1.程序开发中模块开发什么意思呢？
2.Nginx源码分析 - Event事件篇 - Event模块和配置的模块码模码编初始化
3.mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）
4.Apache源代码全景分析:体系结构与核心模块目录
5.初学Python，有哪些Pythonic的和源源码推荐阅读
6.读Zepto源码之Data模块

程序开发中模块开发什么意思呢？

       模块就是根据开发内容划分，比如会员模块，块源购物模块，模块码模码编新闻模块，和源广告模块

       在交互模式下，块源odel源码 Lu a 不断的模块码模码编显示提示符，并等待下一行输入。和源 一旦读到一行，块源 首先试着把这行解释为一个表达式。模块码模码编 如果成功解释，和源就打印表达式的块源值。 否则，模块码模码编将这行解释为语句。和源 如果你写了一行未完成的块源语句， 解释器会用一个不同的提示符来等待你写完。

       当脚本中出现了未保护的错误， 解释器向标准错误流报告错误。 如果错误对象并非一个字符串，但是却有元方法 __tostring 的话， 解释器会调用这个元方法生成最终的消息。 否则，解释器将错误对象转换为一个字符串，并把栈回溯信息加在前面。

       如果正常结束运行， 解释器会关闭主 L ua 状态机 （ l。a_close）。 脚本可以通过调用 os.exit 来结束，以回避这个步骤。

       为了让 L ua 可以用于 Unix 系统的脚本解释器。 独立版解释器会忽略代码块的以 # 打头的第一行。 因此，Lu a 脚本可以通过 chmod +x 以及 #! 形式变成一个可执行文件。 类似这样

       （当然， Lu a 解释器的位置对于你的机器来说可能不一样。 如果 lu a 在你的 PATH 中， 写成

       这里我们列出了把程序从 Lua 5.2 迁移到 Lua 5.3 会碰到的不兼容的地方。 你可以在编译 Lua 时定义一些恰当的选项（）， 来回避一些不兼容性。 然而，这些兼容选项以后会移除。

       Lua 的版本更替总是会修改一些 C API 并涉及源代码的改变。 例如一些常量的源码精灵种子灵数字值，用宏来实现一些函数。 因此，你不能假设在不同的 Lua 版本间可以做到二进制兼容。 当你使用新版时，一定要将使用了 Lu a API 的客户程序重新编译。

       同样，Lu a 版本更替还会改变预编译代码块的内部呈现方式； 在不同的 Lu a 版本间，预编译代码块不兼容。

       官方发布版的标准路径也可能随版本变化。

       Lua 5.2 到 Lua 5.3 最大的变化是引入了数字的整数子类型。 虽然这个变化不会影响“一般”计算， 但一些计算 （主要是涉及溢出的） 会得到不同的结果。

       你可以通过把数字都强制转换为浮点数来消除差异 （在 Lu a 5.2 中，所有的数字都是浮点数）。 比如你可以将所有的常量都以 .0 结尾， 或是使用 x = x + 0.0 来转换一个变量。 （这条建议仅用于偶尔快速解决一些不兼容问题； 这不是一条好的编程准则。 好好写程序的话，你应该在需要使用浮点数的地方用浮点数， 需要整数的地方用整数。）

       把浮点数转为字符串的地方，现在都对等于整数的浮点数加了 .0 后缀。 （例如，浮点数 2.0 会被打印成 2.0， 而不是 2。） 如果你需要定制数字的格式，就必须显式的格式化它们。

       （准确说这个不是兼容性问题， 因为 Lua 并没有规定数字如何格式化成字符串， 但一些程序假定遵循某种特别的格式。）

       分代垃圾收集器没有了。 （它是 Lu a 5.2 中的一个试验性特性。）

Nginx源码分析 - Event事件篇 - Event模块和配置的初始化

       深入探讨Nginx源码分析中的Event事件篇，专注于Event模块和配置的初始化，旨在清晰理解配置解析与模块初始化的协同工作。

       Event模块的配置解析分为两层：最外层的events模块以及内层的ngx_events_module事件模块和ngx_event_core_module事件核心模块。

       在初始化流程中，最开始配置文件的初始化调用的是核心模块的指令集，即events模块的配置解析指令函数：ngx_events_block。这里涉及的事件模块结构主要包括：事件模块本身和事件核心模块，每层模块拥有特定的角色与功能。

       具体而言，合同管理源码文档事件核心模块初始化函数为ngx_event_module_init，而配置解析流程则始于解析顶层“event”的配置，并通过ngx_conf_parse方法实现。在顶层配置解析完成后，将进入对事件块block中的内容解析，即ngx_events_block方法执行，此方法为事件命令集的回调函数，负责核心模块配置信息的创建。

       配置初始化中，首先在ngx_init_cycle方法中完成核心模块初始化，但由于ngx_events_module中的create_conf方法为NULL，故不会调用创建配置的步骤。接着，顶层配置解析完成后，进入事件块block内容解析，通过遍历模块命令集cmd->set方法，完成具体配置的创建与初始化。

       在配置获取过程中，首先从ngx_events_module获取配置信息，再通过查找找到ngx_event_core_module的配置信息。配置的获取涉及从事件模块到事件核心模块的层级访问，确保配置信息的准确获取。

       综上所述，Event事件篇中的模块和配置初始化通过多层解析与调用，确保了Nginx配置的完整执行与模块功能的有效实现。这一过程不仅涉及配置的层次结构，还涉及到初始化函数的精确调用与配置解析的细致处理，体现了Nginx源码设计的严谨与高效。

mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）

       mimikatz是一款内网渗透中的强大工具，本文将深入分析其lsadump模块中的sam部分，探索如何从注册表获取用户哈希。

       首先，简要了解一下Windows注册表hive文件的结构。hive文件结构类似于PE文件，包括文件头和多个节区，每个节区又有节区头和巢室。其中，巢箱由HBASE_BLOCK表示，巢室由BIN和CELL表示，整体结构被称为“储巢”。通过分析hive文件的结构图，可以更直观地理解其内部组织。怎样查询控件源码

       在解析过程中，需要关注的关键部分包括块的签名（regf）和节区的签名（hbin）。这些签名对于定位和解析注册表中的数据至关重要。

       接下来，深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下，主要分为以下步骤：获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件，mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。

       在mimikatz中，会定义几个关键结构体，包括用于标识操作的注册表对象和内容的结构体（PKULL_M_REGISTRY_HANDLE）以及注册表文件句柄结构体（HKULL_M_REGISTRY_HANDLE）。这些结构体包含了文件映射句柄、映射到调用进程地址空间的位置、巢箱的起始位置以及用于查找子键和子键值的键巢室。

       在获取注册表“句柄”后，接下来的任务是获取计算机名和解密密钥。密钥位于HKLM\SYSTEM\ControlSet\Current\Control\LSA，通过查找键值，将其转换为四个字节的密钥数据。利用这个密钥数据，mimikatz能够解析出最终的密钥。

       对于sam文件和system文件的操作，主要涉及文件映射到内存的过程，通过Windows API（CreateFileMapping和MapViewOfFile）实现。这些API使得mimikatz能够在不占用大量系统资源的情况下，方便地处理大文件。

       在获取了注册表系统和sam的句柄后，mimikatz会进一步解析注册表以获取计算机名和密钥。对于密钥的获取，mimikatz通过遍历注册表项，定位到特定的键值，并通过转换宽字符为字节序列，最终组装出密钥数据。

       接着，解析过程继续进行，获取用户名和用户哈希。在解析sam键时，mimikatz首先会获取SID，然后遍历HKLM\SAM\Domains\Account\Users，银行系统源码泄露解析获取用户名及其对应的哈希。解析流程涉及多个步骤，包括定位samKey、获取用户名和用户哈希，以及使用samKey解密哈希数据。

       对于samKey的获取，mimikatz需要解密加密的数据，使用syskey作为解密密钥。解密过程根据加密算法（rc4或aes）有所不同，但在最终阶段，mimikatz会调用系统函数对数据进行解密，从而获取用户哈希。

       在完成用户哈希的解析后，mimikatz还提供了一个额外的功能：获取SupplementalCreds。这个功能可以解析并解密获取对应用户的SupplementalCredentials属性，包括明文密码及哈希值，为用户提供更全面的哈希信息。

       综上所述，mimikatz通过解析注册表，实现了从系统中获取用户哈希的高效功能，为内网渗透提供了强大的工具支持。通过深入理解其解析流程和关键结构体的定义，可以更好地掌握如何利用mimikatz进行深入的安全分析和取证工作。

Apache源代码全景分析:体系结构与核心模块目录

       Apache源代码全景分析深入解析其体系结构和核心模块。首先，我们探讨第1章——Web服务器概述，它涵盖了Internet和WWW的基本概念，HTTP服务器的功能与工作方式，以及Apache服务器的主要特性，如虚拟主机、内容协商和动态内容生成。

       第2章聚焦于Apache的体系结构，详细描述了Apache目录层次，包括操作系统支持层、可移植运行库层，以及核心功能层和可选功能层，阐述了Apache的启动流程，包括主程序main的结构和功能。

       第3章探讨配置文件管理，阐述了Apache的配置系统，配置文件的分类和处理时机，以及指令的定义、参数和处理过程，还涵盖了.htaccess的使用和自定义配置段的实现。

       第4章深入模块化体系结构，解释了模块的组成和交互，模块的加载方式，以及指令表、挂钩和模块与配置文件的关系。涵盖了各种常用模块，如缓存、安全和代理模块。

       第5章讲解多任务并发处理，包括多进程和多线程模型，如MPM（Multi-Processing Modules）的数据结构和工作原理，以及WinNT MPM在处理网络连接中的应用。

       第6章重点讲解网络连接，包括网络连接的处理流程，如等待连接、创建连接和数据读写，以及请求报文的解析。

       第7章介绍过滤器，它们是Apache处理请求的重要组件，包括过滤器类型、结构和使用方法，以及智能过滤器的实现。

       存储段和存储段组在第8章被详细解释，它们是Apache内存管理的关键部分，存储段的分配、操作以及与过滤器的交互都在这一章中阐述。

       最后，第9章列举了一些常用过滤器，如输入和输出过滤器的特性和实现方法，为开发者提供了实际应用的参考。

扩展资料

       《Apache源代码全景分析：体系结构与核心模块》是由张中庆、梁雪平等编著的计算机应用技术类书籍；该书由电子工业出版社于年出版发行。书中详细介绍了Apache的基础体系结构和核心模块的实现机制，包括配置文件、模块化结构、多任务并发，以及网络连接和请求读取等知识。

初学Python，有哪些Pythonic的源码推荐阅读

       1. 初学Python时，阅读Pythonic的源码是提高编程技能的有效方法。推荐从Python标准库中关于网络编程的代码开始学习。

       2. 首先，深入研究`SocketServer`模块，它为创建服务器提供了基础。同时，学习与之相关的`socket`模块，掌握TCP和UDP编程的基础知识。

       3. 接下来，关注`SocketServer`模块中的`ForkingMixIn`和`ThreadingMixIn`类，它们分别展示了forking和threading并发机制的混合使用，这是理解多线程和多进程编程的重要途径。

       4. 了解`thread`和`threading`模块，这对于管理并发执行的线程至关重要。

       5. 随后，研究`select`模块，它允许你处理I/O多路复用，这是理解操作系统如何高效处理并发I/O操作的关键。

       6. 通过学习`select`模块，你将自然过渡到对`selectors`的理解，这是Python 3.7引入的更现代的I/O多路复用API。

       7. 对于想要深入了解并发编程的初学者，可以学习`asyncore`和`asynchat`模块，它们是异步网络编程的基础。

       8. 在网络编程的基础上，如果你的兴趣在于游戏开发或实时应用，可以探索`greenlet`和`gevent`，这些库提供了协程，有助于编写高效的并发代码。

       9. 如果你对Web开发感兴趣，从`BaseHTTPServer`、`SimpleHTTPServer`和`CGIHTTPServer`开始你的学习之旅。这些模块可以帮助你理解基本的Web服务器和CGI（Common Gateway Interface）。

       . 学习`cgi`和`cgitb`模块，这对于调试和运行CGI脚本非常有用。

       . 掌握`cookielib`模块，它处理HTTP cookies，这对于处理用户会话和状态管理至关重要。

       . 阅读`wsgiref`模块的源码，它是一个WSGI（Web Server Gateway Interface）参考实现，有助于你理解现代Web框架的工作原理。

       . 学习如何编写自己的简单Web框架后，你可以更容易地理解并选择`Flask`、`Web.py`、`Django`或`Pyramid`等流行的Web框架。

       . 在进行Web开发时，不可避免地需要与API进行交互。因此，熟悉`httplib`、`urllib`和`urlparse`模块是很重要的，它们帮助你处理HTTP请求和响应。

       通过以上步骤，初学者可以逐步建立起对Python网络和Web编程的深刻理解，为进一步的编程之旅打下坚实的基础。

读Zepto源码之Data模块

       Zepto的Data模块主要负责处理DOM节点的数据，包括获取和存储与DOM相关的信息。本文将深度解析Data模块的工作机制，以Zepto1.2.0版本的源码为例。《reading-zepto》在GitHub上开源，欢迎star。

       在内部方法中，attributeData负责获取节点中所有data-*属性的值，并将它们存储到store对象中。node.attributes获取的是所有属性，所以遍历时需要判断属性名是否以"data-"开头。存储时，去掉"data-"并转换为驼峰式，作为store对象的键。属性值默认为字符串，为方便操作，通过deserializeValue方法转换成对应的数据类型。

       setData方法用于存储数据，通常不需要写入DOM，而是在内存中进行操作。它首先读取node的exp属性，以确保属性名的唯一性，避免覆盖用户自定义属性。如果node尚未标记exp，则设置数据存储。从data中获取缓存数据，如果为空，则调用attributeData获取所有data-*属性的值并缓存。

       getData方法根据指定的属性名获取缓存值。没有指定名则返回所有缓存，缓存为空则调用setData。如果指定name在store中，则返回结果。兼容camel-name参数形式，提供更灵活的API。如果store中未找到，则返回通过$.fn.data查找的结果。

       data方法能设置或获取节点的缓存数据，调用setData或getData。当传递name和value时，设置缓存，遍历所有元素进行设置。对于对象传值，遍历设置缓存。最后返回第一个元素的name缓存。

       removeData方法用于删除缓存数据。若无参数，则清空所有，若有参数则仅删除指定数据。names为字符串时先转换为数组，遍历元素进行删除操作，根据names删除指定数据或清空store缓存。

       .remove和.empty方法在移除DOM节点后，需要清空对应节点的数据以释放内存。elements包含所有子节点，如果是.remove方法，自身也被移除，因此加入到要删除的节点中。最后调用removeData方法清空数据，再移除节点。

       $.data方法最终调用DOM的.data方法。$.hasData判断元素是否有缓存数据。通过从缓存中获取对应DOM的缓存store，若store存在且不为空，则返回true，反之返回false。

       所有文章在微信公众号上同步发布，欢迎关注和提出宝贵意见。

Pytorch nn.Module接口及源码分析

       本文旨在介绍并解析Pytorch中的torch.nn.Module模块，它是构建和记录神经网络模型的基础。通过理解和掌握torch.nn.Module的作用、常用API及其使用方法，开发者能够构建更高效、灵活的神经网络架构。

       torch.nn.Module主要作用在于提供一个基类，用于创建神经网络中的所有模块。它支持模块的树状结构构建，允许开发者在其中嵌套其他模块。通过继承torch.nn.Module，开发者可以自定义功能模块，如卷积层、池化层等，这些模块的前向行为在`forward()`方法中定义。例如：

       python

       import torch.nn as nn

       class SimpleModel(nn.Module):

        def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3)

        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=, kernel_size=3)

        def forward(self, x):

        x = self.conv1(x)

        x = self.conv2(x)

        return x

       torch.nn.Module还提供了多种API，包括类变量、重要概念（如parameters和buffer）、数据类型和设备类型转换、hooks等。这些API使开发者能够灵活地控制和操作模型的状态。

       例如，可以通过requires_grad_()方法设置模块参数的梯度追踪，这对于训练过程至关重要。使用zero_grad()方法清空梯度，有助于在反向传播后初始化梯度。`state_dict()`方法用于获取模型状态字典，常用于模型的保存和加载。

       此外，_apply()方法用于执行自定义操作，如类型转换或设备迁移。通过__setattr__()方法，开发者可以方便地修改模块的参数、缓存和其他属性。

       总结而言，torch.nn.Module是Pytorch中构建神经网络模型的核心组件，它提供了丰富的API和功能，支持开发者创建复杂、高效的神经网络架构。通过深入理解这些API和方法，开发者能够更高效地实现各种深度学习任务。