypes apparently do not have c_int64
10 # defined; it's a pretty good bet that these builds do not
11 # have 64-bit pointers.
12 _int_types += (ctypes.c_int64,)
13 for t in _int_types:
14 if sizeof(t) == sizeof(c_size_t):
15 c_ptrdiff_t = t
16
17 class c_void(Structure):
18 # c_void_p is a buggy return type, converting to int, so
19 # POINTER(None) == c_void_p is actually written as
20 # POINTER(c_void), so it can be treated as a real pointer.
21 _fields_ = [('dummy', c_int)]
26 class MediaStreamInfo_t(Structure):
27 _fields_ = [
28 ('codec_type', c_int),
29 ('codec_id', c_int),
30 ('width', c_int),
31 ('height', c_int),
32 ('gopsize', c_int),
33 ('pixfmt', c_int),
34 ('tb_num',c_int),
35 ('tb_den',c_int),
36 ('bitrate',c_int),
37 ('frame_number',c_int),
38 ('videostream',c_int),
39 ('duration',c_int),
40 ('extr',POINTER(c_char)), #解碼器 額外hash表數據
41 ('extrsize',c_int),
42 ]
43
44 class MediaVideoFrame_t(Structure):
45 _fields_=[
46 ('rgb24',POINTER(c_char)),
47 ('size',c_uint),
48 ('width',c_int),
49 ('height',c_int),
50 ('sequence',c_uint),
51 ('duration',c_uint)
52 ]
53
54 class MediaPacket_t(Structure):
55 _fields_=[
56 ('data',POINTER(c_char)),
57 ('size',c_uint),
58 ('pkt',c_char_p),
59 ('stream',c_int),
60 ('dts',c_int),
61 ('pts',c_int),
62 ('sequence',c_uint),
63 ('duration',c_uint)
64 ]
65
66
67 class MediaCodecContext_t(Structure):
68 _fields_=[
69 ('codecCtx',c_char_p),
70 ('codec',c_char_p),
71 ('stream',c_int),
72 ('rgbframe24',c_char_p),
73 ('frame',c_char_p),
74 ('buffer',c_char_p),
75 ('bufsize',c_uint),
76 ('user',c_char_p),
77 ('si',MediaStreamInfo_t)
78 ]
79
80 class MediaFormatContext_t(Structure):
81 _fields_=[
82 ('fc',c_char_p),
83 ('video',MediaStreamInfo_t)
84 ]
85
86 InitAvCodec = _lib.InitAvCodec
87 InitAvCodec.restype = POINTER(MediaCodecContext_t)
88 InitAvCodec.argtypes = [POINTER(MediaStreamInfo_t)]
89
90
91 FreeAvCodec = _lib.FreeAvCodec
92 FreeAvCodec.restype = None
93 FreeAvCodec.argtypes = [POINTER(MediaCodecContext_t)]
96 DecodeVideoFrame = _lib.DecodeVideoFrame
97 DecodeVideoFrame.restype = POINTER(MediaVideoFrame_t)
98 DecodeVideoFrame.argtypes = [POINTER(MediaCodecContext_t),POINTER(MediaPacket_t)]
100 FreeVideoFrame = _lib.FreeVideoFrame
101 FreeVideoFrame.restype = None
102 FreeVideoFrame.argtypes = [POINTER(MediaVideoFrame_t)]
104 AllocPacket = _lib.AllocPacket
105 AllocPacket.restype = POINTER(MediaPacket_t)
106 AllocPacket.argtypes = []
109 FreePacket = _lib.FreePacket
110 FreePacket.restype = None
111 FreePacket.argtypes = [POINTER(MediaPacket_t),c_int]
113 InitAvFormatContext = _lib.InitAvFormatContext
114 InitAvFormatContext.restype = POINTER(MediaFormatContext_t)
115 InitAvFormatContext.argtypes = [c_char_p]
117 FreeAvFormatContext = _lib.FreeAvFormatContext
118 FreeAvFormatContext.restype = None
119 FreeAvFormatContext.argtypes = [POINTER(MediaFormatContext_t)]
122 ReadNextPacket = _lib.ReadNextPacket
123 ReadNextPacket.restype = POINTER(MediaPacket_t)
124 ReadNextPacket.argtypes = [POINTER(MediaFormatContext_t)]
127 ReadReset = _lib.ReadReset
128 ReadReset.restype = None
129 ReadReset.argtypes = [POINTER(MediaFormatContext_t)]
130
131 SeekToTime = _lib.SeekToTime
132 SeekToTime.restype = c_int
133 SeekToTime.argtypes = [POINTER(MediaFormatContext_t),c_int]
134
135 FlushBuffer = _lib.FlushBuffer
136 FlushBuffer.restype =None
137 FlushBuffer.argtypes = [POINTER(MediaCodecContext_t)]
138
139 InitLib = _lib.InitLib
140 InitLib.restype =None
141 InitLib.argtypes = []
142
143 Cleanup = _lib.Cleanup
144 Cleanup.restype =None
145 Cleanup.argtypes = [] 好了，看看如何使用這些接口 視頻文件播放: http://sw2us.com/static/projects/py-ffmpeg/test_qt.py
從事webgis及其應用有些時日，實驗性質的東西一直沒有被大規模應用，一路走來頗多辛苦 現將代碼放出，有興趣的朋友可看看，包括地圖數據處理編譯、地圖渲染服務程序、wms程序、tce
近一周時間都在玩p2p，本來以為實現很簡單，但做起來實屬不易 。 Udp穿透Nat會遇到多種Nat類型： 1.FULL CORE 2. RESTRICT 3. PORT-RESTRICT 4. SYMMETRIC 1-3三種NAT實現穿透很簡單，問題在于處理第4種類型：對等NAT SYMMETRIC NAT的工作模式區分在于內網通過NAT時分配的外部端口的方式不同，這又有三種情況： 1. 端口遞增： 通常新端口號會是前一次分配端口號加1或者加固定值 2. 端口在當前NAT最新端口的左右區間： 例如當前NAT外網端口P,那新的分配端口會落在 -N < P < N 3. 隨機分配SR (這個根據當時NAT的網絡情況參數等作為函數f(x)的因子決定) 這第三種分配方式，目前無解，只要任意一端存在SR，則無法穿透 當然很多技術研究者提出了如何猜測動態端口的方案，例如：統計技術的使用，服務器可對固定NAT進行采樣分析等等。。 這個很難哦！ 面對SR我直接放棄了，還真不巧，測試了3，4個網絡環境的NAT，居然50%是SR，50%是SYMMETRIC的1,2種類型 。 還是老實的服務器中轉把！ 一些p2p資料供參考: http://114.215.178.29/static/p2p
應用中經常用pyCrypto 來生成用戶Token等相關信息，夠簡單，所以貼代碼分享 部分代碼被關閉或者打開，使用者請自行調整，如果了解rsa很簡單理解一下代碼 1 GCONFS={
2 'auth_public_keyfile':'public.rsa',
3 'auth_private_keyfile':'private.rsa'
4 }
5
6
7 def encrypt_des(key,text):
8 from Crypto.Cipher import DES
9 import base64
10 from Crypto import Random
11 #iv = Random.get_random_bytes(8)
12 des = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
13 reminder = len(text)%8
14 if reminder ==0: # pad 8 bytes
15 text+='\x08'*8
16 else:
17 text+=chr(8-reminder)* (8-reminder)
18 #text+=' '*(8-len(text)%8)
19 return des.encrypt(text)
20 #return base64.encodestring(des.encrypt(text))
21
22 def decrypt_des(key,text):
23 from Crypto.Cipher import DES
24 import base64
25 # print key
26 des = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
27 text = des.decrypt(text)
28 pad = ord(text[-1])
29 if pad == '\x08':
30 return text[:-8]
31 return text[:-pad]
32
33
34 def rsa_generate():
35 from Crypto.PublicKey import RSA
36 from Crypto import Random
37 random_generator = Random.new().read
38 key = RSA.generate(1024, random_generator)
39
40
41 #print key.publickey().encrypt('123213213123213213',20)
42 public = key.publickey().exportKey()
43 #print key.publickey().exportKey()
44 private = key.exportKey()
45 return public,private
46
47 def rsa_encrypt(key,text):
48 '''
49 傳入私鑰key和待加密明文數據text
50 自動生成8字節長度隨機密碼P,用P將text進行des加密生成E,
51 用私鑰key加密P生成P2
52
53 key - private key
54 text - orignal text
55 @return: [P2+E] RSA加密的des秘鑰 + 加密的密文
56 '''
57 import uuid
58 from Crypto.PublicKey import RSA
59 deskey = hashlib.md5(uuid.uuid1().hex).hexdigest()[:8]
60 text = encrypt_des(deskey,text)
61
62 key = RSA.importKey(key)
63 r = key.encrypt(deskey,32)
64
65 return r[0]+text # 加密的key，和des加密的數據
66
67 def rsa_decrypt(key,text):
68 from Crypto.PublicKey import RSA
69 try:
70 rsa = RSA.importKey(key)
71 deskey = text[:128]
72 text = text[128:]
73 deskey = rsa.decrypt(deskey)
74 return decrypt_des(deskey,text)
75 except:
76 return ''
77
78 class Cipher:
79 def __init__(self):
80 # self.pubkey = pubkey
81 # self.privkey = privkey
82 pass
83
84 def encrypt(self,key,text):
85 return rsa_encrypt(key,text)
86
87
88 def decrypt(self,key,text):
89 return rsa_decrypt(key,text)
90
91 @staticmethod
92 def getCipher():
93 try:
94 cip = Cipher()
95 return cip
96 except:
97 traceback.print_exc()
98 return None
99
100 def encryptToken(user):
101 '''
102 用戶信息轉換為token
103 '''
104 token=''
105 try:
106 d = json.dumps(user)
107 # f = open(GCONFS['auth_public_keyfile'],'r')
108 # pubkey = f.read()
109 # f.close()
110 pubkey = ENCRYPT_PUBKEY
111 # d = Cipher.getCipher().encrypt(pubkey,d) #rsa encrpyt
112 token = base64.encodestring(d).strip()
113 #print 'token size:',len(token)
114 except:
115 print traceback.format_exc()
116 token = ''
117
118 return token
119
120 def decryptToken(token):
121 user = None
122 try:
123 # f = open(GCONFS['auth_private_keyfile'],'r')
124 # privkey = f.read()
125 # f.close()
126 privkey = ENCRYPT_PRIVKEY
127 d = base64.decodestring(token)
128 # d = Cipher.getCipher().decrypt(privkey,d) #rsa decrept
129 user = json.loads(d)
130 except:
131 #print traceback.format_exc()
132 pass
133 return user
系統中，用戶的消息在移動設備與接入服務器建立的Tcp長連接上傳遞。這些消息包括：文本，復合文本，位置信息，音頻剪輯，圖像等等。 發送者傳送消息到平臺系統內部并將消息寫入gridfs，待接收者上線時平臺將消息推送至接收者。 考慮到帶寬利用，接收者得到的消息將不包含二進制數據，例如: 音頻，圖像等等。 這要求接收者對平臺發起一次獲取消息包內指定的音頻和圖像數據的請求。 移動端向平臺請求二進制數據的情況還包含 【離線文件傳送】場景 。 二進制數據往往是指那些數據量比較大的對象，這些對象在移動兩端交換時，交互通道將不占用與接入服務器的連接通道，而是通過nginx傳送到平臺內部； 同樣接收者獲取二進制數據也是通過nginx獲取。這種請求是HTTP的。 這里整理的是如何在平臺部署 【負載均衡的集群的分布式的文件服務】 nginx : http服務，提供反向代理和負載均衡服務（集群可用DNS或考慮LVS方案） mongodb+gridfs : 用于文件服務提供，其內置gridfs提供了分布式，海量存儲的方案 gevent+webpy : nginx直接讀取gridfs是不合適的，配置了cgi才能完成特定功能，這里使用webpy，比django更輕更好用。 webpy的作用是接收到上傳和下傳文件的請求，讀寫gridfs文件內容給移動端。 gevent是高效的通信框架，雖然單線程工作，但性能非常的好； 用好gevent關鍵在與外部的io必須全部都是異步的，例如： 數據庫，文件磁盤訪問等等。 mongodb對gevent已經支持，gevent對webpy，django，psycopg2支持也相當的好，所以要提供webservice服務那就考慮用gevent+webpy或django把，性能是杠杠的，比 apache+mod_wsgi要好很多 ，而且gevent是進程內的不同的HTTP REQUEST可以是共享數據的，這一點非常誘惑(apache+mod_wsgi的REQUEST可是隔離的哦！除非您通過redis的PUB/SUB實現兩個REQUEST的通信) 關注的問題： １.下傳大文件時的處理 如果直接用nginx當然沒有這個問題 ，但用webpy讀取文件返回HttpResponse時問題來了，總不至于讀取整個文件，然后再return。 這種方式在php有flush方法，python只能用yield來做 2.上傳大文件時的處理 當接收到http的文件POST請求時，文件已經全部緩存到web服務器，如果同時幾千個文件上傳在進行，服務器就會被擠爆，這也是很多網站不允許大文件上傳的緣故吧。關于這個問題，我想就需要修改一下webpy關于文件上傳的處理代碼了，將接收到的文件數據以流的形式寫入到gridfs里去作為臨時文件被緩存，等完全接收文件時，才通知到handler代碼，這樣必定高效很多(新的問題又來了，會不會把gridfs搞爆掉! 處理時考慮延時緩存提交gridfs把)。 BUF_SIZE = 262144
class download:
def GET(self):
file_name = 'file_name'
file_path = os.path.join('file_path', file_name)
f = None
try:
f = open(file_path, "rb")
webpy.header('Content-Type','application/octet-stream')
webpy.header('Content-disposition', 'attachment; filename=%s.dat' % file_name)
while True:
c = f.read(BUF_SIZE)
if c:
yield c
else:
break
except Exception, e:
print e
yield 'Error'
finally:
if f:
f.close()
links: http://api.mongodb.org/python http://webpy.org/cookbook/storeupload.zh-cn http://webpy.org/cookbook/streaming_large_files http://gevent.org 下份代碼 demo很值得看哦 gevent 1.0 由libev 替換了libevent
摘要: 貼代碼 Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/--> 1 #--coding:utf-8-- 2 3 ... 閱讀全文
多樣的文本消息 ----------------- struct MimeText_t{
int type;
string text;
}; MimeText_t 可以包含普通的文本、圖像和音頻文件的id 圖像和音頻數據發送到服務器，服務器并不直接將數據發送到接收者，而是發送 音頻和圖像的描述uri信息 接收者解釋json，顯示text文本，讀取emoticon編號，顯示表情圖片; image,audio則顯示占位(如果當前wifi可用,則自己自動加載image和audio資源) ,如果非wifi信號則待用戶點擊此占位，然后從服務器請求image和audio資源到本地。 文本描述： 字體大小，顏色，文本link，表情符號 文本用json組織 ， { set:[ text:{text:'this is',bg-color:#ff0000,color:#ffffff,font-name:'arial',font-size:20,bold:true,italic:true}, text:{text:'shanghai',color:#ff0000,font-name:'arial',font-size:20,bold:true,italic:true,link:'http://sw2us.com/images/shanghai.png'}, image:{id:1001,width:200,height:200,uri:'http://sw2us.com/images/bear.png'}, audio:{id:2001,duration:5,uri:'http://sw2us.com/clips/a001.mp3'}, location:{lon:121.221,lat,time,speed,direction,text:'立月路2001號浦星公路口'}, emoticon:{id:201} ], } 屬性名簡化： --------------------- ----------------------- 1 - text [ 1: text , 2: bg-color , 3: color , 4: font-name, 5:font-size, 6:bold, 7:italic ] 2 - image [ 1: id , 2:width , 3:height , 4:uri] 3 - audio [ 1:id , 2:duration,3:uri] 4 - location [ 1:lon, 2:lat, 3:time, 4:speed, 5:direction, 6:text] 5 - emoticon [ 1: id ] ----------------------- 0 - false 1 - true
2016年9月18日
#
摘要: 項目地址: http://github.com/adoggie/TCE 從12年的時候開始想做一個rpc的東東，這些年來陸陸續續往里面增加不同的功能、特點。
tce是一個 全棧的東西，并不是 protocalbuf，或者接近 thrift。 支持語言: csharp,python,java,objc,javascript,actionscript,c++,我想這些夠了。
閱讀全文
2016年8月23日
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干了17，8年一線技術工作，還不如剛畢業的985學生，真是好笑。
現在覺得也沒啥多想的，現在樂于出去跟不同公司談談技術問題，面試完，基本也給對方上完一通技術課程。
晚上看一17歲小朋友在直播寫帶代碼，滿有意思，自己也想玩玩。
tce工程加入csharp支持中，本地代碼差不多一半，lex分析還沒開動，要抓緊了，早點能在unity上跑起來。
公司這兩個月要搞個證照系統，設計完框架了，要寫代碼了。
2016年3月24日
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摘要: 有問題的c++通信代碼的識別，希望寫c++的碼農不要犯同樣的錯 閱讀全文
近日獲得一份微信營銷系統的代碼，看其功能比較豐富，便開始窺其代碼的實現。為了將整個業務系統跑起來，還真的花了不少時間琢磨，幸好不負我的幾十年功力，終于將運營環境和開發環境搭建成功，并將系統的授權代碼全部剔除（軟件廠商控制使用授權）。 準備條件： 1. 互聯網服務器（必須開啟80，443端口） 2. 申請域名，且綁定到服務器 3. 微信公眾號申請，并通過微信認證（300人民幣） 先上系統部署圖 ： 幾個部件需要介紹一下： 1. xampp ： 開發php的套件，包含了apache，php，mysql，用起來很簡單，不過我是部署在linux和mac 上，要留意的是文件目錄訪問權限的問題，mac下 所有的服務進程跑在root用戶下； 2. phpstrom： 開發php的ide，出自jetbrains（我個人理解是目前開發工具最牛逼的公司）。 管理數據庫推薦 DataGrip 軟件。 3. xdebug ： 這個東西是php與phpstrom的調試接口 ，apche接收到http請求，轉給php解釋器，php解釋器再phpStorm進行調試互動（建立xdebug的9000端口的tcp連接），開發者可以在phpStorm里面隨意下斷點。 注意： 在php.ini中需配置 ide-key:scott , 我是在nginx的轉發頭里面添加了 XDEBUG_SESSION=scott,令所有經過 nginx 服務器的http請求都被轉到phpStorm中，否則無法實現代碼斷點。 4. wxDebuger： 這是微信提供的本地微信頁面調試工具，開發這可以利用winre來調試手機上的頁面，也可以脫離手機，直接調試微信頁面（要調試微信的wxjssdk必須使用wxDebuger）。 5. nginx ： 在公網服務器部署nginx作為http服務器，接收各種用戶請求，并將其轉發到xampp。 6. vpn : 這個是關鍵，為了實現本地開發調試的目的，我在公網服務器上部署了openvpn，并在mac開發機上部署了xampp，phpstorm等，并安裝vpn客戶端 Tunnelblick，其自動撥號到公網服務器，獲得地址10.8.0.6，nginx將http請求轉發到了我本地的開發機器上，這樣我可以很方便的進行遠程和本地調試了。 主要的功能描述： 1. 手機、瀏覽器、調試器 發起的http請求到達公網服務器，nginx通過vpn轉發到本地開發機，開發者在phpstorm中斷點調試代碼，并將處理結果按原路返回。 2. 微信服務器的主要作用是獲取 粉絲信息、oauth認證回調、服務器鑒權等功能 ， HTTP(302)是 oauth的靈魂 。 3. 這種配置架構很靈活的可以將開發模式切換到部署模式，只需要將xampp部署到公網服務器，并在 nginx的反向代理指到本地xampp服務即可。 附錄 nginx.conf server {
listen 80;
server_name wx.xxxx.com www.xxxx.com;
proxy_set_header X-real-ip $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
location / {
proxy_pass http://10.8.0.6:8081;
proxy_set_header Cookie "$http_cookie;XDEBUG_SESSION=scott";
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
proxy_set_header X-real-ip $remote_addr;
}
}
2016年1月29日
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摘要: 6.x 版本系統自帶python 2.6，升級2.7的方式網上有很多版本，本人試用下來覺得諸多不便。
工作項目中越來越多的開發特性必須要求工作在py2.7版本中，例如： django 1.7+已經不支持 py2.6.x了； pyBox2d也不支持。
這次選擇的最新版本 python 2.7.11 閱讀全文
2015年6月29日
#
訪問sf，記錄下一下代碼 （注冊sf的app，登記 callback-url,執行sql查詢） #coding:utf-8
__author__ = 'scott'
import imp
imp.load_source('init','../init_script.py')
import urllib2,urllib,json,sys,os
import traceback,threading,time,struct,os,os.path,shutil,distutils.dir_util,array,base64,zlib,struct,binascii
import datetime
from libs.python.lemon import webapi
callback = 'http://localhost:8002/oauth'
client_id = '3MVG9ZL0ppGP5UrC_wQ8U02mOhowPKwjeaaLsWZ3BcYYVqiSsy1rL_D2h6qG.rGPnb_j6IcgLHPdhmvomzDFj'
client_secret = '9046731979xxxxxxx'
def accessToken(request,code,state):
url = 'https://login.salesforce.com/services/oauth2/token'
data = {
'grant_type':'authorization_code',
'code':code,
'client_id':client_id,
'client_secret':client_secret,
'redirect_uri':callback
}
result = ''
try:
result = urllib2.urlopen(url,urllib.urlencode(data) )
except:
traceback.print_exc()
result = result.read()
return json.loads( result )
def oauth(request):
cr = webapi.SuccCallReturn()
code = webapi.GET(request,'code','')
state = webapi.GET(request,'state','')
cr.result=[code,state]
token = accessToken(request,code,state)
cr.result.append(token)
print token
try:
sqlExecute(token['access_token'],token['instance_url'])
except:
traceback.print_exc()
return cr.httpResponse()
import cookielib
# -H "Authorization: OAuth token" -H "X-PrettyPrint:1" "
def sqlExecute(token,url_host):
httpHandler = urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1)
httpsHandler = urllib2.HTTPSHandler(debuglevel=1)
opener = urllib2.build_opener(httpHandler, httpsHandler)
urllib2.install_opener(opener)
sf_cmd_query="%s/services/data/v20.0/query/?%s"%(url_host, urllib.urlencode({'q':'select count() from account'}))
headers = {
'Authorization':'OAuth %s'%token,
'X-PrettyPrint':1
}
httpReq = urllib2.Request( sf_cmd_query,headers=headers )
r = opener.open(httpReq).read()
print r
pass
url1 = """https://login.salesforce.com/services/oauth2/authorize?response_type=code&client_id=%s&redirect_uri=%s&state=first"""%(client_id,callback)
def launchBrowserForOAuth():
import webbrowser
webbrowser.open(url1)
if __name__ == '__main__':
launchBrowserForOAuth()
2015年5月26日
#
python內部數據容器有dict和list兩種 ，工作中最常用的方式是定義一些數據結構（數據即代碼）,例如:
1 frog={'name':'scott',
2 'age':2,
3 'parts':{
4 'eye':'green','leg':85
5 },
6 ''friend":['moee','wee'],
7 "hometown":'affica'
8 } frog對象定義了小動物的某些屬性，訪問frog對象屬性時，通過 dict,list的取值方法進行訪問，例如: print frog['name'] print frog['friend'][0] 有時覺得這種表達方式太原始了，需要改進，最好是以 '.'方式訪問對象屬性，例如: print frog.name 代碼來開始和結束吧， class _x 1 class _x:
2 """
3 從簡單數據類型轉換成python對象
4
5 p = _x({'name':'boob','body':{'color':'black'},'toys':[1,2,3,],'age':100})
6 print p['toys'][1]
7 print len(p.toys)
8 print p.body.colors
9 """
10 def __init__(self,primitive):
11 self.data = primitive
12
13 def __getattr__(self, item):
14 value = self.data.get(item,None)
15 if type(value) == dict:
16 value = _x(value)
17 return value
18
19 def __len__(self):
20 return len(self.data)
21
22 def __str__(self):
23 return str(self.data)
24
25 def __getitem__(self, item):
26 value = None
27 if type(self.data) in (list,tuple):
28 value = self.data[item]
29 if type(value) in (dict,list,tuple):
30 value = _x(value)
31 elif type(self.data) == dict:
32 value = self.__getattr__(item)
33 return value
2015年1月1日
#
相關技術: haproxy_keepalived_nginx_uwsgi_gevent_django
之前部署django一直采用 apache + mod_wsgi，用得倒也沒啥問題，看到越來越多的人采用nginx部署，所以也嘗試了一下，結果很讓人欣喜。
nginx夠小夠簡潔，編譯、配置相當簡單，但要知道她僅僅是個靜態webserver，動態功能需要搭配相應的cgi來實現；
uwsgi是個啥東西，看其官方文檔還真寫的相當詳細，功能很豐富，但我的需求可能只會使用其30%的功能；
uwsgi可以認為是python代碼運行的loader，或者是容器（container），這有點像java的container（resin，tomcat）。看了其配置文檔，很是驚喜，其不僅可以配置為多進程+多線程模式，也可以配置為單進程+多線程模式，并能保持高并發高銷率，非常感興趣。
一直以來自己總在尋找一種 高效、靈活的django的應用容器。
apache默認都是多進程模式，http又是無狀態的，不同的請求被分派到不同的進程處理，request處理都是隔離的。多進程帶來的問題是高昂的系統開銷（apache也支持多線程處理）。
這種隔離又帶來了諸多不便，request之間不能共享狀態、數據和協作，不能很好的完成與外部系統的協同工作（例如request共享同一個服務器的socket連接或者訪問控制某個rs232端口）
所以很想有種類似java的應用容器這樣的東東。
接觸了gevent，其核心是io異步分派，單線程模擬多協程來對應用層多任務的支持，幾近瘋狂io效率得到了我的認可。ps：八過smp系統就應該啟動多個gevent服務，不然其他核心數都浪費了。
采用gevent+django的模式搭建了自己得app容器，也跑了幾個項目，總體效果還是可以。
nginx+uwsgi+django 的配合開始應用到新項目中
2014年10月8日
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上海交通違章查詢網站： http://www.shjtaq.com/Server1/dzjc_new.asp 驗證碼圖片獲取地址： http://www.shjtaq.com/Server1/validatecode.asp?m=2304.046
服務器通過頁面請求的session-id來區分之后提交的驗證碼。 第一次請求查詢頁面時，服務器將訪問session(cookie)傳到客戶端,之后的查詢和驗證碼獲取時客戶端攜帶之前的cookie傳送到服務器，服務器端保存著當前 session-id與驗證碼 的對應關系。
查詢返回記錄可通過 xpath或者 beautifulsoup進行解析
程序使用python完成，也是個簡單的小爬蟲，scrapy 之類的沒必要使用了，gevent完成異步通信。
交通網的驗證碼生成還是比較簡單，做自動識別可找幾個簡單的圖形識別程序即可。
如若不行，則人工輸入嘍
2014年5月20日
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