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go语言仪表识别 go语言标识符

IT技术测试

一学就会，手把手教你用Go语言调用智能合约智能合约调用是实现一个 DApp 的关键go语言仪表识别，一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统，智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键 。
go语言仪表识别我们先来了解一下智能合约调用的基础原理 。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中 。因此要 想调用合约必须要访问某个节点 。
以后端程序为例，后端服务若想连接节点有两种可能，一种是双 方在同一主机，此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication，进 程间通信)机制，也可以采用 RPC(Remote Procedure Call ， 远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机，此时只能采用 RPC 机制进行通信 。
提到 RPC，读者应该对 Geth 启动参数有点印象，Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务，对应的 默认服务端口是 8545 。。
接着，我们来了解一下智能合约运行的过程 。
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点，将 智能合约的调用(交易)发送给节点，节点在验证了交易的合法性后进行全网广播，被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认，至此交易才算完成 。
就像数据库一样，每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit ， 软件开发工具包)，由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的，因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易，直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了 ， 剩下的问题就是流程和 API 的事情了 。
总结一下，智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK 。
由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机 ， 所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式 。除了 RPC，以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口，本文就不展开讨论了 。
接下来介绍如何使用 Go 语言，借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用 。这是有固定 步骤的 ， 我们先来说一下总体步骤，以下面的合约为例 。
步骤 01:编译合约，获取合约 ABI(Application Binary Interface，应用二进制接口) 。单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息 ， 将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件，文件名可自定义，后缀最好使用 abi) 。
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下 ， 输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件，参 考效果如下:
步骤 02:获得合约地址 。注意要将合约部署到 Geth 节点 。因此 Environment 选择为 Web3 Provider 。
在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”，然后单击【Deploy】按钮 。
部署后，获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407 。
步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码 。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码，命令如下:
其中各参数的含义如下 。(1)abi:是指定传入的 abi 文件 。(2)type:是指定输出文件中的基本结构类型 。(3)pkg:指定输出文件 package 名称 。(4)out:指定输出文件名 。执行后，将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件，读者可以打开该文件欣赏一下 ， 注意不要修改它 。
步骤 04:创建 main.go ， 填入如下代码 。注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址，此地址在步骤 01 中获得 。
步骤 04:设置 go mod，以便工程自动识别 。
前面有所提及，若要使用 Go 语言调用智能合约 ， 需要下载 go-ethereum 工程，可以使用下面 的指令:
【go语言仪表识别 go语言标识符】该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”，这样还算 不错 。不过 ， Go 语言自 1.11 版本后 ， 增加了 module 管理工程的模式 。只要设置好了 go mod，下载 依赖工程的事情就不必关心了 。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY，命令如下:
在项目工程内，执行初始化，calldemo 可以自定义名称 。
步骤 05:运行代码 。执行代码，将看到下面的效果 ， 以及最终输出的 2020 。
上述输出信息中，可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件，这就是 go mod 的神奇之处 。看到 2020 ， 相信读者也知道运行结果是正确的了 。
GO语言（十六）：模糊测试入门（上）本教程介绍了 Go 中模糊测试的基础知识 。通过模糊测试，随机数据会针对您的测试运行，以尝试找出漏洞或导致崩溃的输入 。可以通过模糊测试发现的一些漏洞示例包括 SQL 注入、缓冲区溢出、拒绝服务和跨站点脚本攻击 。
在本教程中，您将为一个简单的函数编写一个模糊测试，运行 go 命令，并调试和修复代码中的问题 。
首先，为您要编写的代码创建一个文件夹 。
1、打开命令提示符并切换到您的主目录 。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 fuzz 的目录 。
3、创建一个模块来保存您的代码 。
运行go mod init命令 ， 为其提供新代码的模块路径 。
接下来，您将添加一些简单的代码来反转字符串，稍后我们将对其进行模糊测试 。
在此步骤中，您将添加一个函数来反转字符串 。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 main.go 的文件 。
独立程序（与库相反）始终位于 package 中main 。
此函数将接受string ， 使用byte进行循环，并在最后返回反转的字符串 。
此函数将运行一些Reverse操作，然后将输出打印到命令行 。这有助于查看运行中的代码 ， 并可能有助于调试 。
e.该main函数使用 fmt 包，因此您需要导入它 。
第一行代码应如下所示：
从包含 main.go 的目录中的命令行 ， 运行代码 。
可以看到原来的字符串，反转它的结果 ， 然后再反转它的结果，就相当于原来的了 。
现在代码正在运行，是时候测试它了 。
在这一步中，您将为Reverse函数编写一个基本的单元测试 。
a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 reverse_test.go 的文件 。
b.将以下代码粘贴到 reverse_test.go 中 。
这个简单的测试将断言列出的输入字符串将被正确反转 。
使用运行单元测试go test
接下来，您将单元测试更改为模糊测试 。
单元测试有局限性，即每个输入都必须由开发人员添加到测试中 。模糊测试的一个好处是它可以为您的代码提供输入，并且可以识别您提出的测试用例没有达到的边缘用例 。
在本节中，您将单元测试转换为模糊测试，这样您就可以用更少的工作生成更多的输入！
请注意 ， 您可以将单元测试、基准测试和模糊测试保存在同一个 *_test.go 文件中，但对于本示例，您将单元测试转换为模糊测试 。
在您的文本编辑器中，将 reverse_test.go 中的单元测试替换为以下模糊测试 。
Fuzzing 也有一些限制 。在您的单元测试中，您可以预测Reverse函数的预期输出，并验证实际输出是否满足这些预期 。
例如，在测试用例Reverse("Hello, world")中，单元测试将返回指定为"dlrow ,olleH".
模糊测试时 ， 您无法预测预期输出，因为您无法控制输入 。
但是，Reverse您可以在模糊测试中验证函数的一些属性 。在这个模糊测试中检查的两个属性是：
（1）将字符串反转两次保留原始值
（2）反转的字符串将其状态保留为有效的 UTF-8 。
注意单元测试和模糊测试之间的语法差异：
（3）确保新包unicode/utf8已导入 。
随着单元测试转换为模糊测试，是时候再次运行测试了 。
a.在不进行模糊测试的情况下运行模糊测试，以确保种子输入通过 。
如果您在该文件中有其他测试，您也可以运行go test -run=FuzzReverse，并且您只想运行模糊测试 。
b.运行FuzzReverse模糊测试，查看是否有任何随机生成的字符串输入会导致失败 。这是使用go test新标志-fuzz执行的 。
模糊测试时发生故障，导致问题的输入被写入将在下次运行的种子语料库文件中go test，即使没有-fuzz标志也是如此 。要查看导致失败的输入，请在文本编辑器中打开写入 testdata/fuzz/FuzzReverse 目录的语料库文件 。您的种子语料库文件可能包含不同的字符串，但格式相同 。
语料库文件的第一行表示编码版本 。以下每一行代表构成语料库条目的每种类型的值 。由于 fuzz target 只需要 1 个输入，因此版本之后只有 1 个值 。
c.运行没有-fuzz标志的go test； 新的失败种子语料库条目将被使用：
由于我们的测试失败，是时候调试了 。
GO语言商业案例（十八）：stream切换到新语言始终是一大步go语言仪表识别，尤其是当您的团队成员只有一个时有该语言的先前经验 。现在，Stream 的主要编程语言从 Python 切换到了 Go 。这篇文章将解释stream决定放弃 Python 并转向 Go 的一些原因 。
Go 非常快 。性能类似于 Java 或 C。对于用例，Go 通常比 Python 快 40 倍 。
对于许多应用程序来说，编程语言只是应用程序和数据库之间的粘合剂 。语言本身的性能通常并不重要 。然而，Stream 是一个API 提供商，为 700 家公司和超过 5 亿最终用户提供提要和聊天平台 。多年来，go语言仪表识别我们一直在优化 Cassandra、PostgreSQL、Redis 等，但最终 ， 您会达到所使用语言的极限 。Python 是一门很棒的语言，但对于序列化/反序列化、排名和聚合等用例，它的性能相当缓慢 。我们经常遇到性能问题，Cassandra 需要 1 毫秒来检索数据，而 Python 会花费接下来的 10 毫秒将其转换为对象 。
看看我如何开始 Go 教程中的一小段 Go 代码 。（这是一个很棒的教程，也是学习 Go 的一个很好的起点 。）
如果您是 Go 新手，那么在阅读那个小代码片段时不会有太多让您感到惊讶的事情 。它展示了多个赋值、数据结构、指针、格式和一个内置的 HTTP 库 。当我第一次开始编程时，我一直喜欢使用 Python 更高级的功能 。Python 允许您在编写代码时获得相当的创意 。例如，您可以：
这些功能玩起来很有趣，但是，正如大多数程序员会同意的那样，在阅读别人的作品时，它们通常会使代码更难理解 。Go 迫使go语言仪表识别你坚持基础 。这使得阅读任何人的代码并立即了解发生了什么变得非常容易 。注意：当然，它实际上有多“容易”取决于您的用例 。如果go语言仪表识别你想创建一个基本的 CRUD API，我仍然推荐 DjangoDRF或 Rails 。
作为一门语言 ， Go 试图让事情变得简单 。它没有引入许多新概念 。重点是创建一种非常快速且易于使用的简单语言 。它唯一具有创新性的领域是 goroutine 和通道 。（100% 正确CSP的概念始于 1977 年 ， 所以这项创新更多是对旧思想的一种新方法 。）Goroutines 是 Go 的轻量级线程方法 ， 通道是 goroutines 之间通信的首选方式 。Goroutines 的创建非常便宜，并且只需要几 KB 的额外内存 。因为 Goroutine 非常轻量，所以有可能同时运行数百甚至数千个 。您可以使用通道在 goroutine 之间进行通信 。Go 运行时处理所有复杂性 。goroutines 和基于通道的并发方法使得使用所有可用的 CPU 内核和处理并发 IO 变得非常容易——所有这些都不会使开发复杂化 。与 Python/Java 相比，在 goroutine 上运行函数需要最少的样板代码 。您只需在函数调用前加上关键字“go”：
Go 的并发方法很容易使用 。与 Node 相比，这是一种有趣的方法，开发人员必须密切关注异步代码的处理方式 。Go 中并发的另一个重要方面是竞争检测器 。这样可以很容易地确定异步代码中是否存在任何竞争条件 。
我们目前用 Go 编写的最大的微服务编译需要 4 秒 。与以编译速度慢而闻名的 Java 和 C等语言相比，Go 的快速编译时间是一项重大的生产力胜利 。我喜欢在程序编译的时候摸鱼，但在我还记得代码应该做什么的同时完成事情会更好 。
首先，让我们从显而易见的开始：与 C和 Java 等旧语言相比，Go 开发人员的数量并不多 。根据StackOverflow的数据 ， 38%的开发人员知道 Java，19.3%的人知道 C，只有4.6%的人知道 Go 。GitHub 数据显示了类似的趋势：Go 比 Erlang、Scala 和 Elixir 等语言使用更广泛 ， 但不如 Java 和 C流行 。幸运的是 ， Go 是一种非常简单易学的语言 。它提供了您需要的基本功能，仅此而已 。它引入的新概念是“延迟”声明和内置的并发管理与“goroutines”和通道 。（对于纯粹主义者来说：Go 并不是第一种实现这些概念的语言，只是第一种使它们流行起来的语言 。）任何加入团队的 Python、Elixir、C、Scala 或 Java 开发人员都可以在一个月内在 Go 上发挥作用，因为它的简单性 。与许多其go语言仪表识别他语言相比，我们发现组建 Go 开发人员团队更容易 。如果您在博尔德和阿姆斯特丹等竞争激烈的生态系统中招聘人员，这是一项重要的优势 。
对于我们这样规模的团队（约 20 人）来说，生态系统很重要 。如果您必须重新发明每一个小功能 ， 您根本无法为您的客户创造价值 。Go 对我们使用的工具有很好的支持 。实体库已经可用于 Redis、RabbitMQ、PostgreSQL、模板解析、任务调度、表达式解析和 RocksDB 。与 Rust 或 Elixir 等其他较新的语言相比 ， Go 的生态系统是一个重大胜利 。它当然不如 Java、Python 或 Node 之类的语言好，但它很可靠，而且对于许多基本需求，你会发现已经有高质量的包可用 。
Gofmt 是一个很棒的命令行实用程序 ， 内置在 Go 编译器中，用于格式化代码 。就功能而言，它与 Python 的 autopep8 非常相似 。我们大多数人并不真正喜欢争论制表符与空格 。格式的一致性很重要，但实际的格式标准并不那么重要 。Gofmt 通过使用一种正式的方式来格式化您的代码来避免所有这些讨论 。
Go 对协议缓冲区和 gRPC 具有一流的支持 。这两个工具非常适合构建需要通过 RPC 通信的微服务 。您只需要编写一个清单，在其中定义可以进行的 RPC 调用以及它们采用的参数 。然后从这个清单中自动生成服务器和客户端代码 。生成的代码既快速又具有非常小的网络占用空间并且易于使用 。从同一个清单中 ， 您甚至可以为许多不同的语言生成客户端代码，例如 C、Java、Python 和 Ruby 。因此，内部流量不再有模棱两可的 REST 端点，您每次都必须编写几乎相同的客户端和服务器代码 。.
Go 没有像 Rails 用于 Ruby、Django 用于 Python 或 Laravel 用于 PHP 那样的单一主导框架 。这是 Go 社区内激烈争论的话题，因为许多人主张你不应该一开始就使用框架 。我完全同意这对于某些用例是正确的 。但是，如果有人想构建一个简单的 CRUD API，他们将更容易使用 Django/DJRF、Rails Laravel 或Phoenix 。对于 Stream 的用例，我们更喜欢不使用框架 。然而，对于许多希望提供简单 CRUD API 的新项目来说，缺乏主导框架将是一个严重的劣势 。
Go 通过简单地从函数返回错误并期望调用代码来处理错误（或将其返回到调用堆栈）来处理错误 。虽然这种方法有效，但很容易失去问题的范围，以确保您可以向用户提供有意义的错误 。错误包通过允许您向错误添加上下文和堆栈跟踪来解决此问题 。另一个问题是很容易忘记处理错误 。像 errcheck 和 megacheck 这样的静态分析工具可以方便地避免犯这些错误 。虽然这些变通办法效果很好 ， 但感觉不太对劲 。您希望该语言支持正确的错误处理 。
Go 的包管理绝不是完美的 。默认情况下，它无法指定特定版本的依赖项，也无法创建可重现的构建 。Python、Node 和 Ruby 都有更好的包管理系统 。但是，使用正确的工具 ， Go 的包管理工作得很好 。您可以使用Dep来管理您的依赖项，以允许指定和固定版本 。除此之外，我们还贡献了一个名为的开源工具VirtualGo，它可以更轻松地处理用 Go 编写的多个项目 。
我们进行的一个有趣的实验是在 Python 中使用我们的排名提要功能并在 Go 中重写它 。看看这个排名方法的例子：
Python 和 Go 代码都需要执行以下操作来支持这种排名方法：
开发 Python 版本的排名代码大约花了 3 天时间 。这包括编写代码、单元测试和文档 。接下来 ， 我们花了大约 2 周的时间优化代码 。其中一项优化是将分数表达式 (simple_gauss(time)*popularity) 转换为抽象语法树. 我们还实现了缓存逻辑 ， 可以在未来的特定时间预先计算分数 。相比之下，开发此代码的 Go 版本大约需要 4 天时间 。性能不需要任何进一步的优化 。因此，虽然 Python 的最初开发速度更快 ， 但基于 Go 的版本最终需要我们团队的工作量大大减少 。另外一个好处是，Go 代码的执行速度比我们高度优化的 Python 代码快大约 40 倍 。现在，这只是我们通过切换到 Go 体验到的性能提升的一个示例 。
与 Python 相比，我们系统的其他一些组件在 Go 中构建所需的时间要多得多 。作为一个总体趋势，我们看到开发Go 代码需要更多的努力 。但是，我们花更少的时间优化代码以提高性能 。
我们评估的另一种语言是Elixir. 。Elixir 建立在 Erlang 虚拟机之上 。这是一种迷人的语言，我们之所以考虑它 ， 是因为我们的一名团队成员在 Erlang 方面拥有丰富的经验 。对于我们的用例，我们注意到 Go 的原始性能要好得多 。Go 和 Elixir 都可以很好地服务数千个并发请求 。但是，如果您查看单个请求的性能，Go 对于我们的用例来说要快得多 。我们选择 Go 而不是 Elixir 的另一个原因是生态系统 。对于我们需要的组件，Go 有更成熟的库，而在许多情况下，Elixir 库还没有准备好用于生产环境 。培训/寻找开发人员使用 Elixir 也更加困难 。这些原因使天平向 Go 倾斜 。Elixir 的 Phoenix 框架看起来很棒，绝对值得一看 。
Go 是一种非常高性能的语言，对并发有很好的支持 。它几乎与 C和 Java 等语言一样快 。虽然与 Python 或 Ruby 相比，使用 Go 构建东西确实需要更多时间 ， 但您将节省大量用于优化代码的时间 。我们在Stream有一个小型开发团队，为超过 5 亿最终用户提供动力和聊天 。Go 结合了强大的生态系统、新开发人员的轻松入门、快速的性能、对并发的可靠支持和高效的编程环境 ， 使其成为一个不错的选择 。Stream 仍然在我们的仪表板、站点和机器学习中利用 Python 来提供个性化的订阅源. 我们不会很快与 Python 说再见，但今后所有性能密集型代码都将使用 Go 编写 。我们新的聊天 API也完全用 Go 编写 。
GO语言（二十九）：模糊测试（下）-语料库文件以特殊格式编码 。这是种子语料库和生成语料库的相同格式 。
下面是一个语料库文件的例子go语言仪表识别：
第一行用于通知模糊引擎文件的编码版本 。虽然目前没有计划未来版本的编码格式，但设计必须支持这种可能性 。
下面的每一行都是构成语料库条目的值，如果需要，可以直接复制到 Go 代码中 。
在上面的示例中，我们在 a []byte后跟一个int64 。这些类型必须按顺序与模糊测试参数完全匹配 。这些类型的模糊目标如下所示go语言仪表识别：
指定您自己的种子语料库值的最简单方法是使用该 (*testing.F).Add方法 。在上面的示例中，它看起来像这样：
但是，您可能有较大的二进制文件，您不希望将其作为代码复制到您的测试中 ， 而是作为单独的种子语料库条目保留在 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中 。golang.org/x/tools/cmd/file2fuzz 上的file2fuzz工具可用于将这些二进制文件转换为为[]byte.
要使用此工具：
语料库条目：语料库中的一个输入，可以在模糊测试时使用 。这可以是特殊格式的文件，也可以是对 (*testing.F).Add 。
覆盖指导：一种模糊测试方法，它使用代码覆盖范围的扩展来确定哪些语料库条目值得保留以备将来使用 。
失败的输入：失败的输入是一个语料库条目，当针对模糊目标运行时会导致错误或恐慌 。
fuzz target：模糊测试的目标功能，在模糊测试时对语料库条目和生成的值执行 。它通过将函数传递给 (*testing.F).Fuzz实现 。
fuzz test：测试文件中的一个被命名为func FuzzXxx(*testing.F)的函数，可用于模糊测试 。
fuzzing：一种自动化测试，它不断地操纵程序的输入 ， 以发现代码可能容易受到的错误或漏洞等问题 。
fuzzing arguments：将传递给 模糊测试目标的参数，并由mutator进行变异 。
fuzzing engine：一个管理fuzzing的工具 ， 包括维护语料库、调用mutator、识别新的覆盖率和报告失败 。
生成的语料库：由模糊引擎随时间维护的语料库，同时模糊测试以跟踪进度 。它存储在$GOCACHE/fuzz 中 。这些条目仅在模糊测试时使用 。
mutator：一种在模糊测试时使用的工具，它在将语料库条目传递给模糊目标之前随机操作它们 。
package：同一目录下编译在一起的源文件的集合 。
种子语料库：用户提供的用于模糊测试的语料库，可用于指导模糊引擎 。它由 f.Add 在模糊测试中调用提供的语料库条目以及包内 testdata/fuzz/{FuzzTestName} 目录中的文件组成 。这些条目默认使用go test运行，无论是否进行模糊测试 。
测试文件：格式为 xxx_test.go 的文件，可能包含测试、基准、示例和模糊测试 。
漏洞：代码中的安全敏感漏洞，可以被攻击者利用 。
go语言仪表识别的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于go语言标识符、go语言仪表识别的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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