内容简介:在 linux 下开发时有一些系统函数初看起来很易用,其实却非常危险,比如从原型可以初步看出,很难有安全的实现方式,要么直接修改参数也就是说这两个函数是有负作用的,并没有想像中的那么易用。而开发人员在开发过程中很 容易就忽略了它的负作用,导致未定义的行为。
在 linux 下开发时有一些系统函数初看起来很易用,其实却非常危险,比如 dirname
和 basename
,其中 dirname
用来获取路径除去文件名的部分, basename
用来获取文 件名部分,函数原型定义如下:
char *dirname(char *path); char *basename(char *path);
从原型可以初步看出,很难有安全的实现方式,要么直接修改参数 path
,要么返回一个 新的 buffer 存放获取到的文件路径部分,没有标准来明确应该使用哪种实现方式。
也就是说这两个函数是有负作用的,并没有想像中的那么易用。而开发人员在开发过程中很 容易就忽略了它的负作用,导致未定义的行为。
对于一个有大量开发人员参与的项目,很难防止开发人员误用这些系统函数,加强对开发人 员的教育以及代码 review 可以减少危险,但是无法从根本上解决问题。
一个比较好的方式添加 deprecated 声明,项目代码中一旦用到这些函数则报编译告警。以 basename
为例,在项目通用的头文件中添加 deprecated 声明:
__attribute__ ((deprecated)) char *dirname(char *path);
所有用到 dirname
的地方都会编译告警,开发人员通过使用安全版本的系统函数(如: dirname_r
)来修复编译告警。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- Go中函数、匿名函数和递归的使用
- Java 8函数式编程模式:不要使用匿名函数
- 015.Python函数名的使用以及函数变量的操作
- c++中transform()函数和find()函数的使用方法。
- Axure函数使用手册
- 高阶函数的使用
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
神经网络与机器学习(原书第3版)
[加] Simon Haykin / 申富饶、徐烨、郑俊、晁静 / 机械工业出版社 / 2011-3 / 79.00元
神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。在本书中,作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。 本书不但注重对数学分析方法和理论的探......一起来看看 《神经网络与机器学习(原书第3版)》 这本书的介绍吧!