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《HelloGitHub》第 09 期

兴趣是最好的老师,HelloGitHub 让你对编程感兴趣!

目录

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内容

以下为本期内容|每个月 28 号更新

C++ 项目

1、json:C++ 的 JSON 库

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Go 项目

2、vim-go:Go 的 vim 配置

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Java 项目

3、MSEC:腾讯开源的毫秒服务引擎(Mass Service Engine in Cluster)。它是一个开源框架,适用于在廉价机器组成的集群上开发和运营分布式后台服务。毫秒服务引擎集 RPC、名字发现服务、负载均衡、业务监控、灰度发布、容量管理、日志管理、key-value 存储于一体,官网介绍

4、android:锤子开源的 One Step 项目,一步(one step)是通过拖拽完成将信息发送至应用或联系人的动作,节省了在不同应用之间切换的诸多步骤,第一次打通了手持设备中应用间的边界,One Step

5、android-open-project:Android 开源项目分类汇总

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JavaScript 项目

6、vue-hackernews-2.0:这是一个 Vue2.0 示例,克隆 Hacker News 网站(我感觉比原站好看多了😅)

7、N-blog:面向新手的 Node.js 教程,该教程讲述了 Node.js 基本知识点,同时结合搭建一个多人博客的实战,从零基础到实际开发,由浅到深帮助新手入门 Node.js 这门语言

8、pomelo:Pomelo 网易开源的一个 Node.js 游戏服务器框架,Demo

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PHP 项目

9、VulApps:用于快速搭建各种漏洞环境,可用来学习、理解常见的漏洞,增强自己在开发过程的安全意识

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Python 项目

10、flask-limiter:一个 Flask 的扩展库,它可以根据访问者的 IP 限制其访问频率、次数等。示例代码如下:

from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(
    app,
    key_func=get_remote_address,
    global_limits=["2 per minute", "1 per second"],
)

@app.route("/slow")
@limiter.limit("1 per day")
def slow():
    return "24"

@app.route("/fast")
def fast():
    return "42"

@app.route("/ping")
@limiter.exempt
def ping():
    return 'PONG'

app.run()

11、ngrok:一个十分方便、好用的内网穿透工具,它可以把本地某个端口的服务,通过一个安全隧道,映射到公网的一个地址。同时它提供了一个 Web 页面,展示了每个请求、响应的所有信息,便于调试本地的程序。基本的使用方法如下:

ngrok 协议 本地服务监听的端口
ngrok http 8000

创建成功会返回公网地址,然后通过该地址就可以访问到本地的服务。
本地访问 http://localhost:4040,就可以查看关于每个请求、响应的相关数据

12、glances:一个可以让你一目了然你的系统情况(类 (h)top)的工具,它界面友好,安装方便:pip install glances

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Swift 项目

13、Kingfisher:Kingfisher 是一个异步下载和缓存图片的库,你可以把它看做 SDWebImage 的纯 Swift 实现和替代。它可以帮助简单地实现像是用户头像或者 table view 里面的图片的下载和缓存这样的工作,以提高 app 速度和帮助开发者节省时间,作者的中文博客

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其它

14、freecodecamp.cn:freecodecamp 是一个自由的开源编程社区,freecodecamp 中文社区

15、best-chinese-front-end-blogs:该项目是收集优质的中文前端博客

16、golang-open-source-projects:中文版 awesome-go

17、Learn-Algorithms:算法数据结构学习,C 语言实现

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开源书籍

18、the-way-to-go_ZH_CN:《The Way to Go》中文译本,中文正式名《Go 入门指南》

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机器学习

19、machine-learning-for-software-engineers:自上而下的学习路线,软件工程师的机器学习,中文版

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