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【员工源码协议】【东祥源码】【金砖指标源码】源码编译6

来源：ab cip 源码时间：2024-11-24 15:02:55

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、源码编译员工源码协议选择编译目标、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），以及配置特定的东祥源码环境变量等。

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。金砖指标源码

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，源码讲解直播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、跟庄大王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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