muduo网路库——InetAddress

这个类的主要作用就是封装socket

由于博主是在windows平台下,所以用的头文件时windows.hWs2tcpip.h
linux平台下应该用sys/socket.hnetinet/in.harpa/inet.h

InetAddress.h

#pragma once

/* linux下 * #include<arpa/inet.h> //for sockaddr * #include <netinet/in.h> */
#include <string>
#include <windows.h>

//封装socket地址类型
class InetAddress
{
   
public:
    //接收端口号和IP地址,填充addr_
    explicit InetAddress(uint16_t port ,std::string ip = "127.0.0.1");

    explicit InetAddress(const sockaddr_in& addr):addr_(addr){
   }

    std::string toIP() const;
    std::string toIPPort() const;
    uint16_t toPort() const;

    const sockaddr_in* getSockAddr() const {
    return &addr_; }
private:
    sockaddr_in addr_;
    
};

InetAddress

#include "InetAddress.h"

#include <Ws2tcpip.h>
#include <string.h>
/* * windows下: * #include <WS2tcpip.h> * linux下: * #include <sys/socket.h> * #include <netinet/in.h> * #include<arpa/inet.h> */
//无法包含strings.h头文件 自己写了一下bzero
#define bzero(a, b) memset(a, 0, b)

//接收端口号和IP地址,填充addr_
InetAddress::InetAddress(uint16_t port,std::string ip)
{
   
    bzero(&addr_,sizeof addr_);
    addr_.sin_family = AF_INET;
    //主机字节序到网络字节序
    addr_.sin_port = htons(port);
    //字符串转成整型数据
    addr_.sin_addr.s_addr = inet_addr(ip.c_str()); 
}

std::string InetAddress::toIP() const
{
   
    //addr_ 读取ip地址,转换成点分十进制
    char buf[64] = {
   0};
    inet_ntop(AF_INET, &addr_.sin_addr, buf, sizeof buf); 
    return buf;
}

std::string InetAddress::toIPPort() const
{
   
    //ip:port
    char buf[64] = {
   0};
    inet_ntop(AF_INET, &addr_.sin_addr, buf, sizeof buf); 
    uint16_t port = ntohs(addr_.sin_port);
    sprintf(buf+strlen(buf),":%u",port);
    return buf;
}

uint16_t InetAddress::toPort() const
{
   
    return ntohs(addr_.sin_port);
}

测试代码

#include <iostream>
int main()
{
   
    InetAddress addr(8000);
    std::cout << addr.toIPPort()<< std::endl;
}

测试结果:

127.0.0.1:8000

测试正常!

参考文献

[1] 施磊.重写moduo库.图论科技.2020.7.
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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai&nbsp;Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai&nbsp;Coding恰好是Coding&nbsp;Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI&nbsp;Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules&nbsp;加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude&nbsp;Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai&nbsp;Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context&nbsp;Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件,&nbsp;CoWork之类的。后续也有一些Ralph&nbsp;Loop啥的,还有Coding里面的Coding&nbsp;Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
码农索隆:和优秀的人,做有挑战的事
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