光の技术屋

前言

Github传送门

学一门新语言，如果太专注于语法，那肯定学的不够快。如果有一定的需求目标，带着这个目标去学习一门新语言，这样才能学得快。

工作中写后端的时间比例不在少数，而且传闻Go也因其适用于服务端而著名。在Go社区中最为火热的服务端框架跟数据库抽象ORM层当属gin跟gorm了，因此本期单排的目标便是用gin+gorm打一个简易的框架，实现基本CRUD的目标。走你~

准备工作

在第一话中已经大致了解了Go项目的生成，故本次gin+gorm的搭建也以此为基础。

服务端领域的各种术语在不同的场景跟技术栈下有不同的含义。但总体来讲，一个简单的服务端App都会有以下的层次：

• 校验层：预处理请求，校验请求是否合法（大小、字段、cors、oauth之类），并判断是否拦截。通常也被称作中间层middleware
• 控制层：处理合法请求的起点——收集整理相应服务模块的结果，判断请求是否合理，决定返回的数据，遵循宽进严出原则。一般叫做Controller，gin里面叫做handler。
• 业务层：处理真实的业务逻辑，通过和数据层以及各个业务模块的交互从而校验并构建业务数据，交由控制层决策，一般可称之为service
• 数据层：抽象持久化数据（数据库）到代码层面并提供一系列交互访问的方法，ORM与DAO层都算在内

基于以上结构，大致构建了以下的目录结构：

近几天一直在思考什么是用户思维，决定结合这一年的工作，把自己的想法记录下来。

在这之前，自己一直秉持一种观念——测试开发从工作内容上，更加符合“开（码）发（农）”的定义，因此应当更加着重于技术深耕，并且在业务对接时，也尽可能地从从技术实现的角度去阐述观点与想法。但是在经过同事伙伴们的提点，以及和家中领导激烈讨（吵）论（架）了一番之后，这个观念就慢慢地改变了。

测试，不仅仅是根据需求，利用各种工具，对开发交付的产品进行功能、性能、安全等测试，发现bug而后提交复现/解决方案，从而确保产品稳定（QC）。而另一些方面在于——如何确保研发计划完备进行，预防产品设计缺陷，从而保证产品体验；如何优化产品生命周期流程，从而使产品顺利上线运营（QA）。作为偏中台的测试开发，扮演的角色更像是“优化产品生命周期”的实现者，而前线上的QA与QC，则成为了我们的用户。因此在业务对接时，首先都需要尽可能满足前线同学的需求，让他们引领效率工具/平台的设计。

前言

Github传送门

当测试开发真不容易，入行第一年，就要在python、NodeJS、lua、C、Java等语言间无缝切换。为了快速响应需求，挺难抽出时间去深耕一门语言的特性（诶羡慕那些只搞Java的人= =）。在MTSC2019分享中也谈到，测试开发归属质量保障QA，作为一个中台角色，其终极任务保障研发效能，因此一大需求是打通产品研发运维的生产线。说到生产线就想到上云，说到上云就想到docker跟kube，说到跟容器的交互就想到了Golang。马蛋，又要学一门新语言了。

开这个坑，旨在展现以程序员的视角学习一门新语言的过程。希望大家看得欢乐。如果有启发，那就更棒啦！

安装与环境变量配置

家里的电脑是Windows，从官网即可下载Win的安装包。Go的版本为1.12。

下好后安装，安装完毕之后还需要设置环境变量（我的电脑——属性——高级系统设置）。GOROOT设置成Go的安装路径，还有一个关键的GOPATH，它表示你的工作目录，一般所有的Go项目，甭管第三方的还是你的，都统一放到这个目录下（从这点可以看出，Go的控制欲还是很强的）。GOPATH的一般结构如下：

安卓的fps测试，是我打开测试开发大门的一把钥匙。两年前的现在，安卓性能测试的相关资料甚少，以fps为例在网上也只有寥寥几篇文章讲述，但到了今年，已经有许多资料在各大技术论坛上供大家看到了。对于自己，一直想找一个机会把这一段技术探索写出来。所以，心动不如行动。

fps（frames per second），通常表示我们屏幕每秒展现的图片（帧）数，反映了一款应用在当前硬件下的性能消耗。比如我们抽CS的时候，就经常关注fps是否高，在高的情况下，就会有较好的流畅度。因此fps是应用性能测试中一个重要指标。

对于一个安卓app而言，为了测定fps数值，我们需要从安卓图形显示相关的模块入手。一个通用的方式是切入安卓的SurfaceFlinger服务，它是图形显示流程中软件层和硬件层的交互点，是极其关键的一环。SurfaceFlinger则是负责分析&合成各个app中的图层，而后将合成的图像数据交由硬件渲染。硬件渲染的机制复杂，因此安卓系统中，将硬件操作进行了抽象方便调用，我们将这一与SurfaceFlinger对接的层次，称之为硬件抽象层（HAL）。SurfaceFlinger与HAL在功能上有部分的耦合，一些Surface合成的工作，也会委托HAL进行。

那么我们该如何通过SurfaceFlinger获得fps数据呢？大体上，我们可以参考《Android性能测试之fps获取》一文。这种方式成功率高（虽然我家手机行不通），且不用root，较为方便

首先，通过adb，我们可以导出SurfaceFlinger服务的运行时信息。

“测试人生”第一篇文章，献给2019年的移动测试开发大会MTSC。这一次，非常荣幸能够来到北京国际会议中心参会，一睹国内质量保障工作的现状与未来的发展趋势。

在学校期间，我也参与过一些小型的学术会议，但并不如今年的MTSC这样声势浩大。工作一年以来参与的第一个讨论会，已然是全国顶会。借这个机会，能够了解到业内排头企业在质量保障业务上的解决方案，对于自己在业务理解上会颇有帮助。本次议程中，除了参与第一天主会场之外，第二天游戏测试专场也全程参与，收获颇丰，感悟良多，一言难尽。

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六月的Github趋势榜单上，除去一些文书、教程性质的项目外，大部分项目并非自己所针对的领域。因此，果断试水了一款软件，

Windows系统下的命令行工具配置，一直是开发者们纠结的痛点。在这一块，cmder、MobaXTerm甚至即将上线的Windows Terminal，都是不错的解决方案。

而今天介绍的这一款软件——terminus，在六月份跻身趋势排行前十，则似乎更加符合我们对命令行工具的影响。作为一个终端模拟器，terminus采用Angular + Electron开发，包含了终端模拟器必备的许多功能，兼具美观与实用性。我们可以首先来看看，terminus的界面长什么样子~

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在lua的学习过程当中，元表metatable的概念及用法是常见的障碍之一

元表，在其它lua杂谈等都提到过，是一种描述lua数据的属性以及行为的表。虽然官方给了set、account等例子详细讲解了metatable，但总还是缺乏些提炼。为了干翻这个痛点，这次，果断强上metatable的精髓。毕竟，犹豫就会败北~

元表有什么

我们首先就会有疑问：通过哪些属性指标，可以描述lua的数据呢？通过官方手册，我们可以很容易地找到答案。

在lua中，我们把元表中的key，也就是描述数据的属性指标，称之为event

我们可以把所有的event分为两组（括号中代表lua里的语法）：

1. 描述其基础性质的：

   • 属性索引：__index，__newindex
   • 长度：__len(#)
   • 函数形式：__call
   • 字符串形式：__tostring

2. 描述其运算的：

   • 普通运算：__add(加+)，__sub(减-)，__mul(乘*)，__div(除/)，__mod(模%)，__pow(乘方^)，__unm(负-)，__idiv(取整除//)
   • 位运算：__band(与&)，__bor(或|)，__bxor(异或~)，__bnot(非~)，__shl(左移<<)，__shr(右移>>)
   • 关系运算：__concat(联结..)，__eq(全等==)，__lt(小于<)，__lte(小于等于<=)

元表怎么用

先来看一段程序吧~

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编程需要纠结字体跟皮肤吗？肯定要纠结的啦= = = =

调理字体跟皮肤，就跟打扮房间一样。每当打开编程软件之时，要是看到清亮的字体，爽快的皮肤，心里肯定就特别踏实，码码起来肯定也就特别舒服。

是时候分享一下我的编程字体以及主题设置了！！！

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这次又开了个新坑——GitHub探索，主要内容是试水当期GitHub上较火的repo

虽然top榜上各路新手教程跟经典老不死项目占据了大半江山，但清流总是会有的。

第一期就试水一下pysnooper吧，一个新奇实用的python调试器。

顺便源码分析一波，了解下python的debug操作。

废话不多说，进入正题~

pysnooper使用效果

通常，我们可以在函数上用pysnooper.snoop装饰器，给这个函数包装一个额外功能，实现在标准错误流打印函数debug信息的效果。比如说：

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Easy Python终于来到完结，我的领导也夸奖我写作非常的卖力用心。对此，我深表欣慰！

六章Python讲解，并不单纯是切磋代码技艺，而更是注重于每一行代码背后发生的事儿

为此，让我们一起重回首Easy Python系列，光荣收尾吧！

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