正文
go语言部署 go语言部署yolov5
小程序:扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制小程序
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里
1、学习曲线
它包含了类C语法、GC内置和工程工具。这一点非常重要,因为Go语言容易学习,所以一个普通的大学生花一个星期就能写出来可以上手的、高性能的应用。在国内大家都追求快,这也是为什么国内Go流行的原因之一。
2、效率
Go拥有接近C的运行效率和接近PHP的开发效率,这就很有利的支撑了上面大家追求快速的需求。
3、出身名门、血统纯正
之所以说Go语言出身名门,是因为我们知道Go语言出自Google公司,这个公司在业界的知名度和实力自然不用多说。Google公司聚集了一批牛人,在各种编程语言称雄争霸的局面下推出新的编程语言,自然有它的战略考虑。而且从Go语言的发展态势来看,Google对它这个新的宠儿还是很看重的,Go自然有一个良好的发展前途。我们看看Go语言的主要创造者,血统纯正这点就可见端倪了。
4、组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。
5、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用。
6、部署方便
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便,所以现在也有很多人用Go开发运维程序。
7、简单的并发
它包含降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单。
8、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具,具有很强的稳定性,稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期的各个环节的工具,如go
tool、gofmt、go test。
如何将用go语言开发的服务器程序部署到docker
部署简单。Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除go语言部署了 glibc 外没有其go语言部署他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。这和 Python 有着巨大的区别。由于历史的原因,Python 的部署工具生态相当混乱【比如 setuptools, distutils, pip, buildout 的不同适用场合以及兼容性问题】。官方 PyPI 源又经常出问题,需要搭建私有镜像,而维护这个镜像又要花费不少时间和精力。
并发性好。Goroutine 和 channel 使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个 Go 应用也能有效的利用多个 CPU 核,并行执行的性能好。这和 Python 也是天壤之比。多线程和多进程的服务端程序编写起来并不简单,而且由于全局锁 GIL 的原因,多线程的 Python 程序并不能有效利用多核,只能用多进程的方式部署;如果用标准库里的 multiprocessing 包又会对监控和管理造成不少的挑战【我们用的 supervisor 管理进程,对 fork 支持不好】。部署 Python 应用的时候通常是每个 CPU 核部署一个应用,这会造成不少资源的浪费,比如假设某个 Python 应用启动后需要占用 100MB 内存,而服务器有 32 个 CPU 核,那么留一个核给系统、运行 31 个应用副本就要浪费 3GB 的内存资源。
良好的语言设计。从学术的角度讲 Go 语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go 的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是 Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。比如 gofmt 自动排版 Go 代码,很大程度上杜绝了不同人写的代码排版风格不一致的问题。把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行 gofmt,这样在编写代码的时候可以随意摆放位置,存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有 gofix, govet 等非常有用的工具。
执行性能好。虽然不如 C 和 Java,但通常比原生 Python 应用还是高一个数量级的,适合编写一些瓶颈业务。内存占用也非常省。
如何部署Golang应用
如何部署Golang应用
安装supervisord
# 通过载入程式 ez_setup.py 来安装。这个载入程式会联网下载最新版本setuptools来安装,同时也可以更新本地的setuptools。
wget :peak.telemunity./dist/ez_setup.py
sudo python ez_setup.py
# 更新setuptools:
sudo python ez_setup.py -U setuptools
# 安装supervisor
easy_install supervisor
# 生成配置档案
echo_supervisord_conf /etc/supervisord.conf
# 编辑配置档案
vim /etc/supervisord.conf
# 进入vim后找到最后两行,开启注释(取消前面的分号),
# [include]
# files = supervisor.d/*.ini
# 将所有的supervisor配置都放到 /etc/supervisor.d目录
mkdir /etc/supervisor.d
建立 supervisor 对应程式的配置档案
其中的一些路径需要换成自己对应的,这里将 zankbo 这个web 应用放在了对应的使用者目录下
通过在生产伺服器上设定environment可以在程式里判断是线上还是开发模式,如 zankbo 的 debug判断
当然也可已在启动命令处加入引数,如 mand = /home/zankbo/gopath/src/zankbo/zankbo -d 来关闭Debug模式。
if os.Getenv("APP_NAME") == "ZANKBO_PRODUCT" {
beego.RunMode = "prod"
}
vim /etc/supervisor.d/zankbo.ini
# 写入
[program:zankbo]
directory = /home/zankbo/gopath/src/zankbo
environment=APP_NAME="ZANKBO_PRODUCT"
mand = /home/zankbo/gopath/src/zankbo/zankbo
autostart = true
startsecs = 5
user = zankbo
redirect_stderr = true
stdout_logfile = /home/zankbo/log/zankbo.log
建立对应的使用者
useradd zankbo
# 将使用者加入到zankbo使用者组,Nginx以使用者执行
usermod -a -G zankbo
# 更改使用者家目录使用者组的许可权,使Nginx可以访问
chmod g+rx /home/zankbo
部署Go环境
其中的目录为,go:Go安装目录 gopath:Go工作目录,下面有src、pkg、bin三个目录 log:日志资料夹
[zankbo@MyCloudServer ~]$ pwd
/home/zankbo
[zankbo@MyCloudServer ~]$ vim .bashrc
# 设定Go环境变数,在.bashrc档案末尾写下如下内容
export GOROOT=$HOME/go
export GOPATH=$HOME/gopath
export PATH=$PATH:$GOROOT/bin:$GOPATH/bi
# 切换到使用者家目录
[root@MyCloudServer ~]# su - zankbo
[zankbo@MyCloudServer ~]$ ls
go gopath log
将专案程式码放到gopath/src下面,如我的播客专案:
[zankbo@MyCloudServer ~]$ tree -L 2 gopath/src/
gopath/src/
├── github.
│ ├── astaxie
│ ├── beego
│ ├── go-sql-driver
│ ├── howeyc
│ ├── jacobsa
│ ├── *** artystreets
│ └── wendal
└── zankbo
├── admin
├── blog
├── build_pkg.sh
├── mon
├── conf
├── controllers
├── dbstruct.mwb
├── main.go
├── models
├── static
├── views
└── zankbo
汇入专案sql档案到资料库
在专案资料夹执行build
[zankbo@MyCloudServer zankbo]$ pwd
/home/zankbo/gopath/src/zankbo
[zankbo@MyCloudServer zankbo]$ go build
会在专案下生成与包名对应的可执行档案,这里为:zankbo,build的时候可能会遇到错误,比如mysql的密码之类的,可根据提示排错。
通过supervisor 来启动服务
# supervisorctl start zankbo
配置Nginx
server {
listen 80;
server_name zankbo. zankbo.;
root /home/zankbo/gopath/src/zankbo;
error_log logs/zankbo..error.log warn ;
location /static/ {
root /home/zankbo/gopath/src/zankbo;
location ~ .*\.(js|css)$ {
aess_log off;
expires 1d;
}
location ~ .*\.(gif|jpg|jpeg|png|bmp|swf)$ {
gzip off;
aess_log off;
expires 3d;
}
}
location / {
proxy_pass :127.0.0.1:8080;
}
}
如何部署thinkphp 应用
1、首先在官方网站下载ThinkPHP最新版本。
2、下载后的压缩档案解压到WEB目录(或者任何目录都可以),框架的目录结构为:
├─ThinkPHP.php 框架入口档案
├─Common 框架公共档案
├─Conf 框架配置档案
├─Extend 框架扩充套件目录
├─Lang 核心语言包目录
├─Lib 核心类库目录
│ ├─Behavior 核心行为类库
│ ├─Core 核心基类库
│ ├─Driver 内建驱动
│ │ ├─Cache 内建快取驱动
│ │ ├─Db 内建资料库驱动
│ │ ├─TagLib 内建标签驱动
│ │ └─Template 内建模板引擎驱动
│ └─Template 内建模板引擎
└─Tpl 系统模板目录
注意,框架的公共入口档案ThinkPHP.php是不能直接执行的,该档案只能在专案入口档案中呼叫才能正常执行,这是很多新手很容易犯的一个错误。
3、接下来先在WEB根目录下面建立一个app子目录(这个就是app就是专案名),然后在该目录下面建立一个index.php档案,新增一行简单的程式码:
require '/ThinkPHP框架所在目录/ThinkPHP.php';
这行程式码的作用就是载入ThinkPHP框架的入口档案ThinkPHP.php,这是所有基于ThinkPHP开发应用的第一步。然后,在浏览器中访问这个入口档案。
如何部署应用到was上
websphere的预设使用记忆体应该是256的 你的38的war包部署 不应该出现记忆体崩掉的问题呀。
部署系统也很简单么,就是打成war包,记得打war包得时候要检查web.xml的格式 websphere很在意这个东东的。
然后一步一步的部署就可以了。was慢 但是不会你那么慢得。可以贴error出来看看
如何部署python3 的应用
mod_python,这是apache内建的模组,很严重的依赖于mod_python编译使用的python版本,和apache配套使用,不推荐
cgi,这个太old,不推荐,而且nginx不支援cgi方式,只能用ligd或者apache
fastcgi ,这个是目前流行最广的做法,通过flup模组来支援的,在nginx里对应的配置指令是 fastcgi_pass
spawn-fcgi,这个是fastcgi多程序管理程式,ligd安装包附带的,和
flup效果一样,区别是flup是
python程式码级引入,spawn-fcgi是外部程式。spawn-fcgi用途很广,可以支援任意语言开发的代
码,php,python,perl,只要你程式码实现了fastcgi介面,它都可以帮你管理你的程序
scgi,全名是Simple Common Gateway Interface,也是cgi的替代版本,scgi协议很简单,我觉得和fastcgi差不多,只是没有怎么推广开来,nginx对应的配置指令是scgi_pass,你想用就用,flup也支援。
,nginx使用proxy_pass转发,这个要求后端appplication必须内建一个能处理高并发的 server,在python的web框架当中,只能选择tornado.
python程式设计师喜欢发明轮子,tornado除了是一个web framework之外,它还可以单独提供高效能
server,所以,如果你采用其他python框架写程式码,比如说bottle,也一样可以通过import
tornado 来启动一个高效能的
server,同样的可以采用协议和nginx一起来部署。扩充套件开来,python包里面能处理高并发的
server还有很多,比如说gevent,也可以被其他框架引用来支援方式部署。
现实当中,用java来做web程式,通常就用和nginx配合,应用伺服器选择tomcat或者jetty
uwsgi,包括4部分组成,
nginx从0.8.4开始内建支援uwsgi协议,uwsgi协议非常简单,一个4个位元组header+一个body,body可以是很多协议的
包,比如说,cgi等(通过header里面栏位标示),我曾经做个一个小规模的效能对比测试,结果表明,uwsgi和fastcgi相比,效能
没有太明显的优势,也可能是资料集较小的原因
uwsgi的特点在于自带的程序控制程式.它是用c语言编写,使用natvie函式,其实和spawn-fcgi/php-fpm类似。所以uwsgi可以支援多种应用框架,包括(python,lua,ruby,erlang,go)等等
uwsgi协议
web server内建支援协议模组
application伺服器协议支援模组
程序控制程式
Gunicorn,和uwsgi类似的工具,从rails的部署工具(Unicorn)移植过来的。但是它使用的协议是 WSGI,全称是Python Web Server Gateway Interface ,这是python2.5时定义的官方标准(PEP 333 ),根红苗正,而且部署比较简单,:gunicorn./ 上有详细教程
mod_wsgi,apache的一个module,也是支援WSGI协议,:code.google./p/modwsgi/
如何部署简单python + flask应用
python是一款应用非常广泛的指令码程式语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物资讯、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他指令码语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令列里执行指令码程式。
所需工具:
python3.4
flask
nginx
gunicorn
supervisor
系统环境:
Ubuntu 14.04LTS
我们先写一个最基本的flask应用:
demo.py
from flask import Flask
app = Flask(**name**)
@app.route('\')
def index():
return 'Hello World.'
if __name__ == __main__:
app.run()
执行这个py档案,开启浏览器访问127.0.0.1:5000就能看到显示Hello World的页面 .
如果让这个flask引用监听来自公网ip的请求,理论上你跑此程式的机器就相当于一个伺服器了,然而这个伺服器并不完美,所以我们需要nginx和gunicorn来增加它的功能,让它真刀真枪上生产环境的时候能按要求执行。
flask自带的WSGI框架效能很差劲,只能适用于开发环境除错使用。我们用专业一点的gunicorn(还有很多其他优秀的框架)替代flask自带的WSGI框架。
配置完后,通过命令’/usr/local/bin/gunicorn -b127.0.0.1:5000‘启动应用。开启浏览器访问127.0.0.1:5000,同样能够得到返回页面
然而gunicorn也仅仅是一个python的WSGI框架而已,要让它真正处理来自网际网路的各类访问功能还是有点欠缺,这时候就需要用到大名鼎鼎的nginx 伺服器来替gunicorn遮风挡雨了。
Ubuntu下安装nginx可以用命令
sudo apt-get install nginx
安装后需要进行下配置:
cd /etc/nginx/sites-available
sudo vi test (test为配置名称,可以根据自己专案进行命名)
test档案的配置为:
server {
listen 80; # 监听80埠
location / {
proxy_pass :127.0.0.1:5000; # 代理本机127.0.0.1:5000的服务
}
location /static {
alias /home/ubuntu/myproject/myblog/app/static; # 负载均衡
}
}
cd ..
cd sites-enable
sudo ln -s ../sites-available/lwhile . (建立软连结,别漏掉最后的.)
sudo service nginx reload
sudo service nginx restart
这样nginx的基本配置档案就写好了 接下来我们配置程序管理工具supervisor supervisor可以在后面启动你的python程序,这样很方便
1.cd /etc/supervisor/conf.d
2.sudo vi test.conf (test为档名)
[program:test]
mand = /usr/local/bin/gunicorn -b127.0.0.1:5000 /home/ubuntu/myproject/test.py
3.sudo supervisorctl
4.reload
5.start test
如果一切正常,做完这所有步骤之后,现在公网的ip访问你的主机,就可以开启你的flask应用了
python是一款应用非常广泛的指令码程式语言,谷歌公司的网页就是用python编写。python在生物资讯、统计、网页制作、计算等多个领域都体现出了强大的功能。python和其他指令码语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令列里执行指令码程式。工具/原料
python;CMD命令列;windows作业系统
方法/步骤
1、首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下相容,体验较差。
2、开启文字编辑器,推荐editplus,notepad等,将档案储存成 .py格式,editplus和notepad支援识别python语法。
指令码第一行一定要写上 #!usr/bin/python
表示该指令码档案是可执行python指令码
如果python目录不在usr/bin目录下,则替换成当前python执行程式的目录。
3、编写完指令码之后注意除错、可以直接用editplus除错。除错方法可自行百度。指令码写完之后,开启CMD命令列,前提是python 已经被加入到环境变数中,如果没有加入到环境变数,请百度
4、在CMD命令列中,输入 “python” + “空格”,即 ”python “;将已经写好的指令码档案拖拽到当前游标位置,然后敲回车执行即可。
go语言现在很重要么??
Go作为Google2009年推出的语言go语言部署,其被设计成一门应用于搭载 Web 服务器go语言部署,存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
对于高性能分布式系统领域而言,Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持,这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。
到现在Go的开发已经是完全开放的,并且拥有一个活跃的社区。
=================================
哪些大公司在使用Go语言:
1、Google
这个不用多做介绍,作为开发Go语言的公司,当仁不让。Google基于Go有很多优秀的项目,比如: ,大家也可以在Github上 查看更多Google的Go开源项目。
2、Facebook
Facebook也在用,为此他们还专门在Github上建立了一个开源组织facebookgo,大家可以通过 访问查看facebook开源的项目,比如著名的是平滑升级的grace。
3、腾讯
腾讯作为国内的大公司,还是敢于尝试的,尤其是Docker容器化这一块,他们在15年已经做了docker万台规模的实践,具体可以参考
4、百度
目前所知的百度的使用是在运维这边,是百度运维的一个BFE项目,负责前端流量的接入。他们的负责人在2016年有分享,大家可以看下这个
5、阿里
阿里巴巴具体的项目不太清楚,不过听说其系统部门、CDN等正在招Go方面的人。
6、京东
京东云消息推送系统、云存储,以及京东商城等都有使用Go做开发。
7、小米
小米对Golang的支持,莫过于运维监控系统的开源,也就是
此外,小米互娱、小米商城、小米视频、小米生态链等团队都在使用Golang。
8、360
360对Golang的使用也不少,一个是开源的日志搜索系统Poseidon,托管在Github上,
==================================
Go适合做什么?为何这么多人偏爱Go语言?
Go强大的开发团队
1、自由高效:组合的思想、无侵入式的接口
Go语言可以说是开发效率和运行效率二者的完美融合,天生的并发编程支持。Go语言支持当前所有的编程范式,包括过程式编程、面向对象编程以及函数式编程。程序员们可以各取所需、自由组合、想怎么玩就怎么玩。
2、强大的标准库
这包括互联网应用、系统编程和网络编程。Go里面的标准库基本上已经是非常稳定了,特别是我这里提到的三个,网络层、系统层的库非常实用。
3、部署方便:二进制文件、Copy部署
我相信这一点是很多人选择Go的最大理由,因为部署太方便了,所以现在也有很多人用Go开发运维程序。
4、简单的并发
它包含了降低心智的并发和简易的数据同步,我觉得这是Go最大的特色。之所以写正确的并发、容错和可扩展的程序如此之难,是因为我们用了错误的工具和错误的抽象,Go可以说这一块做的相当简单。
5、稳定性
Go拥有强大的编译检查、严格的编码规范和完整的软件生命周期工具,具有很强的稳定性,稳定压倒一切。那么为什么Go相比于其他程序会更稳定呢?这是因为Go提供了软件生命周期(开发、测试、部署、维护等等)的各个环节的工具,如go tool、gofmt、go test。
================================
我们为什么选择GO语言
选择GO语言,主要是基于两方面的考虑
1. 执行性能 缩短API的响应时长,解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下,一次API批量请求,往往会涉及对另外接口服务的多次调用,而在之前的PHP实现模式下,要做到并行调用是非常困难的,串行处理却不能从根本上提高处理性能。而GO语言不一样,通过协程可以方便的实现API的并行处理,达到处理效率的最大化。 依赖Golang的高性能HTTP Server,提升系统吞吐能力,由PHP的数百级别提升到数千里甚至过万级别。
2. 开发效率 GO语言使用起来简单、代码描述效率高、编码规范统一、上手快。 通过少量的代码,即可实现框架的标准化,并以统一的规范快速构建API业务逻辑。 能快速的构建各种通用组件和公共类库,进一步提升开发效率,实现特定场景下的功能量产。
Go语言近两年的发展速度还是非常快的,一方面Go语言有强大的行业背书,另一方面Go语言在设计时充分考虑了当前的编程环境,加强了大数据量、高并发等应用场景的处理能力,强调编程语言自身对于处理性能的追求,相信Go语言在未来大数据和人工智能相关技术逐渐落地应用的背景下,会有一个较为广阔的发展空间。
go语言到底有什么好处
1. 部署简单
Go
编译生成的是一个静态可执行文件,除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。
2. 并发性好
Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易,很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核,并行执行的性能好。
3. 良好的语言设计
从学术的角度讲Go语言其实非常平庸,不支持许多高级的语言特性;但从工程的角度讲,Go的设计是非常优秀的:规范足够简单灵活,有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是
Go 自带完善的工具链,大大提高了团队协作的一致性。
4. 执行性能好
虽然不如 C 和 Java,但相比于其他编程语言,其执行性能还是很好的,适合编写一些瓶颈业务,内存占用也非常省。
一学就会,手把手教你用Go语言调用智能合约
智能合约调用是实现一个 DApp go语言部署的关键go语言部署,一个完整的 DApp 包括前端、后端、智能合约及区块 链系统go语言部署,智能合约的调用是连接区块链与前后端的关键。
go语言部署我们先来了解一下智能合约调用的基础原理。智能合约运行在以太坊节点的 EVM 中。因此要 想调用合约必须要访问某个节点。
以后端程序为例,后端服务若想连接节点有两种可能,一种是双 方在同一主机,此时后端连接节点可以采用 本地 IPC(Inter-Process Communication,进 程间通信)机制,也可以采用 RPC(Remote Procedure Call,远程过程调用)机制;另 一种情况是双方不在同一台主机,此时只能采用 RPC 机制进行通信。
提到 RPC, 读者应该对 Geth 启动参数有点印象,Geth 启动时可以选择开启 RPC 服务,对应的 默认服务端口是 8545。。
接着,我们来了解一下智能合约运行的过程。
智能合约的运行过程是后端服务连接某节点,将 智能合约的调用(交易)发送给节点,节点在验证了交易的合法性后进行全网广播,被矿工打包到 区块中代表此交易得到确认,至此交易才算完成。
就像数据库一样,每个区块链平台都会提供主流 开发语言的 SDK(Software Development Kit,软件开发工具包),由于 Geth 本身就是用 Go 语言 编写的,因此若想使用 Go 语言连接节点、发交易,直接在工程内导入 go-ethereum(Geth 源码) 包就可以了,剩下的问题就是流程和 API 的事情了。
总结一下,智能合约被调用的两个关键点是节点和 SDK。
由于 IPC 要求后端与节点必须在同一主机,所以很多时候开发者都会采用 RPC 模式。除了 RPC,以太坊也为开发者提供了 json- rpc 接口,本文就不展开讨论了。
接下来介绍如何使用 Go 语言,借助 go-ethereum 源码库来实现智能合约的调用。这是有固定 步骤的,我们先来说一下总体步骤,以下面的合约为例。
步骤 01:编译合约,获取合约 ABI(Application Binary Interface,应用二进制接口)。 单击【ABI】按钮拷贝合约 ABI 信息,将其粘贴到文件 calldemo.abi 中(可使用 Go 语言IDE 创建该文件,文件名可自定义,后缀最好使用 abi)。
最好能将 calldemo.abi 单独保存在一个目录下,输入“ls”命令只能看到 calldemo.abi 文件,参 考效果如下:
步骤 02:获得合约地址。注意要将合约部署到 Geth 节点。因此 Environment 选择为 Web3 Provider。
在【Environment】选项框中选择“Web3 Provider”,然后单击【Deploy】按钮。
部署后,获得合约地址为:0xa09209c28AEf59a4653b905792a9a910E78E7407。
步骤 03:利用 abigen 工具(Geth 工具包内的可执行程序)编译智能合约为 Go 代码。abigen 工具的作用是将 abi 文件转换为 Go 代码,命令如下:
其中各参数的含义如下。 (1)abi:是指定传入的 abi 文件。 (2)type:是指定输出文件中的基本结构类型。 (3)pkg:指定输出文件 package 名称。 (4)out:指定输出文件名。 执行后,将在代码目录下看到 funcdemo.go 文件,读者可以打开该文件欣赏一下,注意不要修改它。
步骤 04:创建 main.go,填入如下代码。 注意代码中 HexToAddress 函数内要传入该合约部署后的地址,此地址在步骤 01 中获得。
步骤 04:设置 go mod,以便工程自动识别。
前面有所提及,若要使用 Go 语言调用智能合约,需要下载 go-ethereum 工程,可以使用下面 的指令:
该指令会自动将 go-ethereum 下载到“$GOPATH/src/github.com/ethereum/go-ethereum”,这样还算 不错。不过,Go 语言自 1.11 版本后,增加了 module 管理工程的模式。只要设置好了 go mod,下载 依赖工程的事情就不必关心了。
接下来设置 module 生效和 GOPROXY,命令如下:
在项目工程内,执行初始化,calldemo 可以自定义名称。
步骤 05:运行代码。执行代码,将看到下面的效果,以及最终输出的 2020。
上述输出信息中,可以看到 Go 语言会自动下载依赖文件,这就是 go mod 的神奇之处。看到 2020,相信读者也知道运行结果是正确的了。
关于go语言部署和go语言部署yolov5的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。