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GO语言（十六）：模糊测试入门（上）

本教程介绍了 Go 中模糊测试的基础知识。通过模糊测试，随机数据会针对您的测试运行，以尝试找出漏洞或导致崩溃的输入。可以通过模糊测试发现的一些漏洞示例包括 SQL 注入、缓冲区溢出、拒绝服务和跨站点脚本攻击。

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在本教程中，您将为一个简单的函数编写一个模糊测试，运行 go 命令，并调试和修复代码中的问题。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 fuzz 的目录。

3、创建一个模块来保存您的代码。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

接下来，您将添加一些简单的代码来反转字符串，稍后我们将对其进行模糊测试。

在此步骤中，您将添加一个函数来反转字符串。

a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 main.go 的文件。

独立程序（与库相反）始终位于 package 中main。

此函数将接受string，使用byte进行循环 ，并在最后返回反转的字符串。

此函数将运行一些Reverse操作，然后将输出打印到命令行。这有助于查看运行中的代码，并可能有助于调试。

e.该main函数使用 fmt 包，因此您需要导入它。

第一行代码应如下所示：

从包含 main.go 的目录中的命令行，运行代码。

可以看到原来的字符串，反转它的结果，然后再反转它的结果，就相当于原来的了。

现在代码正在运行，是时候测试它了。

在这一步中，您将为Reverse函数编写一个基本的单元测试。

a.使用您的文本编辑器，在 fuzz 目录中创建一个名为 reverse_test.go 的文件。

b.将以下代码粘贴到 reverse_test.go 中。

这个简单的测试将断言列出的输入字符串将被正确反转。

使用运行单元测试go test

接下来，您将单元测试更改为模糊测试。

单元测试有局限性，即每个输入都必须由开发人员添加到测试中。模糊测试的一个好处是它可以为您的代码提供输入，并且可以识别您提出的测试用例没有达到的边缘用例。

在本节中，您将单元测试转换为模糊测试，这样您就可以用更少的工作生成更多的输入！

请注意，您可以将单元测试、基准测试和模糊测试保存在同一个 *_test.go 文件中，但对于本示例，您将单元测试转换为模糊测试。

在您的文本编辑器中，将 reverse_test.go 中的单元测试替换为以下模糊测试。

Fuzzing 也有一些限制。在您的单元测试中，您可以预测Reverse函数的预期输出，并验证实际输出是否满足这些预期。

例如，在测试用例Reverse("Hello, world")中，单元测试将返回指定为"dlrow ,olleH".

模糊测试时，您无法预测预期输出，因为您无法控制输入。

但是，Reverse您可以在模糊测试中验证函数的一些属性。在这个模糊测试中检查的两个属性是：

（1）将字符串反转两次保留原始值

（2）反转的字符串将其状态保留为有效的 UTF-8。

注意单元测试和模糊测试之间的语法差异：

（3）确保新包unicode/utf8已导入。

随着单元测试转换为模糊测试，是时候再次运行测试了。

a.在不进行模糊测试的情况下运行模糊测试，以确保种子输入通过。

如果您在该文件中有其他测试，您也可以运行go test -run=FuzzReverse，并且您只想运行模糊测试。

b.运行FuzzReverse模糊测试，查看是否有任何随机生成的字符串输入会导致失败。这是使用go test新标志-fuzz执行的。

模糊测试时发生故障，导致问题的输入被写入将在下次运行的种子语料库文件中go test，即使没有-fuzz标志也是如此。要查看导致失败的输入，请在文本编辑器中打开写入 testdata/fuzz/FuzzReverse 目录的语料库文件。您的种子语料库文件可能包含不同的字符串，但格式相同。

语料库文件的第一行表示编码版本。以下每一行代表构成语料库条目的每种类型的值。由于 fuzz target 只需要 1 个输入，因此版本之后只有 1 个值。

c.运行没有-fuzz标志的go test； 新的失败种子语料库条目将被使用：

由于我们的测试失败，是时候调试了。

GO语言（十一）：开始使用多模块工作区

本教程介绍 Go 中多模块工作区的基础知识。使用多模块工作区，您可以告诉 Go 命令您正在同时在多个模块中编写代码，并轻松地在这些模块中构建和运行代码。

在本教程中，您将在共享的多模块工作区中创建两个模块，对这些模块进行更改，并在构建中查看这些更改的结果。

本教程需要 go1.18 或更高版本。使用go.dev/dl中的链接确保您已在 Go 1.18 或更高版本中安装了 Go 。

首先，为您要编写的代码创建一个模块。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为工作区的目录。

3、初始化模块

我们的示例将创建一个hello依赖于 golang.org/x/example 模块的新模块。

创建你好模块：

使用 . 添加对 golang.org/x/example 模块的依赖项go get。

在 hello 目录下创建 hello.go，内容如下：

现在，运行 hello 程序：

在这一步中，我们将创建一个go.work文件来指定模块的工作区。

在workspace目录中，运行：

该go work init命令告诉为包含目录中模块的工作空间go创建一个文件 。go.work./hello

该go命令生成一个go.work如下所示的文件：

该go.work文件的语法与go.mod相同。

该go指令告诉 Go 应该使用哪个版本的 Go 来解释文件。它类似于文件中的go指令go.mod 。

该use指令告诉 Go在进行构建时hello目录中的模块应该是主模块。

所以在模块的任何子目录中workspace都会被激活。

2、运行工作区目录下的程序

在workspace目录中，运行：

Go 命令包括工作区中的所有模块作为主模块。这允许我们在模块中引用一个包，即使在模块之外。在模块或工作区之外运行go run命令会导致错误，因为该go命令不知道要使用哪些模块。

接下来，我们将golang.org/x/example模块的本地副本添加到工作区。然后，我们将向stringutil包中添加一个新函数，我们可以使用它来代替Reverse.

在这一步中，我们将下载包含该模块的 Git 存储库的副本golang.org/x/example，将其添加到工作区，然后向其中添加一个我们将从 hello 程序中使用的新函数。

1、克隆存储库

在工作区目录中，运行git命令来克隆存储库：

2、将模块添加到工作区

该go work use命令将一个新模块添加到 go.work 文件中。它现在看起来像这样：

该模块现在包括example.com/hello模块和 `golang.org/x/example 模块。

这将允许我们使用我们将在模块副本中编写的新代码，而不是使用命令stringutil下载的模块缓存中的模块版本。

3、添加新功能。

我们将向golang.org/x/example/stringutil包中添加一个新函数以将字符串大写。

将新文件夹添加到workspace/example/stringutil包含以下内容的目录：

4、修改hello程序以使用该功能。

修改workspace/hello/hello.go的内容以包含以下内容：

从工作区目录，运行

Go 命令在go.work文件指定的hello目录中查找命令行中指定的example.com/hello模块 ，同样使用go.work文件解析导入golang.org/x/example。

go.work可以用来代替添加replace 指令以跨多个模块工作。

由于这两个模块在同一个工作区中，因此很容易在一个模块中进行更改并在另一个模块中使用它。

现在，要正确发布这些模块，我们需要发布golang.org/x/example 模块，例如在v0.1.0. 这通常通过在模块的版本控制存储库上标记提交来完成。发布完成后，我们可以增加对 golang.org/x/example模块的要求hello/go.mod：

这样，该go命令可以正确解析工作区之外的模块。

opencv docs适用于

适用于快速下载技术文档。

opencv介绍OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。

该库也有大量的Python、JavaandMATLAB/OCTAVE（版本2、5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。

Go语言的应用

Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

Go语言应用范围：

1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。

opencv的模板匹配如何计算置信度？

Opencv模板匹配函数里面包含了匹配的置信度：

img_rgb = cv2.imread('mario.jpg')。

img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY)。

template = cv2.imread('mario_coin.jpg', 0)。

h, w =template.shape[:2]。

# res里面包含的是匹配的置信度。

res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)。

threshold = 0.8。

# 取匹配程度大于0.8的坐标。

loc = np.where(res = threshold)。

OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。

它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。