【译】 Tun/Tap 设备导论

2016-12-09

译注：本文翻译自 Tun/Tap interface tutorial。这篇文章写的相当不错，特翻译。另外，为了跟以前博文统一，本文将 interface 统一翻译为设备；在适当地方，进行意译。

前言：请注意本文所涉及代码只用于展示。如果你想谨慎点，你需要自己提高代码的健壮性和整合其到其他代码中。另外，本文的描述也不是关于本文主题的最终参考，而只是我个人的实验结果。请报告在代码和文章中找到 bug 或者错误，谢谢！

本文所涉及的源代码包链接：simpletun。

更新于 2010 年 07 月 18 日：通过这篇文章，我才了解到 iproute2 的新版本已经可以（最终）创建 tun/tap 设备，尽管对这功能没有（还是这样？）完善文档支持。因此，安装 tunctl （UML 工具）或者 OpenVPN 来只创建 tun 设备就不必要了。下边是 iproute2-2.6.34 关于 tun/tap 帮助文档：

# ip tuntap help
Usage: ip tuntap { add | del } [ dev PHYS_DEV ] 
          [ mode { tun | tap } ] [ user USER ] [ group GROUP ]
          [ one_queue ] [ pi ] [ vnet_hdr ]

Where: USER  := { STRING | NUMBER }
       GROUP := { STRING | NUMBER }

Tun/Tap 设备是由 Linux （和可能其他类 Unix 操作系统）所提供的特色功能，可用于用户空间网络操作（userspace networking），也即允许用户空间程序直接接触原生网络流量（以太网层或 IP 层），并对它们进行任意处理。本文尝试解释在 Linux 下 tun/tap 设备是如何工作的，并通过一些样例代码来展示如何使用它们。

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Linux 基本网络设备

2016-12-07

本文主要介绍个人在学习过程中遇到的一些 Linux 基本网络设备，如 tun/tap、bridge、veth 等。文中参考了一些优秀博文，非常感谢这些文章作者的辛勤付出！

网络命名空间

对于命名空间，博文 Network namespaces 有一个精辟的总结：

namespaces limit what you can see.

作者这是拿 namespaces 和 cgroups 进行了比较，原句大意为：cgroups 控制了你能使用的资源数量，而 namespaces 则限制了你所能看到的资源。

Linux 内核提供了 6 种类型的命名空间：pid、net、mnt、uts、ipc 和 user，这里我们只涉及 net namespace，即网络命名空间。每一个网络命名空间都有独立的网络栈（网卡、路由表、iptable 规则等）。它经常被用来隔离网络设备和服务，只有拥有同样命名空间的设备才能看到彼此。

跟网络命名空间相关的命令如下：

$ ip netns help
Usage: ip netns list
       ip netns add NAME
       ip netns set NAME NETNSID
       ip [-all] netns delete [NAME]
       ip netns identify [PID]
       ip netns pids NAME
       ip [-all] netns exec [NAME] cmd ...
       ip netns monitor
       ip netns list-id

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【译】 Logging Cookbook

2016-12-06

译注：这篇文章译自 Python HOWTOs 中的一篇文章 Loggin Cookbook，作者是 Vinay Sajip。除了 Inserting a BOM into messages sent to a SysLogHandler 和 Speaking logging messages 两小部分个人觉得没有多大意义，其他部分都翻译了。在部分地方有进行了意译和删节。说实话，文章的内容不错，但文笔实在不咋地，不少地方理解起来都很费神。

本文包含了一些 logging 相关的使用方法（recipe）。这些方法在过去被发现很有用。

多模块中使用 logging

多次调用 logging.getLogger(‘someLogger’) 返回对同一个 logger 对象的引用。这种情况不仅出现在单一模块中，而且也会跨模块出现，只要该 logger 对象存在于同一个 Python 解析进程内。对同一模块的引用会出现这种情况；另外，应用程序可以在一个模块中定义和配置一个父 logger，在另一个模块中定义（但不配置）一个子 logger，这样，对所有子 logger 的调用都会向上传递到父 logger。下边是 main 模块：

import logging
import auxiliary_module

# create logger with 'spam_application'
logger = logging.getLogger('spam_application')
logger.setLevel(logging.DEBUG)
# create file handler which logs even debug messages
fh = logging.FileHandler('spam.log')
fh.setLevel(logging.DEBUG)
# create console handler with a higher log level
ch = logging.StreamHandler()
ch.setLevel(logging.ERROR)
# create formatter and add it to the handlers
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
fh.setFormatter(formatter)
ch.setFormatter(formatter)
# add the handlers to the logger
logger.addHandler(fh)
logger.addHandler(ch)

logger.info('creating an instance of auxiliary_module.Auxiliary')
a = auxiliary_module.Auxiliary()
logger.info('created an instance of auxiliary_module.Auxiliary')
logger.info('calling auxiliary_module.Auxiliary.do_something')
a.do_something()
logger.info('finished auxiliary_module.Auxiliary.do_something')
logger.info('calling auxiliary_module.some_function()')
auxiliary_module.some_function()
logger.info('done with auxiliary_module.some_function()')

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Python 基础知识：Method Resolution Order (MRO) 和 super

2016-12-03

面向对象语言的一个重要特性就是继承。对于单继承而言，调用一个方法，只要按照继承的顺序搜索就可以；但对于多重继承而言，不同的搜索算法得到的结果不一样。这种方法（或属性）搜索的顺序就是所谓的方法解析顺序（Method Resolution Order, MRO）。

在 Python 2.2 采用的是深度优先、从左到右的搜索算法，而在 Python 2.2 之后（包括 Python 3）的采用的是C3算法。它们的区别可见于下图：
图片来源

局部优先和单调性

之所以在 Python 2.2 之后采用C3算法，是因为 Python 2.2 经典类和新式类都可能出现违反局部优先（Local Precedence Ordering）和单调性（Monotonic）的规则。详细可参见Python 官方文档。

对于局部优先规则，Python 官方文档并没有明确定义，不过可总结为：搜索父类时，应该按照声明时的顺序进行搜索，如声明类 C(A, B)，那在搜索类 C 的父类时，先搜索 A，再搜索 B。而对于单调性，在该文档中，Michele Simionato 有明确定义：

A MRO is monotonic when the following is true: if C1 precedes C2 in the linearization of C, then C1 precedes C2 in the linearization of any subclass of C. Otherwise, the innocuous operation of deriving a new class could change the resolution order of methods, potentially introducing very subtle bugs.

也即，如果在 C 的搜索顺序（Linearization，实际就是 MRO）中，C1 排在 C2 的前边，那么，对于 C 的任何子类，它们的搜索顺序也必须满足 C1 排在 C2 的前边。

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【译】 Python 基础知识：装饰器（Decorator）

2016-12-02

译注：本文译自 StackOverFlow 上对一个问题的回答。虽然提的问题不是很难，但回答者却非常认真，详述了 Python 中装饰器，是一个很不错的入门和进阶的材料。而且作者的回答很容易看懂，大家可以直接看英文。不过，为了更加深入理解装饰器，本人还是翻译一下。另外，作者在回答的时候，有较多的口语化描述，所以本文在部分地方会进行意译和删节。

装饰器基础

Python 函数是对象

为了理解装饰器，你首先必须理解，在 Python 中，函数是对象。理解这点有重要意义（consequences）。让我们通过一个简单例子来了解：

def shout(word="yes"):
    return word.capitalize()+"!"

print(shout())
# outputs : 'Yes!'

# As an object, you can assign the function to a variable like any other object 
scream = shout

# Notice we don't use parentheses: we are not calling the function, we are putting the function "shout" into the variable "scream". It means you can then call "shout" from "scream":

print(scream())
# outputs : 'Yes!'

# More than that, it means you can remove the old name 'shout', and the function will still be accessible from 'scream'

del shout
try:
    print(shout())
except NameError, e:
    print(e)
    #outputs: "name 'shout' is not defined"

print(scream())
# outputs: 'Yes!'

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