1.golang map 源码解读（8问）
2.关于codeblocks，码解我在small.c里“构建并运行”之后为什么总显示main.c的码解内容，而且位置在good.exe
3.网页源代码的码解基本结构是什么
4.自己动手，用Python一键下载P站每日排行榜
golang map 源码解读（8问）
map底层数据结构为hmap，码解包含以下几个关键部分：
1. buckets - 指向桶数组的码解指针，存储键值对。码解deconvblind源码
2. count - 记录key的码解数量。
3. B - 桶的码解数量的对数值，用于计算增量扩容。码解
4. noverflow - 溢出桶的码解数量，用于等量扩容。码解
5. hash0 - hash随机值，码解增加hash值的码解随机性，减少碰撞。码解
6. oldbuckets - 扩容过程中的码解旧桶指针，判断桶是否在扩容中。
7. nevacuate - 扩容进度值，小于此值的自用低点指标源码已经完成扩容。
8. flags - 标记位，用于迭代或写操作时检测并发场景。
每个桶数据结构bmap包含8个key和8个value，以及8个tophash值，用于第一次比对。
overflow指向下一个桶，桶与桶形成链表存储key-value。
结构示意图在此。
map的初始化分为3种，具体调用的函数根据map的初始长度确定：
1. makemap_small - 当长度不大于8时，只创建hmap，不初始化buckets。
2. makemap - 当长度参数为int时，底层调用makemap。
3. makemap - 初始化hash0，计算对数B，并初始化buckets。全源码交付平台
map查询底层调用mapaccess1或mapaccess2，前者无key是否存在的bool值，后者有。
查询过程：计算key的hash值，与低B位取&确定桶位置，获取tophash值，比对tophash，相同则比对key，获得value，否则继续寻找，直至返回0值。
map新增调用mapassign，步骤包括计算hash值，确定桶位置，比对tophash和key值，插入元素。
map的商协会系统源码扩容有两种情况：当count/B大于6.5时进行增量扩容，容量翻倍，渐进式完成，每次最多2个bucket；当count/B小于6.5且noverflow大于时进行等量扩容，容量不变，但分配新bucket数组。
map删除元素通过mapdelete实现，查找key，计算hash，找到桶，遍历元素比对tophash和key，找到后置key,value为nil，修改tophash为1。
map遍历是无序的，依赖mapiterinit和mapiternext，选择一个bucket和offset进行随机遍历。
在迭代过程中，可以通过修改元素的休克检测指标源码key,value为nil，设置tophash为1来删除元素，不会影响遍历的顺序。
关于codeblocks，我在small.c里“构建并运行”之后为什么总显示main.c的内容，而且位置在good.exe
我个人猜测是软件的项目管理问题, 请试著以项目角度思考.
因为程序可能需要多个源码文件, 电脑中也可能存有多个不相关源码文件, 部分需要包含, 部分不需要, 因此IDE(CB)使用项目方式进行控制.
你需要检视, 是否当前需要的档案在项目设定中, 不需要的档案不在项目管理中;
同时, CB, 支持多个项目管理, 但是同时只有一个是运作中的. 要仔细确认才好.
(视窗左侧的项目页次)
网页源代码的基本结构是什么
如图：1.无论是动态还是静态页面都是以“<html>”开始，然后在网页最后以“</html>”结尾。
2.<head>”页头
其在<head></head>中的内容是在浏览器中内容无法显示的，这里是给服务器、浏览器、链接外部JS、a链接CSS样式等区域，而里面“<title></title>”中放置的是网页标题。
3.“<meta name="keywords" content="关键字" /> <meta name="description" content="本页描述或关键字描述" /> ”
这两个标签里的内容是给搜索引擎看的说明本页关键字及本张网页的主要内容等SEO可以用到。
4."<body></body> "
也就是常说的body区 ，这里放置的内容就可以通过浏览器呈现给用户，其内容可以是table表格布局格式内容，也可以DIV布局的内容，也可以直接是文字。这里也是最主要区域，网页的内容呈现区。
5.最后是以"</html> "结尾，也就是网页闭合。
以上是一个完整的最简单的html语言基本结构，通过以上可以再增加更多的样式和内容充实网页。
扩展资料：
标签详解：
1.<!doctype>：是声明用哪个 HTML 版本进行编写的指令。并不是 HTML 标签。<!doctype html>：html5网页声明，表示网页采用html5。
2.<meta>：提供有关页面的元信息（针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词等），写在<head>标签内。
a）<meta charset="UTF-8">：设置页面的编码格式UTF-8；
b）<meta name="Generator" content="EditPlus">：说明生成工具为EditPlus；
c）<meta name="Author" content="">：告诉搜索引擎站点制作的作者；
d）<meta name="Keywords" content="">：告诉搜索引擎网站的关键字；
e）<meta name="Description" content="">：告诉搜索引擎网站的内容；
参考资料：
html代码-百度百科自己动手，用Python一键下载P站每日排行榜
文章标题：自己动手，用Python一键下载P站每日排行榜
前传： 自己动手，用Python实现Pixiv动图下载器（附模拟登录流程）
在上一篇文章中，我们探讨了如何使用Python实现Pixiv动图下载器，并涉及了模拟登录过程。本文将进一步聚焦于从P站抓取静态与排行榜数据的技巧。
静态下载：
从Pixiv站点获取静态时，主要关注的是三个版本：square（正矩形）、small（本体）、original（原图）。其中，我们需要下载的是original，即原图版本。通过分析请求信息，我们发现直接通过链接访问无法正常获取原图，这是因为服务器会返回错误。然而，通过浏览器双击请求，可以成功访问。因此，下载时需要携带Referer头以模拟正常访问。
原图链接的结构通常包括发布时间、pid、页数和格式。但发布时间以字符串形式呈现，分析源代码后，我们意识到直接修改为日本时区GMT+9并非理想方案。幸运的是，通过深入分析请求数据，我们发现了一个关键字段urls，其中包含了不同版本的链接。接下来，我们只需构造请求头，访问pixiv.net/ajax/illust/{ pid}，解析出original url，然后下载即可。若下载成功，程序将使用replace生成下一个pid的url，重复此过程，直至完成所有下载。
抓取排行榜数据：
排行榜页面主体第一页的加载方式接近静态加载。当滚动页面至底部触发动态加载时，会通过ranking.php请求获取数据。这些数据包括当前排名、作品pid、作品tag以及作品预览图url等信息，足够用于排行榜数据的下载。
为了实现排行榜数据的下载，我们可以将功能划分为三个部分：拉取排行榜数据、下载器（负责PID数据）以及GIF下载器（单独模块发布）。尽管将GIF模块拆分导致模拟登录被执行两次，但这允许GIFDownload作为一个独立项目发布。同样，静态下载模块也进行了拆分，以确保代码的清晰性和灵活性。
总结与实现：
详细实现代码已上传至GitHub：羽落的Github。同时，提供包含排行榜下载功能的exe版下载链接（PixivRankDownload，提取码：ng9e）。对于对代码质量有疑问的读者，可以自行评估或提出改进建议；赞赏作者的读者可以点赞支持；而认为代码实用的读者，收藏链接也是一大支持。
如需与作者交流或了解实习/全职岗位机会，可通过知乎私信或邮件（stardust.whc@gmail.com）联系。