只用了一年， Pipenv 就变成了管理软件包依赖关系的 Python 官方推荐资源。

Pipenv 是由 Kenneth Reitz 在一年多前创建的“面向开发者而生的 Python 开发工作流”，它已经成为管理软件包依赖关系的 Python 官方推荐资源。但是对于它解决了什么问题，以及它如何比使用 pip 和 requirements.txt 文件的标准工作流更有用处，这两点仍然存在困惑。在本月的 Python 专栏中，我们将填补这些空白。

Python 包安装简史

为了理解 Pipenv 所解决的问题，看一看 Python 包管理如何发展十分有用的。

让我们回到第一个 Python 版本，这时我们有了 Python，但是没有干净的方法来安装软件包。

然后有了 Easy Install，这是一个可以相对容易地安装其他 Python 包的软件包，但它也带来了一个问题：卸载不需要的包并不容易。

pip 登场，绝大多数 Python 用户都熟悉它。pip 可以让我们安装和卸载包。我们可以指定版本，运行 pip freeze > requirements.txt 来输出一个已安装包列表到一个文本文件，还可以用相同的文本文件配合 pip install -r requirements.txt 来安装一个应用程序需要的所有包。

但是 pip 并没有包含将软件包彼此隔离的方法。我们可能会开发使用相同库的不同版本的应用程序，因此我们需要一种方法来实现这一点。随之而来的是虚拟环境，它使我们能够为我们开发的每个应用程序创建一个小型的、隔离的环境。我们已经看到了许多管理虚拟环境的工具：virtualenv、 venv、 virtualenvwrapper、 pyenv、 pyenv-virtualenv、 pyenv-virtualenvwrapper 等等。它们都可以很好地使用 pip 和 requirements.txt 文件。

新方法：Pipenv

Pipenv 旨在解决几个问题：

首先，需要 pip 库来安装包，外加一个用于创建虚拟环境的库，以及用于管理虚拟环境的库，再有与这些库相关的所有命令。这些都需要管理。Pipenv 附带包管理和虚拟环境支持，因此你可以使用一个工具来安装、卸载、跟踪和记录依赖性，并创建、使用和组织你的虚拟环境。当你使用它启动一个项目时，如果你还没有使用虚拟环境的话，Pipenv 将自动为该项目创建一个虚拟环境。

Pipenv 通过放弃 requirements.txt 规范转而将其移动到一个名为 Pipfile 的新文档中来完成这种依赖管理。当你使用 Pipenv 安装一个库时，项目的 Pipfile 会自动更新安装细节，包括版本信息，还有可能的 Git 仓库位置、文件路径和其他信息。

其次，Pipenv 希望能更容易地管理复杂的相互依赖关系。你的应用程序可能依赖于某个特定版本的库，而那个库可能依赖于另一个特定版本的库，这些依赖关系如海龟般堆叠起来。当你的应用程序使用的两个库有冲突的依赖关系时，你的情况会变得很艰难。Pipenv 希望通过在一个名为 Pipfile.lock 的文件中跟踪应用程序相互依赖关系树来减轻这种痛苦。Pipfile.lock 还会验证生产中是否使用了正确版本的依赖关系。

另外，当多个开发人员在开发一个项目时，Pipenv 很方便。通过 pip 工作流，凯西可能会安装一个库，并花两天时间使用该库实现一个新功能。当凯西提交更改时，他可能会忘记运行 pip freeze 来更新 requirements.txt 文件。第二天，杰米拉取凯西的改变，测试就突然失败了。这样会花费好一会儿才能意识到问题是在 requirements.txt 文件中缺少相关库，而杰米尚未在虚拟环境中安装这些文件。

因为 Pipenv 会在安装时自动记录依赖性，如果杰米和凯西使用了 Pipenv，Pipfile 会自动更新并包含在凯西的提交中。这样杰米和凯西就可以节省时间并更快地运送他们的产品。

最后，将 Pipenv 推荐给在你项目上工作的其他人，因为它使用标准化的方式来安装项目依赖项和开发和测试的需求。使用 pip 工作流和 requirements.txt 文件意味着你可能只有一个 requirements.txt 文件，或针对不同环境的多个 requirements.txt 文件。例如，你的同事可能不清楚他们是否应该在他们的笔记本电脑上运行项目时是运行 dev.txt 还是 local.txt。当两个相似的 requirements.txt 文件彼此不同步时它也会造成混淆：local.txt 是否过时了，还是真的应该与 dev.txt 不同？多个 requirements.txt 文件需要更多的上下文和文档，以使其他人能够按照预期正确安装依赖关系。这个工作流程有可能会混淆同时并增加你的维护负担。

使用 Pipenv，它会生成 Pipfile，通过为你管理对不同环境的依赖关系，可以避免这些问题。该命令将安装主项目依赖项：

pipenv install

添加 --dev 标志将安装开发/测试的 requirements.txt：

pipenv install --dev

使用 Pipenv 还有其他好处：它具有更好的安全特性，以易于理解的格式绘制你的依赖关系，无缝处理 .env 文件，并且可以在一个文件中自动处理开发与生产环境的不同依赖关系。你可以在文档中阅读更多内容。

使用 Pipenv

使用 Pipenv 的基础知识在官方 Python 包管理教程管理应用程序依赖关系部分中详细介绍。要安装 Pipenv，使用 pip：

pip install pipenv

要安装在项目中使用的包，请更改为项目的目录。然后安装一个包（我们将使用 Django 作为例子），运行：

pipenv install django

你会看到一些输出，表明 Pipenv 正在为你的项目创建一个 Pipfile。

如果你还没有使用虚拟环境，你还会看到 Pipenv 的一些输出，说明它正在为你创建一个虚拟环境。

然后，你将看到你在安装包时常看到的输出。

为了生成 Pipfile.lock 文件，运行：

pipenv lock

你也可以使用 Pipenv 运行 Python 脚本。运行名为 hello.py 的上层 Python 脚本：

pipenv run python hello.py

你将在控制台中看到预期结果。

启动一个 shell，运行：

pipenv shell

如果你想将当前使用 requirements.txt 文件的项目转换为使用 Pipenv，请安装 Pipenv 并运行：

pipenv install requirements.txt

这将创建一个 Pipfile 并安装指定的 requirements.txt。考虑一下升级你的项目！

了解更多

查看 Pipenv 文档，特别是 Pipenv 的基本用法，以帮助你进一步学习。Pipenv 的创建者 Kenneth Reitz 为 Pipenv 在最近的 PyTennessee 发表了一篇演讲：“Python 依赖管理的未来”。这次演讲没有被记录下来，但他的幻灯片有助于理解 Pipenv 所做的以及解决的问题。

via: https://opensource.com/article/18/2/why-python-devs-should-use-pipenv

作者：Lacey Williams Henschel, Jeff Triplett 译者：MjSeven 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

了解 Yocto、Buildroot、 OpenWRT，和改造过的桌面发行版以确定哪种方式最适合你的项目。

Linux 被部署到比 Linus Torvalds 在他的宿舍里开发时所预期的更广泛的设备。令人震惊的支持了各种芯片，使得Linux 可以应用于大大小小的设备上：从 IBM 的巨型机到不如其连接的端口大的微型设备，以及各种大小的设备。它被用于大型企业数据中心、互联网基础设施设备和个人的开发系统。它还为消费类电子产品、移动电话和许多物联网设备提供了动力。

在为桌面和企业级设备构建 Linux 软件时，开发者通常在他们的构建机器上使用桌面发行版，如 Ubuntu 以便尽可能与被部署的机器相似。如 VirtualBox 和 Docker 这样的工具使得开发、测试和生产环境更好的保持了一致。

什么是嵌入式系统？

维基百科将嵌入式系统定义为：“在更大的机械或电气系统中具有专用功能的计算机系统，往往伴随着实时计算限制。”

我觉得可以很简单地说，嵌入式系统是大多数人不认为是计算机的计算机。它的主要作用是作为某种设备，而不被视为通用计算平台。

嵌入式系统编程的开发环境通常与测试和生产环境大不相同。它们可能会使用不同的芯片架构、软件堆栈甚至操作系统。开发工作流程对于嵌入式开发人员与桌面和 Web 开发人员来说是非常不同的。通常，其构建后的输出将包含目标设备的整个软件映像，包括内核、设备驱动程序、库和应用程序软件（有时也包括引导加载程序）。

在本文中，我将对构建嵌入式 Linux 系统的四种常用方式进行纵览。我将介绍一下每种产品的工作原理，并提供足够的信息来帮助读者确定使用哪种工具进行设计。我不会教你如何使用它们中的任何一个；一旦缩小了选择范围，就有大量深入的在线学习资源。没有任何选择适用于所有情况，我希望提供足够的细节来指导您的决定。

Yocto

Yocto 项目 定义为“一个开源协作项目，提供模板、工具和方法，帮助您为嵌入式产品创建定制的基于 Linux 的系统，而不管硬件架构如何。”它是用于创建定制的 Linux 运行时映像的配方、配置值和依赖关系的集合，可根据您的特定需求进行定制。

完全公开：我在嵌入式 Linux 中的大部分工作都集中在 Yocto 项目上，而且我对这个系统的认识和偏见可能很明显。

Yocto 使用 Openembedded 作为其构建系统。从技术上讲，这两个是独立的项目；然而，在实践中，用户不需要了解区别，项目名称经常可以互换使用。

Yocto 项目的输出大致由三部分组成：

• 目标运行时二进制文件：这些包括引导加载程序、内核、内核模块、根文件系统映像。以及将 Linux 部署到目标平台所需的任何其他辅助文件。
• 包流：这是可以安装在目标上的软件包集合。您可以根据需要选择软件包格式（例如，deb、rpm、ipk）。其中一些可能预先安装在目标运行时二进制文件中，但可以构建用于安装到已部署系统的软件包。
• 目标 SDK：这些是安装在目标平台上的软件的库和头文件的集合。应用程序开发人员在构建代码时使用它们，以确保它们与适当的库链接

优点

Yocto 项目在行业中得到广泛应用，并得到许多有影响力的公司的支持。此外，它还拥有一个庞大且充满活力的开发人员社区和生态系统。开源爱好者和企业赞助商的结合的方式有助于推动 Yocto 项目。

获得 Yocto 的支持有很多选择。如果您想自己动手，有书籍和其他培训材料。如果您想获得专业知识，有许多有 Yocto 经验的工程师。而且许多商业组织可以为您的设计提供基于 Yocto 的 Turnkey 产品或基于服务的实施和定制。

Yocto 项目很容易通过 层 进行扩展，层可以独立发布以添加额外的功能，或针对项目发布时尚不可用的平台，或用于保存系统特有定制功能。层可以添加到你的配置中，以添加未特别包含在市面上版本中的独特功能；例如，“meta-browser” 层包含 Web 浏览器的清单，可以轻松为您的系统进行构建。因为它们是独立维护的，所以层可以按不同的时间发布（根据层的开发速度），而不是跟着标准的 Yocto 版本发布。

Yocto 可以说是本文讨论的任何方式中最广泛的设备支持。由于许多半导体和电路板制造商的支持，Yocto 很可能能够支持您选择的任何目标平台。主版本 Yocto 分支仅支持少数几块主板（以便达成合理的测试和发布周期），但是，标准工作模式是使用外部主板支持层。

最后，Yocto 非常灵活和可定制。您的特定应用程序的自定义可以存储在一个层进行封装和隔离，通常将要素层特有的自定义项存储为层本身的一部分，这可以将相同的设置同时应用于多个系统配置。Yocto 还提供了一个定义良好的层优先和覆盖功能。这使您可以定义层应用和搜索元数据的顺序。它还使您可以覆盖具有更高优先级的层的设置；例如，现有清单的许多自定义功能都将保留。

缺点

Yocto 项目最大的缺点是学习曲线陡峭。学习该系统并真正理解系统需要花费大量的时间和精力。 根据您的需求，这可能对您的应用程序不重要的技术和能力投入太大。 在这种情况下，与一家商业供应商合作可能是一个不错的选择。

Yocto 项目的开发时间和资源相当高。 需要构建的包（包括工具链，内核和所有目标运行时组件）的数量相当不少。 Yocto 开发人员的开发工作站往往是大型系统。 不建议使用小型笔记本电脑。 这可以通过使用许多提供商提供的基于云的构建服务器来缓解。 另外，Yocto 有一个内置的缓存机制，当它确定用于构建特定包的参数没有改变时，它允许它重新使用先前构建的组件。

建议

为您的下一个嵌入式 Linux 设计使用 Yocto 项目是一个强有力的选择。 在这里介绍的选项中，无论您的目标用例如何，它都是最广泛适用的。 广泛的行业支持，积极的社区和广泛的平台支持使其成为必须设计师的不错选择。

Buildroot

Buildroot 项目定义为“通过交叉编译生成嵌入式 Linux 系统的简单、高效且易于使用的工具。”它与 Yocto 项目具有许多相同的目标，但它注重简单性和简约性。一般来说，Buildroot 会禁用所有软件包的所有可选编译时设置（有一些值得注意的例外），从而生成尽可能小的系统。系统设计人员需要启用适用于给定设备的设置。

Buildroot 从源代码构建所有组件，但不支持按目标包管理。因此，它有时称为固件生成器，因为镜像在构建时大部分是固定的。应用程序可以更新目标文件系统，但是没有机制将新软件包安装到正在运行的系统中。

Buildroot 输出主要由三部分组成：

• 将 Linux 部署到目标平台所需的根文件系统映像和任何其他辅助文件
• 适用于目标硬件的内核，引导加载程序和内核模块
• 用于构建所有目标二进制文件的工具链。

优点

Buildroot 对简单性的关注意味着，一般来说，它比 Yocto 更容易学习。核心构建系统用 Make 编写，并且足够短以便开发人员了解整个系统，同时可扩展到足以满足嵌入式 Linux 开发人员的需求。 Buildroot 核心通常只处理常见用例，但它可以通过脚本进行扩展。

Buildroot 系统使用普通的 Makefile 和 Kconfig 语言来进行配置。 Kconfig 由 Linux 内核社区开发，广泛用于开源项目，使得许多开发人员都熟悉它。

由于禁用所有可选的构建时设置的设计目标，Buildroot 通常会使用开箱即用的配置生成尽可能最小的镜像。一般来说，构建时间和构建主机资源的规模将比 Yocto 项目的规模更小。

缺点

关注简单性和最小化启用的构建方式意味着您可能需要执行大量的自定义来为应用程序配置 Buildroot 构建。此外，所有配置选项都存储在单个文件中，这意味着如果您有多个硬件平台，则需要为每个平台进行每个定制更改。

对系统配置文件的任何更改都需要全部重新构建所有软件包。与 Yocto 相比，这个问题通过最小的镜像大小和构建时间得到了一定的解决，但在你调整配置时可能会导致构建时间过长。

中间软件包状态缓存默认情况下未启用，并且不像 Yocto 实施那么彻底。这意味着，虽然第一次构建可能比等效的 Yocto 构建短，但后续构建可能需要重建许多组件。

建议

对于大多数应用程序，使用 Buildroot 进行下一个嵌入式 Linux 设计是一个不错的选择。如果您的设计需要多种硬件类型或其他差异，但由于同步多个配置的复杂性，您可能需要重新考虑，但对于由单一设置组成的系统，Buildroot 可能适合您。

OpenWRT/LEDE

OpenWRT 项目开始为消费类路由器开发定制固件。您当地零售商提供的许多低成本路由器都可以运行 Linux 系统，但可能无法开箱即用。这些路由器的制造商可能无法提供频繁的更新来解决新的威胁，即使他们这样做，安装更新镜像的机制也很困难且容易出错。 OpenWRT 项目为许多已被其制造商放弃的设备生成更新的固件镜像，让这些设备焕发新生。

OpenWRT 项目的主要交付物是可用于大量商业设备的二进制镜像。它有网络可访问的软件包存储库，允许设备最终用户将新软件添加到他们的系统中。 OpenWRT 构建系统是一个通用构建系统，它允许开发人员创建自定义版本以满足他们自己的需求并添加新软件包，但其主要重点是目标二进制文件。

优点

如果您正在为商业设备寻找替代固件，则 OpenWRT 应位于您的选项列表中。它的维护良好，可以保护您免受制造商固件无法解决的问题。您也可以添加额外的功能，使您的设备更有用。

如果您的嵌入式设计专注于网络，则 OpenWRT 是一个不错的选择。网络应用程序是 OpenWRT 的主要用例，您可能会发现许多可用的软件包。

缺点

OpenWRT 对您的设计限制很多（与 Yocto 和 Buildroot 相比）。如果这些决定不符合您的设计目标，则可能需要进行大量的修改。

在部署的设备中允许基于软件包的更新是很难管理的。按照其定义，这会导致与您的 QA 团队测试的软件负载不同。此外，很难保证大多数软件包管理器的原子安装，以及错误的电源循环可能会使您的设备处于不可预知的状态。

建议

OpenWRT 是爱好者项目或商用硬件再利用的不错选择。它也是网络应用程序的不错选择。如果您需要从默认设置进行大量定制，您可能更喜欢 Buildroot 或 Yocto。

桌面发行版

设计嵌入式 Linux 系统的一种常见方法是从桌面发行版开始，例如 Debian 或 Red Hat，并删除不需要的组件，直到安装的镜像符合目标设备的占用空间。这是 Raspberry Pi 平台流行的 Raspbian发行版的方法。

优点

这种方法的主要优点是熟悉。通常，嵌入式 Linux 开发人员也是桌面 Linux 用户，并且精通他们的选择发行版。在目标上使用类似的环境可能会让开发人员更快地入门。根据所选的分布，可以使用 apt 和 yum 等标准封装工具安装许多其他工具。

可以将显示器和键盘连接到目标设备，并直接在那里进行所有的开发。对于不熟悉嵌入式空间的开发人员来说，这可能是一个更为熟悉的环境，无需配置和使用棘手的跨开发平台设置。

大多数桌面发行版可用的软件包数量通常大于前面讨论的嵌入式特定的构建器可用软件包数量。由于较大的用户群和更广泛的用例，您可能能够找到您的应用程序所需的所有运行时包，这些包已经构建并可供使用。

缺点

将目标平台作为您的主要开发环境可能会很慢。运行编译器工具是一项资源密集型操作，根据您构建的代码的多少，这可能会严重妨碍您的性能。

除了一些例外情况，桌面发行版的设计并不适合低资源系统，并且可能难以充分裁剪目标映像。同样，桌面环境中的预设工作流程对于大多数嵌入式设计来说都不理想。以这种方式获得可再现的环境很困难。手动添加和删除软件包很容易出错。这可以使用特定于发行版的工具进行脚本化，例如基于 Debian 系统的 debootstrap。为了进一步提高可再现性，您可以使用配置管理工具，如 CFEngine（我的雇主 Mender.io 完整披露了 这一工具）。但是，您仍然受发行版提供商的支配，他们将更新软件包以满足他们的需求，而不是您的需求。

建议

对于您打算推向市场的产品，请谨慎使用此方法。这对于爱好者应用程序来说是一个很好的模型；但是，对于需要支持的产品，这种方法很可能会遇到麻烦。虽然您可能能够获得更快的起步，但从长远来看，您可能会花费您的时间和精力。

其他考虑

这个讨论集中在构建系统的功能上，但通常有非功能性需求可能会影响您的决定。如果您已经选择了片上系统（SoC）或电路板，则您的选择很可能由供应商决定。如果您的供应商为特定系统提供板级支持包（BSP），使用它通常会节省相当多的时间，但请研究 BSP 的质量以避免在开发周期后期发生问题。

如果您的预算允许，您可能需要考虑为目标操作系统使用商业供应商。有些公司会为这里讨论的许多选项提供经过验证和支持的配置，除非您拥有嵌入式 Linux 构建系统方面的专业知识，否则这是一个不错的选择，可以让您专注于核心能力。

作为替代，您可以考虑为您的开发人员进行商业培训。这可能比商业操作系统供应商便宜，并且可以让你更加自给自足。这是快速找到您选择的构建系统基础知识的学习曲线。

最后，您可能已经有一些开发人员拥有一个或多个系统的经验。如果你的工程师有倾向性，当你做出决定时，肯定值得考虑。

总结

构建嵌入式 Linux 系统有多种选择，每种都有优点和缺点。将这部分设计放在优先位置至关重要，因为在以后的过程中切换系统的成本非常高。除了这些选择之外，还有新的系统在开发中。希望这次讨论能够为评估新的系统（以及这里提到的系统）提供一些背景，并帮助您为下一个项目做出坚实的决定。

via: https://opensource.com/article/18/6/embedded-linux-build-tools

作者：Drew Moseley 选题：lujun9972 译者：LHRChina 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

最近在尝试配置 awesome WM，因此粗略地学习了一下 lua 。 在学习过程中，我完全被 表 （ 表 ） 在 lua 中的应用所镇住了。

表在 lua 中真的是无处不在：首先，它可以作为字典和数组来用；此外，它还可以被用于设置闭包环境、模块；甚至可以用来模拟对象和类。

字典

表最基础的作用就是当成字典来用。 它的键可以是除了 nil 之外的任何类型的值。

t={}
t[{}] = "table"                 -- key 可以是表
t[1] = "int"                    -- key 可以是整数
t[1.1] = "double"               -- key 可以是小数
t[function () end] = "function" -- key 可以是函数
t[true] = "Boolean"             -- key 可以是布尔值
t["abc"] = "String"             -- key 可以是字符串
t[io.stdout] = "userdata"       -- key 可以是userdata
t[coroutine.create(function () end)] = "Thread" -- key可以是thread

当把表当成字典来用时，可以使用 pairs 函数来进行遍历。

for k,v in pairs(t) do
  print(k,"->",v)
end

运行结果为：

1   ->  int
1.1 ->  double
thread: 0x220bb08   ->  Thread
table: 0x220b670    ->  table
abc ->  String
file (0x7f34a81ef5c0)   ->  userdata
function: 0x220b340 ->  function
true    ->  Boolean

从结果中你还可以发现，使用 pairs 进行遍历时的顺序是随机的，事实上相同的语句执行多次得到的结果是不一样的。

表 中的键最常见的两种类型就是整数型和字符串类型。 当键为字符串时，表 可以当成结构体来用。同时形如 t["field"] 这种形式的写法可以简写成 t.field 这种形式。

数组

当键为整数时，表 就可以当成数组来用。而且这个数组是一个 索引从 1 开始 、没有固定长度、可以根据需要自动增长的数组。

a = {}
for i=0,5 do                    -- 注意，这里故意写成了i从0开始
  a[i] = 0
end

当将表当成数组来用时，可以通过长度操作符 # 来获取数组的长度：

print(#a)

结果为：

5

你会发现， lua 认为数组 a 中只有 5 个元素，到底是哪 5 个元素呢？我们可以使用使用 ipairs 对数组进行遍历：

for i,v in ipairs(a) do
  print(i,v)
end

结果为：

1   0
2   0
3   0
4   0
5   0

从结果中你会发现 a 的 0 号索引并不认为是数组中的一个元素，从而也验证了 lua 中的数组是从 1 开始索引的。

另外，将表当成数组来用时，一定要注意索引不连贯的情况，这种情况下 # 计算长度时会变得很诡异。

a = {}
for i=1,5 do
  a[i] = 0
end
a[8] = 0                        -- 虽然索引不连贯，但长度是以最大索引为准
print(#a)
a[100] = 0                      -- 索引不连贯，而且长度不再以最大索引为准了
print(#a)

结果为：

8
8

而使用 ipairs 对数组进行遍历时，只会从 1 遍历到索引中断处。

for i,v in ipairs(a) do
  print(i,v)
end

结果为：

1   0
2   0
3   0
4   0
5   0

环境（命名空间）

lua 将所有的全局变量/局部变量保存在一个常规表中，这个表一般被称为全局或者某个函数（闭包）的环境。

为了方便，lua 在创建最初的全局环境时，使用全局变量 _G 来引用这个全局环境。因此，在未手工设置环境的情况下，可以使用 -G[varname] 来存取全局变量的值。

for k,v in pairs(_G) do
  print(k,"->",v)
end

rawequal    ->  function: 0x41c2a0
require ->  function: 0x1ea4e70
_VERSION    ->  Lua 5.3
debug   ->  table: 0x1ea8ad0
string  ->  table: 0x1ea74b0
xpcall  ->  function: 0x41c720
select  ->  function: 0x41bea0
package ->  table: 0x1ea4820
assert  ->  function: 0x41cc50
pcall   ->  function: 0x41cd10
next    ->  function: 0x41c450
tostring    ->  function: 0x41be70
_G  ->  table: 0x1ea2b80
coroutine   ->  table: 0x1ea4ee0
unpack  ->  function: 0x424fa0
loadstring  ->  function: 0x41ca00
setmetatable    ->  function: 0x41c7e0
rawlen  ->  function: 0x41c250
bit32   ->  table: 0x1ea8fc0
utf8    ->  table: 0x1ea8650
math    ->  table: 0x1ea7770
collectgarbage  ->  function: 0x41c650
rawset  ->  function: 0x41c1b0
os  ->  table: 0x1ea6840
pairs   ->  function: 0x41c950
arg ->  table: 0x1ea9450
table   ->  table: 0x1ea5130
tonumber    ->  function: 0x41bf40
io  ->  table: 0x1ea5430
loadfile    ->  function: 0x41cb10
error   ->  function: 0x41c5c0
load    ->  function: 0x41ca00
print   ->  function: 0x41c2e0
dofile  ->  function: 0x41cbd0
rawget  ->  function: 0x41c200
type    ->  function: 0x41be10
getmetatable    ->  function: 0x41cb80
module  ->  function: 0x1ea4e00
ipairs  ->  function: 0x41c970

从 lua 5.2 开始，可以通过修改 _ENV 这个值（lua 5.1 中的 setfenv 从 5.2 开始被废除）来设置某个函数的环境，从而让这个函数中的执行语句在一个新的环境中查找全局变量的值。

a=1                             -- 全局变量中a=1
local env={a=10,print=_G.print} -- 新环境中a=10,并且确保能访问到全局的print函数
function f1()
  local _ENV=env
  print("in f1:a=",a)
  a=a*10                        -- 修改的是新环境中的a值
end

f1()
print("globally:a=",a)
print("env.a=",env.a)

in f1:a=    10
globally:a= 1
env.a=  100

另外，新创建的闭包都继承了创建它的函数的环境。

模块

lua 中的模块也是通过返回一个表来供模块使用者来使用的。 这个表中包含的是模块中所导出的所有东西，包括函数和常量。

定义模块的一般模板为：

module(模块名, package.seeall)

其中 module(模块名) 的作用类似于：

local modname = 模块名
local M = {}                    -- M即为存放模块所有函数及常数的table
_G[modname] = M
package.loaded[modname] = M
setmetatable(M,{__index=_G})    -- package.seeall可以使全局环境_G对当前环境可见
local _ENV = M                  -- 设置当前的运行环境为 M，这样后续所有代码都不需要限定模块名了，所定义的所有函数自动变成M的成员
<函数定义以及常量定义>

return M                        -- module函数会帮你返回module table，而无需手工返回

对象

lua 中之所以可以把表当成对象来用是因为：

1. 函数在 lua 中是一类值，你可以直接存取表中的函数值。 这使得一个表既可以有自己的状态，也可以有自己的行为：

Account = {balance = 0}
function Account.withdraw(v)
  Account.balance = Account.balance - v
end

2. lua 支持闭包，这个特性可以用来模拟对象的私有成员变量：

function new_account(b)
  local balance = b
  return {withdraw = function (v) balance = balance -v end,
          get_balance = function () return balance end
  }
end

a1 = new_account(1000)
a1.withdraw(10)
print(a1.get_balance())

990

不过，上面第一种定义对象的方法有一个缺陷，那就是方法与 Account 这个名称绑定死了。 也就是说，这个对象的名称必须为 Accout 否则就会出错。

a = Account
Account = nil
a.withdraw(10)                  -- 会报错，因为Accout.balance不再存在

为了解决这个问题，我们可以给 withdraw 方法多一个参数用于指向对象本身。

Account = {balance=100}
function Account.withdraw(self,v)
  self.balance = self.balance - v
end
a = Account
Account = nil
a.withdraw(a,10)                  -- 没问题，这个时候 self 指向的是a，因此会去寻找 a.balance
print(a.balance)

90

不过由于第一个参数 self 几乎总是指向调用方法的对象本身，因此 lua 提供了一种语法糖形式 object:method(...) 用于隐藏 self 参数的定义及传递。这里冒号的作用有两个，其在定义函数时往函数中地一个参数的位置添加一个额外的隐藏参数 sef, 而在调用时传递一个额外的隐藏参数 self 到地一个参数位置。 即 function object:method(v) end 等价于 function object.method(self,v) end, object:method(v) 等价于 object.method(object,v)。

类

当涉及到类和继承时，就要用到元表和元方法了。事实上，对于 lua 来说，对象和类并不存在一个严格的划分。

当一个对象被另一个表的 __index 元方法所引用时，表就能引用该对象中所定义的方法，因此也就可以理解为对象变成了表的类。

类定义的一般模板为:

function 类名:new(o)
  o = o or {}
  setmetatable(o,{__index = self})
  return o
end

或者：

function 类名:new(o)
  o = o or {}
  setmetatable(o,self)
  self.__index = self
  return o
end

相比之下，第二种写法可以多省略一个表。

另外有一点我觉得有必要说明的就是 lua 中的元方法是在元表中定义的，而不是对象本身定义的，这一点跟其他面向对象的语言比较不同。

用 Click、Docopt 和 Fire 库写你自己的命令行应用。

有时对于某项工作来说一个命令行工具就足以胜任。命令行工具是一种从你的 shell 或者终端之类的地方交互或运行的程序。Git 和 Curl 就是两个你也许已经很熟悉的命令行工具。

当你有一小段代码需要在一行中执行多次或者经常性地被执行，命令行工具就会很有用。Django 开发者执行 ./manage.py runserver 命令来启动他们的网络服务器；Docker 开发者执行 docker-compose up 来启动他们的容器。你想要写一个命令行工具的原因可能和你一开始想写代码的原因有很大不同。

对于这个月的 Python 专栏，我们有 3 个库想介绍给希望为自己编写命令行工具的 Python 使用者。

Click

Click 是我们最爱的用来开发命令行工具的 Python 包。其：

• 有一个富含例子的出色文档
• 包含说明如何将命令行工具打包成一个更加易于执行的 Python 应用程序
• 自动生成实用的帮助文本
• 使你能够叠加使用可选和必要参数，甚至是 多个命令
• 有一个 Django 版本（ django-click ）用来编写管理命令

Click 使用 @click.command() 去声明一个函数作为命令，同时可以指定必要和可选参数。

# hello.py
import click 

@click.command()
@click.option('--name', default='', help='Your name')
def say_hello(name):
    click.echo("Hello {}!".format(name))

if __name__ == '__main__':
    say_hello()

@click.option() 修饰器声明了一个 可选参数 ，而 @click.argument() 修饰器声明了一个 必要参数。你可以通过叠加修饰器来组合可选和必要参数。echo() 方法将结果打印到控制台。

$ python hello.py --name='Lacey'
Hello Lacey!

Docopt

Docopt 是一个命令行工具的解析器，类似于命令行工具的 Markdown。如果你喜欢流畅地编写应用文档，在本文推荐的库中 Docopt 有着最好的格式化帮助文本。它不是我们最爱的命令行工具开发包的原因是它的文档犹如把人扔进深渊，使你开始使用时会有一些小困难。然而，它仍是一个轻量级的、广受欢迎的库，特别是当一个漂亮的说明文档对你来说很重要的时候。

Docopt 对于如何格式化文章开头的 docstring 是很特别的。在工具名称后面的 docsring 中，顶部元素必须是 Usage: 并且需要列出你希望命令被调用的方式（比如：自身调用，使用参数等等）。Usage: 需要包含 help 和 version 参数。

docstring 中的第二个元素是 Options:，对于在 Usages: 中提及的可选项和参数，它应当提供更多的信息。你的 docstring 的内容变成了你帮助文本的内容。

"""HELLO CLI

Usage:
    hello.py
    hello.py <name>
    hello.py -h|--help
    hello.py -v|--version

Options:
    <name>  Optional name argument.
    -h --help  Show this screen.
    -v --version  Show version.
"""

from docopt import docopt

def say_hello(name):
    return("Hello {}!".format(name))


if __name__ == '__main__':
    arguments = docopt(__doc__, version='DEMO 1.0')
    if arguments['<name>']:
        print(say_hello(arguments['<name>']))
    else:
        print(arguments)

在最基本的层面，Docopt 被设计用来返回你的参数键值对。如果我不指定上述的 name 调用上面的命令，我会得到一个字典的返回值：

$ python hello.py
{'--help': False,
 '--version': False,
 '<name>': None}

这里可看到我没有输入 help 和 version 标记并且 name 参数是 None。

但是如果我带着一个 name 参数调用，say_hello 函数就会执行了。

$ python hello.py Jeff
Hello Jeff!

Docopt 允许同时指定必要和可选参数，且各自有着不同的语法约定。必要参数需要在 ALLCAPS 和 <carets> 中展示，而可选参数需要单双横杠显示，就像 --like。更多内容可以阅读 Docopt 有关 patterns 的文档。

Fire

Fire 是谷歌的一个命令行工具开发库。尤其令人喜欢的是当你的命令需要更多复杂参数或者处理 Python 对象时，它会聪明地尝试解析你的参数类型。

Fire 的 文档 包括了海量的样例，但是我希望这些文档能被更好地组织。Fire 能够处理 同一个文件中的多条命令、使用 对象 的方法作为命令和 分组 命令。

它的弱点在于输出到控制台的文档。命令行中的 docstring 不会出现在帮助文本中，并且帮助文本也不一定标识出参数。

import fire


def say_hello(name=''):
    return 'Hello {}!'.format(name)


if __name__ == '__main__':
    fire.Fire()

参数是必要还是可选取决于你是否在函数或者方法定义中为其指定了一个默认值。要调用命令，你必须指定文件名和函数名，比较类似 Click 的语法：

$ python hello.py say_hello Rikki
Hello Rikki!

你还可以像标记一样传参，比如 --name=Rikki。

额外赠送：打包！

Click 包含了使用 setuptools 打包 命令行工具的使用说明（强烈推荐按照说明操作）。

要打包我们第一个例子中的命令行工具，将以下内容加到你的 setup.py 文件里：

from setuptools import setup

setup(
    name='hello',
    version='0.1',
    py_modules=['hello'],
    install_requires=[
        'Click',
    ],
    entry_points='''
        [console_scripts]
        hello=hello:say_hello
    ''',
)

任何你看见 hello 的地方，使用你自己的模块名称替换掉，但是要记得忽略 .py 后缀名。将 say_hello 替换成你的函数名称。

然后，执行 pip install --editable 来使你的命令在命令行中可用。

现在你可以调用你的命令，就像这样：

$ hello --name='Jeff'
Hello Jeff!

通过打包你的命令，你可以省掉在控制台键入 python hello.py --name='Jeff' 这种额外的步骤以减少键盘敲击。这些指令也很可能可在我们提到的其他库中使用。

via: https://opensource.com/article/18/5/3-python-command-line-tools

作者：Jeff Triplett，Lacey Williams Hensche 选题：lujun9972 译者：hoppipolla- 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出

如果有什么我讨厌的东西，那就是当我知道我可以自动化它们时，但我手动进行了操作。只有我有这种情况么？我觉得不是。

尽管如此，他们每天都有数千名使用 GitHub 的开发人员一遍又一遍地做同样的事情：他们点击这个按钮：

这没有任何意义。

不要误解我的意思。合并拉取请求是有意义的。只是每次点击这个该死的按钮是没有意义的。

这样做没有意义因为世界上的每个开发团队在合并拉取请求之前都有一个已知的先决条件列表。这些要求几乎总是相同的，而且这些要求也是如此：

• 是否通过测试？
• 文档是否更新了？
• 这是否遵循我们的代码风格指南？
• 是否有若干位开发人员对此进行审查？

随着此列表变长，合并过程变得更容易出错。 “糟糕，在没有足够的开发人员审查补丁时 John 就点了合并按钮。” 要发出警报么？

在我的团队中，我们就像外面的每一支队伍。我们知道我们将一些代码合并到我们仓库的标准是什么。这就是为什么我们建立一个持续集成系统，每次有人创建一个拉取请求时运行我们的测试。我们还要求代码在获得批准之前由团队的 2 名成员进行审查。

当这些条件全部设定好时，我希望代码被合并。

而不用点击一个按钮。

这正是启动 Mergify 的原因。

Mergify 是一个为你按下合并按钮的服务。你可以在仓库的 .mergify.yml 中定义规则，当规则满足时，Mergify 将合并该请求。

无需按任何按钮。

随机抽取一个请求，就像这样：

这来自一个小型项目，没有很多持续集成服务，只有 Travis。在这个拉取请求中，一切都是绿色的：其中一个所有者审查了代码，并且测试通过。因此，该代码应该被合并：但是它还在那里挂起这，等待某人有一天按下合并按钮。

使用 Mergify 后，你只需将 .mergify.yml 放在仓库的根目录即可：

rules:
  default:
    protection:
      required_status_checks:
        contexts:
          - continuous-integration/travis-ci
      required_pull_request_reviews:
        required_approving_review_count: 1

通过这样的配置，Mergify 可以实现所需的限制，即 Travis 通过，并且至少有一个项目成员审阅了代码。只要这些条件是肯定的，拉取请求就会自动合并。

我们将 Mergify 构建为 一个对开源项目免费的服务。提供服务的引擎也是开源的。

现在去尝试它，不要让这些拉取请求再挂起哪怕一秒钟。合并它们！

如果你有任何问题，请随时在下面向我们提问或写下评论！并且敬请期待 - 因为 Mergify 还提供了其他一些我迫不及待想要介绍的功能！

via: https://julien.danjou.info/stop-merging-your-pull-request-manually/

作者：Julien Danjou 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy

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几天前，我们发布了一个解释如何保存终端中的命令并按需使用的指南。对于那些不想记忆冗长的 Linux 命令的人来说，这非常有用。今天，在本指南中，我们将看到如何使用 script 命令记录你在终端中执行的所有操作。你可能已经在终端中运行了一个命令，或创建了一个目录，或者安装了一个程序。script 命令会保存你在终端中执行的任何操作。如果你想知道你几小时或几天前做了什么，那么你可以查看它们。我知道我知道，我们可以使用上/下箭头或 history 命令查看以前运行的命令。但是，你无法查看这些命令的输出。而 script 命令记录并显示完整的终端会话活动。

script 命令会在终端中创建你所做的所有事件的记录。无论你是安装程序，创建目录/文件还是删除文件夹，一切都会被记录下来，包括命令和相应的输出。这个命令对那些想要一份交互式会话拷贝作为作业证明的人有用。无论是学生还是导师，你都可以将所有在终端中执行的操作和所有输出复制一份。

在 Linux 中使用 script 命令记录终端中的所有内容

script 命令预先安装在大多数现代 Linux 操作系统上。所以，我们不用担心安装。

让我们继续看看如何实时使用它。

运行以下命令启动终端会话记录。

$ script -a my_terminal_activities

其中，-a 标志用于将输出追加到文件（记录）中，并保留以前的内容。上述命令会记录你在终端中执行的所有操作，并将输出追加到名为 my_terminal_activities 的文件中，并将其保存在当前工作目录中。

示例输出：

Script started, file is my_terminal_activities

现在，在终端中运行一些随机的 Linux 命令。

$ mkdir ostechnix
$ cd ostechnix/
$ touch hello_world.txt
$ cd ..
$ uname -r

运行所有命令后，使用以下命令结束 script 命令的会话：

$ exit

示例输出：

exit
Script done, file is my_terminal_activities

如你所见，终端活动已存储在名为 my_terminal_activities 的文件中，并将其保存在当前工作目录中。

要查看你的终端活动，只需在任何编辑器中打开此文件，或者使用 cat 命令直接显示它。

$ cat my_terminal_activities

示例输出：

Script started on Thu 09 Mar 2017 03:33:44 PM IST
[sk@sk]: ~>$ mkdir ostechnix
[sk@sk]: ~>$ cd ostechnix/
[sk@sk]: ~/ostechnix>$ touch hello_world.txt
[sk@sk]: ~/ostechnix>$ cd ..
[sk@sk]: ~>$ uname -r
4.9.11-1-ARCH
[sk@sk]: ~>$ exit
exit

Script done on Thu 09 Mar 2017 03:37:49 PM IST

正如你在上面的输出中看到的，script 命令记录了我所有的终端活动，包括 script 命令的开始和结束时间。真棒，不是吗？使用 script 命令的原因不仅仅是记录命令，还有命令的输出。简单地说，脚本命令将记录你在终端上执行的所有操作。

结论

就像我说的那样，脚本命令对于想要保留其终端活动记录的学生，教师和 Linux 用户非常有用。尽管有很多 CLI 和 GUI 可用来执行此操作，但 script 命令是记录终端会话活动的最简单快捷的方式。

就是这些。希望这有帮助。如果你发现本指南有用，请在你的社交，专业网络上分享，并支持我们。

干杯!

via: https://www.ostechnix.com/record-everything-terminal/

作者：SK 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy

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