这避免了对map中原始值进行原地修改的需求，也就避开了地址可寻址性问题。
当文件内容变化时，哈希值随之改变，可触发缓存更新。
只要提前识别并清理非法字符，合理使用转义机制和工具库，就能有效避免XML解析问题。
这是一个几乎没有例外规则。
package main import ( "code.google.com/p/go.crypto/scrypt" "crypto/hmac" "crypto/rand" "crypto/sha256" "crypto/subtle" "errors" "fmt" "io" ) // 常量定义 const ( KEYLENGTH = 32 N = 16384 R = 8 P = 1 ) // hash 函数：使用 scrypt 进行密钥扩展，然后使用 HMAC 生成哈希值 func hash(hmk, pw, s []byte) (h []byte, err error) { sch, err := scrypt.Key(pw, s, N, R, P, KEYLENGTH) if err != nil { return nil, err } hmh := hmac.New(sha256.New, hmk) hmh.Write(sch) h = hmh.Sum(nil) hmh.Reset() // 清空 HMAC，可选 return h, nil } // Check 函数：验证密码是否正确 func Check(hmk, h, pw, s []byte) (chk bool, err error) { fmt.Printf("Hash: %x\nHMAC: %x\nSalt: %x\nPass: %x\n", h, hmk, s, []byte(pw)) hchk, err := hash(hmk, pw, s) if err != nil { return false, err } fmt.Printf("Hchk: %x\n", hchk) if subtle.ConstantTimeCompare(h, hchk) != 1 { return false, errors.New("Error: Hash verification failed") } return true, nil } // New 函数：生成新的盐值和哈希值 func New(hmk, pw []byte) (h, s []byte, err error) { s = make([]byte, KEYLENGTH) _, err = io.ReadFull(rand.Reader, s) if err != nil { return nil, nil, err } h, err = hash(pw, hmk, s) if err != nil { return nil, nil, err } fmt.Printf("Hash: %x\nSalt: %x\nPass: %x\n", h, s, []byte(pw)) return h, s, nil } func main() { // 已知的有效值 pass := "pleaseletmein" hash := []byte{ 0x6f, 0x38, 0x7b, 0x9c, 0xe3, 0x9d, 0x9, 0xff, 0x6b, 0x1c, 0xc, 0xb5, 0x1, 0x67, 0x1d, 0x11, 0x8f, 0x72, 0x78, 0x85, 0xca, 0x6, 0x50, 0xd0, 0xe6, 0x8b, 0x12, 0x9c, 0x9d, 0xf4, 0xcb, 0x29, } salt := []byte{ 0x77, 0xd6, 0x57, 0x62, 0x38, 0x65, 0x7b, 0x20, 0x3b, 0x19, 0xca, 0x42, 0xc1, 0x8a, 0x4, 0x97, 0x48, 0x44, 0xe3, 0x7, 0x4a, 0xe8, 0xdf, 0xdf, 0xfa, 0x3f, 0xed, 0xe2, 0x14, 0x42, 0xfc, 0xd0, } hmac := []byte{ 0x70, 0x23, 0xbd, 0xcb, 0x3a, 0xfd, 0x73, 0x48, 0x46, 0x1c, 0x6, 0xcd, 0x81, 0xfd, 0x38, 0xeb, 0xfd, 0xa8, 0xfb, 0xba, 0x90, 0x4f, 0x8e, 0x3e, 0xa9, 0xb5, 0x43, 0xf6, 0x54, 0x5d, 0xa1, 0xf2, } // 验证已知值，成功 fmt.Println("Checking known values...") chk, err := Check(hmac, hash, []byte(pass), salt) if err != nil { fmt.Printf("%s\n", err) } fmt.Printf("%t\n", chk) fmt.Println() // 使用已知的 HMAC 密钥和密码创建新的哈希值和盐值 fmt.Println("Creating new hash and salt values...") h, s, err := New(hmac, []byte(pass)) if err != nil { fmt.Printf("%s\n", err) } // 验证新值，失败！
理解它们各自的工作原理和优缺点，将帮助开发者根据项目需求做出明智的技术选择，从而构建出健壮、高效且易于维护的Go Web应用。
避免从裸指针多次创建 shared_ptr，这会引发未定义行为。
1. 安装与配置 json-c 库 在开始前，确保系统已安装 json-c 开发库： Ubuntu/Debian: sudo apt-get install libjson-c-dev CentOS/RHEL: sudo yum install json-c-devel（或使用 dnf） macOS: brew install json-c 编译时需链接 json-c 库，例如： g++ main.cpp -ljson-c 立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 2. 基本JSON解析示例 假设有一个JSON字符串： {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Beijing"} Find JSON Path Online Easily find JSON paths within JSON objects using our intuitive Json Path Finder 30 查看详情 使用 json-c 解析它的基本步骤如下：#include <json-c/json.h> #include <iostream> int main() { const char *json_str = R"({"name": "Alice", "age": 25, "city": "Beijing"})"; // 解析JSON字符串 struct json_object *root = json_tokener_parse(json_str); if (!root) { std::cerr << "Failed to parse JSON\n"; return -1; } // 获取字段值 json_object *name_obj, *age_obj, *city_obj; if (json_object_object_get_ex(root, "name", &name_obj)) { std::cout << "Name: " << json_object_get_string(name_obj) << "\n"; } if (json_object_object_get_ex(root, "age", &age_obj)) { std::cout << "Age: " << json_object_get_int(age_obj) << "\n"; } if (json_object_object_get_ex(root, "city", &city_obj)) { std::cout << "City: " << json_object_get_string(city_obj) << "\n"; } // 释放对象 json_object_put(root); return 0; }3. 处理数组和嵌套结构 json-c 同样支持解析数组和嵌套对象。
你需要生成一次迁移才能生效。
当链表不为空时，我们通过迭代器 itr 找到链表的尾节点，然后将尾节点的 next 指针指向新节点。
单次计时：测量一段代码的运行时间 这是最常见的使用场景。
这能大大缩小攻击面，即使代码中不小心留下了漏洞，攻击者也无法利用这些被禁用的函数来执行恶意命令。
理解其底层规则并采取预防措施，能有效避免潜在陷阱。
完整示例代码 以下是一个完整的示例代码，展示了如何使用修正后的generate_signature函数进行POST请求：import requests import time import json import hashlib import hmac from urllib.parse import urlencode api_key = "YOUR_API_KEY" # 替换为你的API Key api_secret = "YOUR_API_SECRET" # 替换为你的API Secret def generate_signature(api_secret, method, path, timestamp, params=None, data=None): if params is None: params = {} params['timestamp'] = timestamp query_string = urlencode(sorted(params.items())) path_url = f"{path}?{query_string}" message = f"{method.upper()}{path_url}" if data is not None: message += json.dumps(data, separators=(',', ':')) signature = hmac.new(api_secret.encode('utf-8'), message.encode('utf-8'), hashlib.sha256).hexdigest() return signature def make_private_request(method, endpoint, data=None): url = f"https://api.pionex.com{endpoint}" timestamp = str(int(time.time() * 1000)) params = {'timestamp': timestamp} headers = { 'PIONEX-KEY': api_key, 'PIONEX-SIGNATURE': generate_signature(api_secret, method, endpoint, timestamp, params=params, data=data), 'Content-Type': 'application/json', } if method == 'POST': response = requests.post(url, headers=headers, json=data) else: raise ValueError(f"Unsupported HTTP method: {method}") return response.json() endpoint = "/api/v1/trade/order" order_data = { "clientOrderId": "unique_order_id", # 替换为你的唯一订单ID "symbol": "BTC_USDT", "side": "BUY", "type": "MARKET", "size": "0.001", # 购买数量 } response = make_private_request('POST', endpoint, data=order_data) print(response)注意事项： 替换API Key和Secret: 确保将YOUR_API_KEY和YOUR_API_SECRET替换为你自己的Pionex API Key和Secret。
由于Go中字符串是不可变的，频繁拼接或修改字符串会带来性能损耗，此时使用bytes.Buffer或bytes.Builder就显得尤为重要。
这种模式在Python中通常被认为是“非Pythonic”的，因为它模仿了C/Java等语言的数组索引访问。
使用gvm（Go Version Manager）或直接通过包管理器（如yum、brew）安装指定LTS版本，推荐Go 1.21+。
预处理语句的工作原理是，先将SQL查询的结构发送到数据库，数据库进行解析和编译。
使用传统HTTP请求方式的局限性 为了规避官方SDK的代理配置难题，一些开发者可能会选择直接使用requests库向OpenAI API发送HTTP请求：import requests url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions" # 更新为chat completions的URL headers = { "Authorization": "Bearer MYAPIKEY", "Content-Type": "application/json" } proxies = { "http": "http://127.0.0.1:7890", "https": "http://127.0.0.1:7890", } data = { "model": "gpt-3.5-turbo", # 更新模型名称 "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me about math"}], "max_tokens": 60 } try: response = requests.post(url, json=data, headers=headers, proxies=proxies, verify=True) # 建议verify=True response.raise_for_status() # 检查HTTP错误 print(response.json()) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"HTTP Request Error: {e}")虽然这种“传统”方式可能在某些情况下奏效，但它存在显著的局限性： API变更维护成本高： OpenAI API会不断更新，包括URL、请求体结构、响应格式等。
不复杂但容易忽略。

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