1.markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）
2.鸿蒙内核源码分析(构建工具篇) | 顺瓜摸藤调试鸿蒙构建过程
3.Presto源码分析之模式匹配
4.Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍
5.Java源码规则引擎，规则规则jvs-rules数据源配置全攻略
6.vue-loader源码分析学习

markdown-it 源码分析及插件编写：parse 和 token（1/3）

       markdown-it 是源码源码一个广受欢迎的 JavaScript Markdown 解析库，它提供了强大的分析分析方法插件系统，简化了 Markdown 转换为 HTML 的规则规则过程。然而，源码源码其文档相对晦涩，分析分析方法hcl超有用指标主图源码初学者可能难以理解如何编写插件。规则规则本文旨在通过阅读 markdown-it 的源码源码源码，为想要开发插件的分析分析方法读者提供一些启示。首先，规则规则让我们简要了解一下 markdown-it 的源码源码基本使用方法。

       使用 markdown-it 的分析分析方法核心方法包括 `render` 和 `parse`。`render` 方法直接将 Markdown 转换成 HTML，规则规则而 `parse` 方法则将 Markdown 转换成 token，源码源码之后使用 `renderer.render` 方法将这些 token 转换成 HTML。分析分析方法实际上，`render` 方法就是调用了 `parse` 和 `renderer.render` 的组合。

       为了更清晰地解释这些流程，本文将分为两部分：Markdown 解析为 token 和 token 转换为 HTML。在深入源码之前，建议读者先尝试使用 markdown-it，以便在阅读过程中更好地理解代码。

       下面，我们开始阅读 markdown-it 的源码，建议读者在阅读本部分内容前，先自己动手试用 markdown-it，这样能帮助你更好地理解下面的内容。强烈建议读者从官方链接克隆源码，跟随本文一起阅读。

       步骤 1：无需过多解释，我们直接从步骤 2 开始。步骤 2：实例化。实例化涉及初始化几个变量并对配置进行处理。这部分对理解代码逻辑影响不大，故不详细展开。主要关注点在于初始化过程。

       步骤 3：Markdown 解析为 token。在深入分析具体代码之前，先看下生成的 token 是什么样子。我们将通过一个例子来展示 parse 后的 token 结构。

       在分析源码前，加加群源码不妨先看看 parse 后的 token 大致是什么样。例如，一个简单的 Markdown 文本通过 parse 后会生成一个包含多个 token 的数组，每个 token 包括类型、内容等信息。你可以在官方文档中查看完整的 token 内容。查看 token 的过程，建议点击右上角的 debug 功能。

       token 包含头尾两个元素，中间的 token 通常表示 Markdown 的某一特定元素，如文本、链接、列表等。这些中间的 token 与特定的类型绑定，比如 inline 类型。inline 类型的 token 通常包含子 token，这些子 token 用于处理 Markdown 语法中更复杂的元素，例如标记、列表等。

       下面，我们将重点讲解 parse 的核心规则。解析流程主要分为两步：初始化状态和应用预定义规则。状态初始化用于保存解析过程中的信息，而规则应用则负责将 Markdown 转换成 token。在源码中，解析流程涉及核心规则，包括 block 规则和 inline 规则。

       block 规则是处理 Markdown 中的块元素，如段落、列表等。inline 规则则关注处理 Markdown 中的内联元素，如文本、超链接等。通过理解这些规则，可以深入理解 markdown-it 如何将复杂的 Markdown 文本解析为结构化的 token。

       在解析流程中，block 规则会调用特定的函数来处理每行文本，而 inline 规则则应用于每一个需要解析的 token。理解这些规则有助于编写自定义插件，从而扩展 markdown-it 的android跑腿源码功能。

       深入理解 markdown-it 的源码需要耐心和细致，本文仅提供了一个大致的框架和关键点的概述。希望本文能为正在开发或计划开发 markdown-it 插件的读者提供一些启示。在后续的篇章中，我们将分别探讨 markdown-it 的渲染流程和插件编写技术，敬请关注。本文由 GitHub 上的 WPL/s 发布。

鸿蒙内核源码分析(构建工具篇) | 顺瓜摸藤调试鸿蒙构建过程

       构建工具的重要性不言而喻，它在工程的编译、连接、打包过程中发挥着关键作用。构建工具定义了哪些源文件需要被编译、如何编译，哪些库文件需要创建以及如何创建，最终输出所需文件的规则。鸿蒙轻内核（L1/liteos）的构建工具是hb，它是ohos-build的简称，而ohos则是openharmony os的简称。hb通过命令行安装，是一个用Python编写的构建工具。其源代码位于./build/lite目录下。

       鸿蒙构建系统由Python、gn、ninja、makefile几个部分组成。每个部分都有其特定功能，负责处理各自擅长的构建任务。在构建过程中，如果直接跳过hb部分，而使用gn gen命令，可以看到构建流程的简化结果。

       为了更有效地调试hb，推荐使用VSCode进行。创建一个launch.json文件，然后粘贴特定代码即可进行调试。调试过程包括设置和编译两个关键步骤。

       在设置阶段，通过执行hb set命令，系统会在源码根目录生成ohos_config.json配置文件。这个配置文件包含固定的拷贝ripple源码配置项，由Config类管理。通过设置断点，可以直观地观察调试现场，为后续的编译步骤做好准备。

       编译阶段通过hb build命令进行。源码主要位于./build/lite/hb/build/*.py目录下。建议深入探索这些源码，以理解每个细节。编译流程分为两步：首先通过gn_build生成.ninja文件，然后使用ninja_build执行构建任务。关于gn和ninja的使用方法，后续会有详细的文章进行说明。

       在执行编译过程时，最后会调用exec_command方法来执行相关命令。这个方法位于build/lite/hb/common/utils.py文件中，通过在此处设置断点，可以跟踪exec_command方法的调用流程，深入了解构建工具的内部实现细节。

       通过深入理解和调试构建工具，开发者可以更高效地完成项目构建任务，同时也能对构建流程有更深入的了解。最后，建议在调试过程中保持耐心，逐步探索每个步骤的细节，以便更好地掌握构建工具的使用和优化。

Presto源码分析之模式匹配

       Presto 中的小型模式匹配库，即presto-matching，其作用在于识别并优化性能不佳的查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的主要概念，包括Pattern、Match、Matcher，以及它们的设计思路与在Presto查询优化中的应用。

       首先，Pattern是一个抽象类，它负责定义模式的结构、行为、常用构造方法，形成了小型的DSL，并提供与匹配逻辑之间的本溪pc源码桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性，如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现，它接受Matcher核心类和匹配对象，以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法，使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑，避免冗长且难以理解的代码。

       Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法，它用于判断给定对象是否能匹配当前模式。

       Pattern的子类包括5个，分别用于实现不同的匹配逻辑。

       Match是一个抽象类，代表匹配结果，包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点，Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。

       Matcher作为桥梁，使用Visitor模式，定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher，它通过递归调用match方法，检查整个模式链是否满足给定对象，同时保存用户感兴趣的子节点。

       模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化，特别是在基于规则的优化器中。例如，Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会，通过在选择阶段减少数据量，从而减少整个查询的处理数据量。

       本文对presto-matching库进行了深入解析，从其设计思路到实际应用，展现了模式匹配在Presto查询优化中的重要作用。这个库的设计虽然简洁，但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能，还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。

Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍

       JVS-rules作为JAVA语言下的规则引擎，是jvs企业级数字化解决方案中的核心配置化工具，主要应用于金融信贷风控判断、商品优惠折扣计算、员工考核评分等场景。8月，JVS-rules进行了一系列优化与功能迭代，现简要介绍如下：

       1、交互操作优化，提升规则清晰度，适用于复杂规则配置。

       2、新增数据源配置功能，支持API、数据库等多方式接入，通过JVS体系多数据源管理接入规则引擎。

       3、增加数据库接入时的参数查询配置，用于规则引擎中查找相关数据。

       4、引入复合变量处理能力，支持多行数据的加工处理，如累计消费总额。

       5、规则节点判断结果配置化，设置“通过”或“不通过”条件，简化决策流程。

       6、优化变量入参配置操作，支持多数据源选择。

       7、决策流优化调试模式，提供界面化调试功能，便于查看决策执行过程。

       8、改进赋值节点处理能力，支持基础赋值、映射赋值、条件赋值等多种方式。

       9、增加评分卡使用内容展现，提供评分卡预置设置选项。

       、系统UI交互操作优化，提升用户体验。

       通过上述更新，JVS-rules为用户提供更高效、灵活的规则配置与执行能力。在线演示地址：frame.bctools.cn/，开源地址：gitee.com/software-mini...

       JVS-rules的迭代优化展示了其在规则引擎领域的持续进步，致力于为企业提供更完善、高效的解决方案。关注我们，了解更多产品信息与操作介绍。

       规则引擎往期干货：

       了解决策流的自定义权限控制

       掌握JVS-rules 2.1.8版本新功能

       深度解读JVS-rules规则引擎功能

       探索更多JVS-rules规则引擎功能应用

       学习JVS-rules规则引擎的全面功能

Java源码规则引擎，jvs-rules数据源配置全攻略

       在数据驱动的时代，企业需要高效整合并利用多源数据以实现智能化决策。JVS-RULES提供了一个统一的数据接入平台，支持多种数据形态，旨在整合数据并用于规则判断。本文旨在详细介绍如何通过JVS-RULES接入本地数据库数据，包括数据源配置、数据库连接验证及数据查询获取。

       数据源是JVS-RULES的基础，旨在统一接入不同数据来源，实现数据集成用于规则判断。系统界面分为左侧已配置数据展示和右侧数据预览，包括数据表及通用配置。新增数据源入口位于左侧配置目录，新增数据库配置入口则在右侧。

       通过数据目录新增按钮，用户可添加数据库或API，界面展示添加操作流程。系统默认支持多种数据库类型，如MySQL、MongoDB、MariaDB、Oracle、PostgreSQL、API和JVS低代码数据模型，并持续扩展新类型。

       配置MySQL数据源时，用户需输入数据库IP、名称、用户名、密码等信息，验证数据库连接。验证通过后，点击“同步结构”以获取库表结构，并在条件查询中设置表查询的入参与出参。新增查询后，用户可配置数据库下特定表的查询条件，实现数据获取。

       数据库数据获取支持精准匹配和条件查询两种模式。精准匹配通过设置入参值与字段值相等获取数据，条件查询则依据入参进行表级筛选。数据库类型数据源使用流程清晰，提供在线演示和Gitee地址供用户参考。

       规则引擎相关阅读包括风控系统的核心、规则引擎解耦业务判断及降低需求变更等主题。通过这些内容，用户可以更深入地理解规则引擎在业务决策中的应用。

vue-loader源码分析学习

       Vue-loader源码深入解析

       Webpack配置中的loader调用和执行位置是在NormalModule的_doBuild方法中，当module需要转换为source时，会用到loader-runner包。本文将逐步分析loader的核心代码。

       首先，loader的入口点涉及到source的处理，它包含了整个.vue文件的代码。VueLoaderPlugin的作用在于检查版本差异并加载相应的文件，以适应Webpack 5的更新。

       接着，代码中的一大块内容是关于module.rules的处理，这些规则与配置文件中定义的类似，如test、include、exclude和resolve。RuleSetCompiler是一个处理rule集合的处理器，它负责收集和转换规则字段，生成带有condition和effects的集合。

       loader会监听compiler的compilation和loader hooks，确保插件在vue-loader之前执行。之后，会遍历配置的规则，对不符合特定条件的规则进行报错处理，并处理vue-loader相关的规则，添加自定义字段。

       在cloneRule方法中，关键步骤是调用ruleSetCompiler.compileRule，这个方法会执行hook并处理每个rule，将规则的特定字段转换成最终的条件和效果。整个过程确保了规则的正确匹配和处理。

       总结来说，rulePlugin扩展配置文件中的rule，而ruleSetCompiler负责管理和执行这些规则，生成最终的处理逻辑。在处理过程中，巧妙地利用闭包缓存和query判断，确保了对vue资源的精确匹配和处理。

       最后，VueLoaderPlugin还针对template、js和ts文件的处理进行了特殊规则设置，确保render function与其他用户代码得到相同的处理，同时通过pitcher处理vue块请求和资源顺序调整。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。