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    原文链接:DevWeekly | 第2期:重构代码的10个最佳实践

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    开源项目

    1. dot

    Python Star:2.6k

    dot(Deepfake Offensive Toolkit)是一款将deepfakes实时的、可控制的应用于在线视频的工具。

    那么,deepfakes是什么?

    简单的翻译过来就是深度伪造,换句话说,它是通过人工智能技术,能够将目标对象的面部特征嫁接到被模仿的对象上,给目标对象进行换脸。

    2. codecat

    Python Star:241

    img

    CodeCat是一款可以帮助你使用静态代码分析功能找到/追踪用户输入和安全漏洞的开源工具,这对于代码开发中的安全控制非常有价值。

    目前它适用于C、C++、GO、Python、javascript、Swift、PHP、Ruby、ASP、Kotlin、Dart和Java。

    总结一下,它具有如下特性:

    • 按照Regex的自定义规则进行递归代码搜索
    • 代码视图中的语法高亮
    • 管理规则的系统
    • 控制用户的资源
    • 按照IP地址的允许列表控制HTTP访问的资源
    • 遵循OWASP安全实践的应用

    3. OCRmyPDF

    Python Star:6.8k

    PDF有很多不同类型,直接通过word等格式转换的可以直接复制粘贴,操作比较简单。但是,扫描版的PDF则比较麻烦。

    OCRmyPDF为扫描的PDF文件添加OCR文本层,使其能够被搜索或复制粘贴。

    它具有如下特性:

    • 基于普通的PDF生成一个可搜索的PDF/A文件
    • 将OCR文本准确地放在图像下面,以方便复制/粘贴
    • 保持原始嵌入图像的准确分辨率
    • 优化PDF图像,生成的文件通常比输入文件小
    • 使用Tesseract OCR引擎,支持识别100多种语言
    • 能处理数千页的文件

    4. data-diff

    Python Star:1.3k

    data-diff是一个命令行工具和Python库,能够用于对比两个不同数据库的差异。

    目前,它已经在多种不同类型的数据库上进行过验证,而且对于对比结果可以通过CLI/API的形式来创建监控和告警,能够兼容不同的字段类型。速度也非常快,10s内能够验证25M+行数据。

    data-diff将表分割成更小的片段,然后在两个数据库中对每个片段进行校验。当一个段的校验和不相等时,它将进一步把这个段分成更小的段,对这些段进行校验,直到它得到不同的行。

    5. cfg4j

    Java Star:541

    现代配置库,用于用Java编写的分布式应用。

    cfg4j,也就是configuration for Java,一种开源的配置库,可以用于Java开发的分布式应用。

    它具有如下特性:

    • 自动重新加载配置
    • 强大的配置机制(接口绑定,多源支持与回退策略,合并等等)。
    • 分布式环境友好(缓存,支持多种环境[测试,预开发,生产],…)
    • 读取配置:Consul、Git repos(YAML和/或属性)、文件、Classpath, …
    • 与DI容器无缝集成:Spring、Guice等
    • 与Metrics库的集成来展示性能指标
    • 经过大量的测试(99%的代码覆盖率)
    • 完善的文档

    6. Decompiler

    Kotlin Star:58

    img

    一款开源免费的Java反编译GUI工具。

    顾名思义,通过这款工具,我们可以对已经编译的Java jar包,可以反编译复杂的Java applets和二进制文件,产生准确的源代码。

    7. scrutiny

    Go Star:1.5k

    img

    用于智能S.M.A.R.T监控的 WebUI。

    如果你运行的服务器有几个硬盘,你可能已经熟悉S.M.A.R.T和smartd守护程序。

    smartd是一个监控许多ATA、IDE和SCSI-3硬盘中内置的自我监测、分析和报告技术(SMART)系统的守护进程。

    SMART的目的是监测硬盘的可靠性和预测硬盘故障,并进行不同类型的硬盘自我测试。

    Scrutiny是一个简单而集中的应用,有几个核心功能:

    • Web UI仪表板
    • smartd集成
    • 自动侦测所有连接的硬盘 历史趋势的S.M.A.R.T指标跟踪
    • 利用现实故障率定制阈值
    • 温度跟踪

    8. sake

    Go Star:435

    sake是一个用于本地和远程主机的命令运行工具。

    你在 sake.yaml 配置文件中定义服务器和任务,然后在服务器上就可以运行任务。

    sake有大量的功能:

    • 任务、服务器和标签的自动完成
    • 通过SSH进入服务器或docker容器
    • 通过 sake list servers|tasks 列出服务器/任务
    • 以表格格式展示任务输出 sake run 结果

    9. codewarrior

    C Star:170

    一款开源的代码搜索工具和静态代码分析工具,它具有如下功能:

    • 通过重合码模式搜索代码
    • 自定义规则
    • 带有网络套接字资源的HTTPd视图
    • 递归扫描
    • 通过编程语言突出显示语法
    • 通过允许列表控制IP地址访问的资源

    10. wayfire

    C++ Star:1.5k

    Wayfire是一个3D Wayland合成器,灵感来自于Compiz并基于wlroots。

    它旨在创建一个可定制的、可扩展的和轻量级的环境,而不用以牺牲外观作为代价。

    资源工具

    1. Pomsky

    Pomsky是一种可以编译成正则表达式的语言,它目前处于alpha阶段。

    Pomsky可以通过CLI或Rust宏来使用。

    一些例子:

    # String
    'hello world'                 # hello world
    
    # Greedy repetition
    'hello'{1,5}                  # (?:hello){1,5}
    'hello'*                      # (?:hello)*
    'hello'+                      # (?:hello)+
    
    # Lazy repetition
    'hello'{1,5} lazy             # (?:hello){1,5}?
    'hello'* lazy                 # (?:hello)*?
    'hello'+ lazy                 # (?:hello)+?
    
    # Alternation
    'hello' | 'world'             # hello|world
    
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    2. GameShell

    一个学习如何使用Unix shell命令的游戏.

    学习Unix shell是有一定成本的,GameShell被设计成一种工具,帮助学生接触到shell,通过游戏的方式在鼓励学习的同时也能获得乐趣。

    img

    3. Commands.dev

    每个工程师都有过忘记终端命令的时候,因为它很少被使用,或者有难以理解的复杂参数。

    当这种情况发生时,不得不在他们的终端命令历史中进行搜索,或者打开浏览器进行搜索。

    Commands.dev就是要解决这个问题。

    Commands.dev是一个开源的、可搜索的、从整个互联网上收集的流行终端命令的集合。你可以按类别(git、android、docker)查找命令,每个命令都会告诉你需要插入哪些参数。

    img

    4. PyScript

    img

    PyScript是一种可以在浏览器中运行的Python。

    它是一个框架,允许用户使用HTML的界面和Pyodide、WASM等,在浏览器中创建丰富的Python应用程序。

    PyScript框架为各种经验水平的用户提供了一种具有无数应用的、易于学习的编程语言。

    5. Hedy

    img

    学习编程可能很困难,不是说编程本身很难,而是有很多规则你需要记住,就像你开始学习英语时一样。

    同样地,你也需要大量的练习来学习编程。

    Hedy则是一款渐进式的编程语言。这意味着,你不必一次就学会所有的规则,最初的几个级别没有那么多规则,所以你可以轻松地适应编程。

    在每个级别中,都会增加新的规则,增加命令的数量,循序渐进的进行学习。

    技术文章

    1. 用Java和Python进行数据统计和分析

    提起数据统计与分析,很多同学第一印象想到的就是Python或者R。

    其实,Java也是一款在数据领域应用非常广泛的编程语言,例如,Flink、hive等都对Java有很好的支持。

    在这篇文章中,重点研究如何使用Java和Python对大量的表格数据进行简单的数据分析并计算一些统计数据。

    在这里,可以看到如何在每个平台上进行数据分析的不同技术,比较它们如何扩展,以及应用并行计算来提高其性能的可能性。

    2. 重构代码的10个最佳实践

    编写代码并不仅仅为了它能够正常执行并输出结果,还要考虑它的设计模式、扩展线、可读性等。

    重构是在不改变其功能的情况下改进现有代码的设计的过程。

    作为软件开发者,我们不断面临着改进和优化代码的需要。

    无论是为了性能、可读性还是可维护性,重构代码都是一项基本技能。

    在重构代码时,有许多不同的技术可以使用。

    在这篇文章中,就给大家介绍了重构代码的10个最佳实践。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/jakpopc/article/details/125957275