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物聯網技術已經火了很多年了，業界各大廠商都有各自成熟的解決方案。我們公司主要搞新能源汽車充電，充電樁就是物聯網技術的最大應用，車聯網、物聯網、互聯網三網合一。2017年的時候重點研究過Azure IoT技術架構和使用，

Azure IoT 技術研究系列1-入門篇

隨着業界技術的發展，近期又重新關注並研究了最新的Azure  IoT架構，現在將結合著.NET Core技術和Azure IoT 做一些物聯網應用，將研究的成果分享給大家。

關於IoT的一些基本概念，重新梳理一下，分享給大家：

• IoT：Internet of Things，即萬物互聯。
• IoT Devices：物聯網設備。
• IoT Edge Devices：物聯網邊緣計算設備。
• IoT Gateway：IoT網關，負責IoT物聯網設備的接入、管理和控制、通訊（上行和下行）
• 通訊協議：TCP、MQTT、AMQP、HTTPS、zgebee等等
• Azure IoT Central。 IoT Central 是完全託管的 IoT物聯網 SaaS（軟件即服務）服務
• 目前Azure仍然提供了Azure IoT Hub：直譯為Azure的物聯網中心。
• Azure IoT Hub為物聯網設備提供註冊、管理、溝通交互的雲服務。可用於管理數十億物聯網設備，提供可靠和安全的雲端與設備之間的雙向通信支持，每月可處理數以萬億計消息，並簡化了與其他Azure服務之間的集成，包括Azure機器學習以及
• Azure流分析等。它是微軟Azure IoT Suite的重要組成部分，也是微軟物聯網戰略的重要基礎。

接下來，我們看一下Azure IoT最新的技術架構：

   下面，我們詳細介紹一下這個架構組成：

   一、 Things（物聯網設備側）

  1. IoT devices：前面已經介紹過了，泛指各類物聯網設備。設備可以安全地註冊到雲中，並且可以連接到雲之後，發送和接收數據。

  2. IoT edge devices:物聯網邊緣計算設備，某些設備可能會是在設備本身上或在現場網關中執行一些數據處理的邊緣設備。舉個大家平時常見的設備：充電樁，作為IoT邊緣計算設備，其自身有嵌入式操作系統、AI智能芯片，可以實現一些簡單的邊緣計算場景

  3. Cloud Gateway：雲網關，雲網關提供一個雲中心，以便設備安全地連接到雲併發送數據。 它還提供設備管理功能，包括設備的命令和控制。

      對於雲網關，Azure 建議使用Azure  IoT 中心。Azure IoT 中心是從設備引入事件的託管雲服務，充當設備與後端服務之間的消息代理。 同時提供安全連接、事件引入、雙向通信和設備管理。

      當然，我們也可以自建雲網關，支持各類物聯網設備的接入、管理和控制。

  4. Bulk devices provisioning：設備批量設置，統一管理設置海量設備。 對於註冊和連接許多組設備。可以使用 IoT 中心設備預配服務 (DPS)。 DPS 可用於大規模分配設備並將設備註冊到特定 Azure IoT 中心終結點。

二、Insights（洞察、洞見，可以理解為設備接入管理、數據處理、數據持久化、數據分析、可視化）

  1. Streaming Processing：流式數據處理

  Azure提供了專門的流分析服務。 流分析可以使用時間開窗函數、流聚合和外部數據源聯接大規模執行複雜分析。假如說我們自建系統做物聯網數據流式分析的話，可以使用Kafka、Flink、Spark等主流的大數據流式分析技術。

  2. Data transformation：數據轉換操作或聚合遙測數據流。

  常見的場景包括通訊協議轉換，例如，將二進制數據轉換為 JSON，或者合併數據點。 如果數據在到達 IoT 中心之前必須轉換，可以使用協議網關（一個可以轉換數據的網關）。 同時，數據可以在到達 IoT 中心後轉換。

  在這種情況下，可以使用 Azure Functions 函數計算，Azure Functions內置了與 IoT 中心、Cosmos DB 和 Blob 存儲的集成。

  3. Warm path store：熱存儲

  熱存儲，存儲實時物聯網設備上傳下發的數據，這些數據必須可按設備實時查詢，以用於報告和可視化。舉個實際的業務場景：充電樁實時上傳的電壓、電流、SOC等實時設備數據，這些數據的實時性要求高，可以存儲在熱存儲中。

  4. Cold path store：冷存儲

  如果所有的物聯網設備數據全部存儲在熱存儲中，其硬件成本會很高。數據具備一定的時效性，因為，當數據失去了一定的時效性要求后，可以存儲在冷存儲中，降低存儲的成本。

  這些數據會保留較長時間，用於批處理。 對於冷路徑存儲，可以使用 Azure Blob 存儲。 數據可無限期地以較低成本在 Blob 存儲中存檔，並且可以輕鬆訪問以進行批處理。

  5. UI Reporting and tools：可視化展現

  可視化展現方面，通常包含：IoT設備管理UI、設備控制UI、趨勢圖、連接狀態圖表、數據分析圖表等等，這個地方可以使用各類UI展現技術實現了。

三、 Action（運維管理、操作）

  1. Machine Learning：機器學習

   大家會問，用機器學習干什麼？通過歷史遙測數據執行模型訓練，實現IoT設備的預測性維護，同時還能做什麼？還可以對上報的數據建立不同的模型，實時進行訓練，智能控制設備。比如說充電樁的例子，動態調控充電功率，實現最大充電效率。

  2. Business integration：業務流程集成

   業務流程集成根據來自設備數據執行各類後續操作。 可以包括：存儲實時消息、引發警報、發送电子郵件或短信，或者與 CRM 集成。舉個實際的業務場景：當需要設備運維時，發出一個運維工單到產品運維部門，實現IoT設備的智能運維和派單處理。

  3. User Management：用戶管理

   用戶管理限制哪些用戶或組可以在設備上執行操作，例如升級固件。 它還定義應用程序中的用戶功能。

  綜上是Azure IoT架構的詳細介紹和說明，比2017年時，產品更加SaaS化，更加AI智能、更加體系。分享給大家。

周國慶

2020/6/7

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首先我們來看一段控制台應用代碼：

 class Program
 {
     static async Task Main(string[] args)
     {
        System.Console.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
        var result = await ExampleTask(2);
        System.Console.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
        System.Console.WriteLine(result);
        Console.WriteLine("Async Completed");
     }

     private static async Task<string> ExampleTask(int Second)
     {
        await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(Second));
        return $"It's Async Completed in {Second} seconds";
     }
 }

輸出結果

Thread Id is Thread:1,Is Thread Pool:False
Thread Id is Thread:4,Is Thread Pool:True
It's Async Completed in 2 seconds
Async Completed

如果這段代碼在WPF運行，猜猜會輸出啥？

      private async void Async_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
      {
          Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
          var result= await ExampleTask(2);
          Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
          Debug.WriteLine(result);
          Debug.WriteLine("Async Completed");   
      }

      private async Task<string> ExampleTask(int Second)
      {
          await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(Second));
          return $"It's Async Completed in {Second} seconds";
      }

輸出結果：

Thread Id is Thread:1,Is Thread Pool:False
Thread Id is Thread:1,Is Thread Pool:False
It's Async Completed in 2 seconds
Async Completed

這時候你肯定是想說，小朋友，你是否有很多問號？？？？，我們接下看下去

一.SynchronizationContext(同步上下文)

首先我們知道async await 異步函數本質是狀態機,我們通過反編譯工具dnspy，看看反編譯的兩段代碼是否有不同之處：

控制台應用：

internal class Program
{
    [DebuggerStepThrough]
	private static Task Main(string[] args)
	{
		Program.<Main>d__0 <Main>d__ = new Program.<Main>d__0();
		<Main>d__.args = args;
		<Main>d__.<>t__builder = AsyncTaskMethodBuilder.Create();
		<Main>d__.<>1__state = -1;
		<Main>d__.<>t__builder.Start<Program.<Main>d__0>(ref <Main>d__);
		return <Main>d__.<>t__builder.Task;
	}
    
	[DebuggerStepThrough]
	private static Task<string> ExampleTask(int Second)
	{
		Program.<ExampleTask>d__1 <ExampleTask>d__ = new Program.<ExampleTask>d__1();
		<ExampleTask>d__.Second = Second;
		<ExampleTask>d__.<>t__builder = AsyncTaskMethodBuilder<string>.Create();
		<ExampleTask>d__.<>1__state = -1;
		<ExampleTask>d__.<>t__builder.Start<Program.<ExampleTask>d__1>(ref <ExampleTask>d__);
		return <ExampleTask>d__.<>t__builder.Task;
	}

	[DebuggerStepThrough]
	private static void <Main>(string[] args)
	{
	        Program.Main(args).GetAwaiter().GetResult();
	}
}

WPF:

public class MainWindow : Window, IComponentConnector
{

	public MainWindow()
	{
	       this.InitializeComponent();
	}

	[DebuggerStepThrough]
	private void Async_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
	{
		MainWindow.<Async_Click>d__1 <Async_Click>d__ = new MainWindow.<Async_Click>d__1();
		<Async_Click>d__.<>4__this = this;
		<Async_Click>d__.sender = sender;
		<Async_Click>d__.e = e;
		<Async_Click>d__.<>t__builder = AsyncVoidMethodBuilder.Create();
		<Async_Click>d__.<>1__state = -1;
		<Async_Click>d__.<>t__builder.Start<MainWindow.<Async_Click>d__1>(ref <Async_Click>d__);
	}

	[DebuggerStepThrough]
	private Task<string> ExampleTask(int Second)
	{
	        MainWindow.<ExampleTask>d__3 <ExampleTask>d__ = new MainWindow.<ExampleTask>d__3();
		<ExampleTask>d__.<>4__this = this;
		<ExampleTask>d__.Second = Second;
		<ExampleTask>d__.<>t__builder = AsyncTaskMethodBuilder<string>.Create();
		<ExampleTask>d__.<>1__state = -1;
		<ExampleTask>d__.<>t__builder.Start<MainWindow.<ExampleTask>d__3>(ref <ExampleTask>d__);
		return <ExampleTask>d__.<>t__builder.Task;
	}

	[DebuggerNonUserCode]
	[GeneratedCode("PresentationBuildTasks", "4.8.1.0")]
	public void InitializeComponent()
	{
		bool contentLoaded = this._contentLoaded;
		if (!contentLoaded)
		{
		     this._contentLoaded = true;
		     Uri resourceLocater = new Uri("/WpfApp1;component/mainwindow.xaml", UriKind.Relative);
		     Application.LoadComponent(this, resourceLocater);
		}
	}
	private bool _contentLoaded;
}

我們可以看到完全是一致的，沒有任何區別，為什麼編譯器生成的代碼是一致的，卻會產生不一樣的結果，我們看看創建和啟動狀態機代碼部分的實現：

public static AsyncVoidMethodBuilder Create()
{
	SynchronizationContext synchronizationContext = SynchronizationContext.Current;
	if (synchronizationContext != null)
	{
		synchronizationContext.OperationStarted();
	}
	return new AsyncVoidMethodBuilder
	{
		_synchronizationContext = synchronizationContext
	};
}

[DebuggerStepThrough]
[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
public void Start<[Nullable(0)] TStateMachine>(ref TStateMachine stateMachine) where TStateMachine : IAsyncStateMachine
{
	AsyncMethodBuilderCore.Start<TStateMachine>(ref stateMachine);
}

[DebuggerStepThrough]
public static void Start<TStateMachine>(ref TStateMachine stateMachine) where TStateMachine : IAsyncStateMachine
{
	if (stateMachine == null)
	{
		ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.stateMachine);
	}
	Thread currentThread = Thread.CurrentThread;
	Thread thread = currentThread;
	ExecutionContext executionContext = currentThread._executionContext;
	ExecutionContext executionContext2 = executionContext;
	SynchronizationContext synchronizationContext = currentThread._synchronizationContext;
	try
	{
	     stateMachine.MoveNext();//狀態機執行代碼
	}
	finally
	{
	     SynchronizationContext synchronizationContext2 = synchronizationContext;
	     Thread thread2 = thread;
	     if (synchronizationContext2 != thread2._synchronizationContext)
	     {
		  thread2._synchronizationContext = synchronizationContext2;
	     }
	     ExecutionContext executionContext3 = executionContext2;
	     ExecutionContext executionContext4 = thread2._executionContext;
	     if (executionContext3 != executionContext4)
	     {
		 ExecutionContext.RestoreChangedContextToThread(thread2, executionContext3, executionContext4);
	     }
	}
}

在這裏總結下：

• 創建狀態機的Create函數通過SynchronizationContext.Current獲取到當前同步執行上下文
• 啟動狀態機的Start函數之後通過MoveNext函數執行我們的異步方法
• 這裏還有一個小提示，不管async函數裏面有沒有await，都會生成狀態機，只是MoveNext函數執行同步方法,因此沒await的情況下避免將函數標記為async，會損耗性能

同樣的這裏貌似沒能獲取到原因，但是有個很關鍵的地方，就是Create函數為啥要獲取當前同步執行上下文，之後我從MSDN找到關於SynchronizationContext
的介紹，有興趣的朋友可以去閱讀以下，以下是各個.NET框架使用的SynchronizationContext：

我們貌似已經一步步接近真相了，接下來我們來看看DispatcherSynchronizationContext

二.DispatcherSynchronizationContext

首先來看看DispatcherSynchronizationContext類的比較關鍵的幾個函數實現：

public DispatcherSynchronizationContext(Dispatcher dispatcher, DispatcherPriority priority)
{
     if (dispatcher == null)
     {
         throw new ArgumentNullException("dispatcher");
     }
     Dispatcher.ValidatePriority(priority, "priority");
     _dispatcher = dispatcher;
     _priority = priority;
     SetWaitNotificationRequired();
 }

//同步執行
public override void Send(SendOrPostCallback d, object state)
{
     if (BaseCompatibilityPreferences.GetInlineDispatcherSynchronizationContextSend() && _dispatcher.CheckAccess())
     {
         _dispatcher.Invoke(DispatcherPriority.Send, d, state);
     }
     else
     {
          _dispatcher.Invoke(_priority, d, state);
     }
}

//異步執行
public override void Post(SendOrPostCallback d, object state)
{
     _dispatcher.BeginInvoke(_priority, d, state);
}

我們貌似看到了熟悉的東西了，Send函數調用Dispatcher的Invoke函數，Post函數調用Dispatcher的BeginInvoke函數，那麼是否WPF執行異步函數之後會調用這裏的函數嗎？我用dnspy進行了調試：

我通過調試之後發現，當等待執行完整個狀態機的之後，也就是兩秒后跳轉到該Post函數，那麼，我們可以將之前的WPF那段代碼大概可以改寫成如此：

private async void Async_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
    //async生成狀態機的Create函數。獲取到UI主線程的同步執行上下文
    DispatcherSynchronizationContext synchronizationContext = (DispatcherSynchronizationContext)SynchronizationContext.Current;
    
    //UI主線程執行
    Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
    
    //開始在狀態機的MoveNext執行該異步操作
    var result= await ExampleTask(2);
    
    //等待兩秒，異步執行完成，再在同步上下文異步執行
    synchronizationContext.Post((state) =>
    {
         //模仿_dispatcher.BeginInvoke
         Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
         Debug.WriteLine(result);
         Debug.WriteLine("Async Completed");  
     },"Post");           
 }

輸出結果：

Thread Id is Thread:1,Is Thread Pool:False
Thread Id is Thread:1,Is Thread Pool:False
It's Async Completed in 2 seconds
Async Completed

也就是asyn負責生成狀態機和執行狀態機，await將代碼分為兩部分，一部分是異步執行狀態機部分，一部分是異步執行完之後，通過之前拿到的DispatcherSynchronizationContext，再去異步執行接下來的部分。我們可以通過dnspy調試DispatcherSynchronizationContext的 _dispatcher字段的Thread屬性，知道Thread為UI主線程，而同步界面UI控件的時候，也就是通過Dispatcher的BeginInvoke函數去執行同步的

三.Task.ConfigureAwait

Task有個ConfigureAwait方法，是可以設置是否對Task的awaiter的延續任務執行原始上下文，也就是為true時，是以一開始那個UI主線程的DispatcherSynchronizationContext執行Post方法,而為false，則以await那個Task裏面的DispatcherSynchronizationContext執行Post方法，我們來驗證下：

我們將代碼改為以下：

private async void Async_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
    Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
    var result= await ExampleTask(2).ConfigureAwait(false);
    Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
    Debug.WriteLine(result);
    Debug.WriteLine($"Async Completed");
}

輸出：

Thread Id is Thread:1,Is Thread Pool:False
Thread Id is Thread:4,Is Thread Pool:True
It's Async Completed in 2 seconds
Async Completed

結果和控制台輸出的一模一樣，且通過dnspy斷點調試依舊進入到DispatcherSynchronizationContext的Post方法,因此我們也可以證明我們上面的猜想，而且默認ConfigureAwait的參數是為true的,我們還可以將異步結果賦值給UI界面的Text block：

private async void Async_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
    Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
    var result= await ExampleTask(2).ConfigureAwait(false);
    Debug.WriteLine($"Thread Id is Thread:{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId},Is Thread Pool:{Thread.CurrentThread.IsThreadPoolThread}");
    this.txt.Text = result;//修改部分
    Debug.WriteLine($"Async Completed");
}

拋出異常：

調用線程無法訪問此對象，因為另一個線程擁有該對象

補充
推薦林大佬的一篇文章，也講的也簡潔透徹C# dotnet 自己實現一個線程同步上下文

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背景

前段時間，cranelee 在Github上給老黃提了個issues， 問到了如何用Nacos的SDK訪問阿里雲ACM。

https://github.com/catcherwong/nacos-sdk-csharp/issues/13

剛看到這個issues的時候，老黃也是覺得一臉懵逼，好像這兩者沒有什麼必然聯繫，打開ACM的文檔一看，就知道為什麼了。

原來Java和Go的已經是可以用nacos的SDK來訪問的了。那就說明兩者是兼容的。

這段時間抽空看了一下，把這個功能基本實現了。

下面就簡單介紹一下。

簡單看看ACM

開通ACM之後，可以看到類似這樣的界面。其實和Nacos控制台的配置部分差不遠。

要使用這個的話，需要幾個東西，一個是ACM上面的命名空間，一個是AccessKey ID，一個是AccessKey Secret。

其中的AK/SK可以在命名空間詳情裏面獲取。

然後就是添加配置了。

三張圖，看個大概就好了，下面來具體看看在.NET Core中怎麼使用。

如何使用

安裝最新預覽版的SDK

<ItemGroup>
    <PackageReference Include="nacos-sdk-csharp-unofficial.Extensions.Configuration" Version="0.2.7-alpha7" />
</ItemGroup>

注：目前還沒有發布正式版，不過不影響正常使用了。

修改Program

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        // 處理編碼問題
        System.Text.Encoding.RegisterProvider(System.Text.CodePagesEncodingProvider.Instance);

        CreateHostBuilder(args).Build().Run();
    }

    public static IHostBuilder CreateHostBuilder(string[] args) =>
        Host.CreateDefaultBuilder(args)
            .ConfigureAppConfiguration((context, builder) =>
            {
                // 這兩行代碼就是關鍵
                var c = builder.Build();
                builder.AddNacosConfiguration(c.GetSection("NacosConfig"));
            })
            .ConfigureWebHostDefaults(webBuilder =>
            {
                webBuilder.UseStartup<Startup>();
            });
}

調整appsettings.json

{
  "NacosConfig": {
    "Optional": false,
    "DataId": "msconfigapp",
    "Group": "",
    "Tenant": "<換成您的命名空間>",
    "ServerAddresses": [],
    "AccessKey": "<換成您的AK>",
    "SecretKey": "<換成您的SK>",
    "EndPoint": "acm.aliyun.com"
  }
}

注： 由於老黃開通個人開通的，沒有內網服務器，所以用的是公網的EndPoint，這個需要根據情況自行調整。

實體映射(非必須)

public class AppSettings
{
    public string Str { get; set; }

    public int Num { get; set; }

    public List<int> Arr { get; set; }

    public SubObj SubObj { get; set; }
}

public class SubObj
{
    public string a { get; set; }
}

為了方便和配置一一對應，可以建立實體，做一個映射。

加了這個的，需要在Startup上面配置一下。

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{   
    // others ...
    
    services.Configure<AppSettings>(Configuration.GetSection("AppSettings"));
}

讀取配置

這裏用控制器做為示例

[ApiController]
[Route("api/[controller]")]
public class ConfigController : ControllerBase
{
    private readonly ILogger<ConfigController> _logger;
    private readonly IConfiguration _configuration;
    private readonly AppSettings _settings;
    private readonly AppSettings _sSettings;
    private readonly AppSettings _mSettings;

    public ConfigController(
        ILogger<ConfigController> logger,
        IConfiguration configuration,
        IOptions<AppSettings> options,
        IOptionsSnapshot<AppSettings> sOptions,
        IOptionsMonitor<AppSettings> _mOptions
        )
    {
        _logger = logger;
        _configuration = configuration;
        _settings = options.Value;
        _sSettings = sOptions.Value;
        _mSettings = _mOptions.CurrentValue;
    }

    [HttpGet]
    public string Get()
    {
        string id = Guid.NewGuid().ToString("N");

        _logger.LogInformation($"============== begin {id} =====================");

        var conn = _configuration.GetConnectionString("Default");
        _logger.LogInformation($"{id} conn = {conn}");

        var version = _configuration["version"];
        _logger.LogInformation($"{id} version = {version}");

        var str1 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(_settings);
        _logger.LogInformation($"{id} IOptions = {str1}");

        var str2 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(_sSettings);
        _logger.LogInformation($"{id} IOptionsSnapshot = {str2}");

        var str3 = Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(_mSettings);
        _logger.LogInformation($"{id} IOptionsMonitor = {str3}");

        _logger.LogInformation($"===============================================");
        _logger.LogInformation($"===============================================");
        _logger.LogInformation($"===============================================");

        return "ok";
    }
}

附上一張操作動圖

在ACM上修改之後，程序是可以馬上讀取到的。

下面是本文的示例代碼。

https://github.com/catcherwong-archive/2020/tree/master/06/NacosACMDemo

小結

Nacos和ACM的操作基本都是一致的，比較不一樣的地方是，從直連Nacos變成要先去地址服務拿到Nacos的地址后再操作。

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作者：HelloGitHub-小魚乾

摘要：最佳實踐，又名 best-practices，是 GitHub 常見的項目名，也是本周 Trending 關鍵詞。25 年 Python 開發經驗的 David Beazley 撰寫的 practical-python 開局並獲得了超 1k 的 star，而老項目 Node.js 最佳實踐在六月也開啟了更新模式，持續更新 Node.js 性能實踐篇。卡內基梅隆大學開源的 Penrose 一個可將複雜的數學符號轉換為各種風格的簡單圖表的項目無疑是數據圖表的最佳實踐…

以下內容摘錄自微博@HelloGitHub 的 GitHub Trending，選項標準：新發布 | 實用 | 有趣，根據項目 release 時間分類，發布時間不超過 7 day 的項目會標註 New，無該標誌則說明項目 release 超過一周。由於本文篇幅有限，還有部分項目未能在本文展示，望周知

• 本文目錄
  • 1. 本周特推
    • 1.1 青春回憶：CnC_Remastered_Collection
    • 1.2 實用指南：practical-python
  • 1. GitHub Trending 周榜
    • 2.1 跨平台自動化：robotgo
    • 2.2 Docker 上的 Mac：Docker-OSX
    • 2.3 數學圖表生成工具：Penrose
    • 2.4 換臉技術：Deepfakes
    • 2.5 面經：go-interview
    • 2.6 高顏值播放器：ZY-Player
    • 2.7 最佳實踐：nodebestpractices
    • 2.8 蘋果開源密碼管理器：password-manager-resources
  • 1. 本周 GitHub Trending #Python 開發小工具# 主題的主力軍
    • 3.1 內存佔用分析：Memory Profiler
    • 3.2 異常監控：Sentry
    • 3.3 內存分析：scalene
  • 1. 推薦閱讀

1. 本周特推

1.1 青春回憶：CnC_Remastered_Collection

本周 star 增長數：7550+

New CnC_Remastered_Collection 收錄了遊戲公司 EA 發布的《命令與征服》和《紅色警戒》原作源代碼。開源的代碼不涉及遊戲引擎和遊戲素材，只包括 TiberianDawn.dll 和 RedAlert.dll 的源代碼，開源的 DLL 可幫助玩家設計地圖、創建自定義單位、替換藝術作品，以及更改遊戲邏輯和編輯數據。

GitHub 地址→https://github.com/electronicarts/CnC_Remastered_Collection

1.2 實用指南：practical-python

本周 star 增長數：1050+

Newpractical-python 是一名有 25 年 Python 開發經驗的程序員撰寫的實用 Python 指南。無需任何 Python 開發經驗，非 Python 程序員也可以學習下該項目。

GitHub 地址→https://github.com/dabeaz-course/practical-python

2. GitHub Trending 周榜

2.1 跨平台自動化：robotgo

本周 star 增長數：1700+

robotgo 是 Golang 跨平台自動化系統，控制鍵盤鼠標位圖和讀取屏幕，窗口句柄以及全局事件監聽。支持 Windows、Linux、macOS。

GitHub 地址→https://github.com/go-vgo/robotgo

2.2 Docker 上的 Mac：Docker-OSX

本周 star 增長數：3700+

New Docker-OSX 是一個能讓你在 Docker 上跑 Mac 的項目，它支持近乎原生的 OSX-KVM。

GitHub 地址→https://github.com/sickcodes/Docker-OSX

2.3 數學圖表生成工具：Penrose

本周 star 增長數：1550+

Penrose 一個只需在純文本中輸入數學符號就可以創建漂亮的圖表的工具。這樣做的目的是為了方便非專家專心研究更有有挑戰性的技術，而非花精力研究如何創建和探索高質量圖上。

GitHub 地址→https://github.com/penrose/penrose

2.4 換臉技術：Deepfakes

本周 star 增長數：1000+

Deepfakes 是一種利用機器學習中的深度學習實現深度視頻換臉的技術。這種技術在特定的場合下可以做出非常逼真自然的換臉視頻。

GitHub 地址→https://github.com/iperov/DeepFaceLab

2.5 面經：go-interview

本周 star 增長數：500+

go-interview 收錄了用 Go 解決技術面試的方法。

GitHub 地址→https://github.com/public-apis/public-apis

2.6 高顏值播放器：ZY-Player

本周 star 增長數：1300+

ZY-Player 是一個跨平台桌面端視頻資源播放器，簡潔無廣告且顏值高。特性：

• 全平台支持：Windows、Mac、Linux
• 12 個視頻源
• 支持歷史播放記錄，並記錄播放進度
• 支持分享功能，可一鍵分享海報圖片
• 精簡模式支持修改透明度
• 收藏夾同步更新視頻追劇
• 支持演員名稱搜索
• 後台自動更新
• 全新布局配色
• 多語言
• 全局快捷鍵
• 支持下載

GitHub 地址→https://github.com/Hunlongyu/ZY-Player

2.7 最佳實踐：nodebestpractices

本周 star 增長數：1100+

nodebestpractices 是一個 Node.js 最佳實踐列表，收錄 5 篇項目結構實踐、11 篇錯誤處理實踐、12 篇代碼風格實踐、13 篇測試和整體質量實踐、19 篇生產實踐、25 篇安全實踐及 2 篇性能實踐，項目持續更新中，如果你對 Node.js 最佳實踐用有心得不妨和項目作者交流下。

GitHub 地址→https://github.com/goldbergyoni/nodebestpractices

2.8 蘋果開源密碼管理器：password-manager-resources

本周 star 增長數：800+

New蘋果推出全新開源項目——Password Manager Resources，它集成蘋果 iCloud Keychain Password Manager，可以讓密碼管理 App 開發者為特定網站創建可以兼容的強密碼，這個機制與 iCloud 鑰匙串密碼管理器相同。

GitHub 地址→https://github.com/apple/password-manager-resources

3. 本周 GitHub Trending #Python 開發小工具#主題的主力軍

在本期主題模塊，小魚乾這裏選取了 3 個 Python 性能相關的小工具，希望能提高你的開發效率。

3.1 內存佔用分析：Memory Profiler

Memory Profiler 一聽名字就是一個 Python 程序內存佔用分析工具，它可以監視一個進程的內存消耗，甚至可以一行一行的分析 Python 程序的內存消耗。Memory Profiler 由 Python 實現，用戶可選 psutil 模塊（強烈推薦）作為依賴，會分析得更快。

GitHub 地址→https://github.com/pythonprofilers/memory_profiler

3.2 異常監控：Sentry

Sentry，一款免費開源的 Python 實時異常監控平台。Sentry 採用 C/S 模式，服務器端通過 Python 實現，同時提供 web 管理頁面，支持從任何語言、任何應用程序發送事件。一個成熟的服務必要的一環就是異常告警，Sentry 可以幫你及時知道服務非預期的異常。

GitHub 地址→https://github.com/getsentry/sentry

3.3 內存分析：scalene

scalene 一個 Python 的高性能 CPU 和內存分析器。Scalene 很快、佔用資源少、展示信息全面，可用來排查、優化 Python 程序佔用資源過多等問題。

GitHub 地址→https://github.com/emeryberger/scalene

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以上為 2020 年第 23 個工作周的 GitHub Trending 如果你 Pick 其他好玩、實用的 GitHub 項目，記得來 HelloGitHub issue 區和我們分享下喲

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