MIT OS 0.Begin

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#os #linux内核 #network #ubuntu #脚本 #框架

本文介绍了作者通过MIT的JOS实验来学习操作系统开发的过程。JOS实验为初学者提供了友好的框架，仅需修改部分代码即可进行测试。

曾经阅读过一段时间的Linux内核源码，感觉收获不大。于是乎，希望能自己动手写一个OS。MIT的JOS实验在这时登场了。之所以选择MIT的JOS实验，因为它为想写OS的童鞋提供了一个良好的框架。我们只需要在某些地方修改代码，就可以利用实验包中提供的脚本，验证测试我们的代码。简易，方便，高效！

 

课程主页：http://pdos.csail.mit.edu/6.828/2010/  主页上有实验需要的配置说明以及详细的操作步骤。

 

 

我的实验环境：

      ASUS NoteBook，Ubuntu10.10 32bit desktop，network available！

 

OK ！ Let‘s begin：

 

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MIT_OS 分数 :check_mark: 通过所有测试：1、4、5、6、7、8、9、10 :cross_mark: 部分通过：2、3、11 实验手册 开始 拥有Linux系统（Ubuntu，Debian .etc）或Mac系统，其硬盘空间至少为20GB（建议30GB +）。 Windows + VirtualBox + Ubuntu也可以。 克隆此仓库 git clone https://github.com/philoinovsky/MIT_OS.git 将工具安装在 （此回购文件夹之外）中 学习 在此Course_content中， Course_content用于存储课程资料（即官方讲义，xv6书籍）， Labs用于存
MIT OS
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这里比较关键的点是，每个进程都有自己独立的文件描述符空间，所以如果运行了两个不同的程序，对应两个不同的进程，如果它们都打开一个文件，它们或许可以得到相同数字的文件描述符，但是因为内核为每个进程都维护了一个独立的文件描述符空间，这里相同数字的文件描述符可能会对应到不同的文件。在这门课程的后面，你们会实现一些优化，比如说copy-on-write fork，这种方式会消除fork的几乎所有的明显的低效，而只拷贝执行exec所需要的内存，这里需要很多涉及到虚拟内存系统的技巧。它们在新的程序中表示相同的东西。
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1.PC机的复位地址：[F000：FFF0] 位于BISO代码快。 2.BISO之后第一条指令地址：[0000:7c00],位于内存中。BISO事先将MBR复制到此处。 3.printf.c / console.c    console.c里面负责初始化显示器（CGA/VGA），串口（UART），并口（Parallel）.并实现了getchar和putchar函数。getchar以中断方式从
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【MIT 6.S081】Lab9: file system
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这个lab难度不大，主要理解file system中几个较高层的函数就可以做笔者用时约3h。
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MIT OS 8. MemLayout@ Lab4
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1. Memory layout in lab4: 2. Done on 2013.05.15 实验5要不要做哩～～～  （^_^）
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MIT OS lab3--小结续 系统调用与用户接口 (cprintf..)
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MIT OS lab3--小结续 系统调用与用户接口 (cprintf..) 2010-01-30 16:31 前面总结了：系统调用是OS留给用户的接口。用户的许多操作需要涉及到硬件，而硬件又是要受到严格保护的，那么用户必须要通过OS。OS来实现然后再返回结果给用户。用户到OS的接口就是系统调用。在MIT 的JOS中 系统调用是INT 0X30H。我们在LAB1中实现了
MIT6.S081操作系统实验——环境搭建与项目简介
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在做过各种语言的项目，对网站架构和职业要求有一个基础认知后，我认为要在卷翻天的职场立足，在了解并能使用前沿技术的同时还得打好计算机基础，所以痛下决心重拾大二摸鱼过去的OS实验。 2018年及以前MIT6.828是MIT的本科生OS课程，2019开始这门课被拆成了6.S081和6.828，分别成为本科生和研究生的OS课程。6.S081的实验由原来的5个拆成了10个，总体难度降低，更加易于基础并不牢固的学生学习。我将记录2021年课程的实验全过程，下文是运行环境以及调试环境搭建的记录，着重记录如何使用Clion
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标题可能取为“XV6操作系统源代码分析”可能更简洁些，但可能吸睛度不高，毕竟XV6这几个字的名头远不如Linux响亮。贴上麻省理工大学这块金字招牌大概能“骗取”一次点击率，更重要的是原产美利坚的XV6源代码百分之二百对得出MIT这杆大旗，若因Xv6本身的江湖名气不够而被忽略，实乃憾事。扯上大旗或傍上大款的坏处是若败絮其中则必招板砖无数，且会让诸位看官误以为笔者出自MIT这等名门，实际情况是笔者一介
MIT OS 1. Tools and soft
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课程主页：http://pdos.csail.mit.edu/6.828/2010 环境配置： MIT的JOS实验采用Git作为版本管理软件。而我们只需要在本地（自己电脑）做实验。不需要登录课程的服务器，检查也可在本地进行。  获取源码：  git clone http://pdos.csail.mit.edu/6.828/2010/jos.git lab 软件安装： 1.官网用的G
MIT OS 2. Boot and Stack @Lab1
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MIT OS课程主页：http://pdos.csail.mit.edu/6.828/2010/这部分比较简单，按照主页上的指示去做就可以了。<br />Boot:<br />做完以后，想重写Boot Loader部分，遵循以下规则：1.Enter unreal mode first2.Load os-loader or os-kernel with 4G space mm though we are in real mode(unreal mode exactly)3.Enter C code quick
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MIT OS课程主页：http://pdos.csail.mit.edu/6.828/2010/ Lab1主要是关于计算机启动和栈的一些知识。 在做Lab1的时候需要了解下面的几点Tips，或者说做完Lab1之后，应该对下面的问题有比较清楚的了解: 1.计算机启动的过程。从电脑上电到BIOS自检，从自检完毕到加载OS-Loader。 2.硬盘结构和分区协议。主分区，逻辑分区，扩展分区。固态
如何为Python自定义库编写`setup.py`文件？
最新发布
05-30
<think>好的，用户现在想了解如何为Python自定义库编写setup.py文件，以便正确安装和分发。我需要结合之前的引用内容，尤其是引用[1]、[2]、[3]、[4]和[5]，来提供最佳实践和完整示例。首先，用户之前的问题是关于如何引入自定义库，现在进一步深入，需要创建setup.py来安装和分发。根据引用[1]和[3]，setup.py用于管理项目的构建、打包和分发，特别是涉及编译扩展模块时很重要。引用[2]提到setup.py和pyproject.toml的区别，但用户现在明确要求setup.py，所以需要重点讲解传统方法。接下来，我需要整理setup.py的基本结构。根据引用[3]和[5]，setup.py通常使用setuptools，而不是distutils，因为setuptools有更多功能增强。需要包含项目元数据如name、version、packages等。同时，引用[4]提到项目需要依赖文件、构建文件等，所以依赖项管理也是重点。然后，要考虑示例部分。用户需要完整的示例，所以我应该提供一个典型的setup.py文件，并解释每个参数的作用。例如，entry_points可以创建命令行工具，packages参数需要自动发现，这可以通过find_packages()实现，如引用[3]所述。另外，需要注意现代实践，比如使用setup.cfg或pyproject.toml，但用户明确要求setup.py，所以可能需要简要对比，但主要聚焦在setup.py。引用[2]中提到两者的对比，但这里可能不需要展开，除非有助于用户理解。关于安装和分发，用户可能需要知道如何安装到环境，以及打包成wheel或源码分发。根据引用[1]，使用pipinstall.是最简单的安装方法。同时，打包命令如sdist和bdist_wheel也需要提及，如引用[5]中的命令。 验证部分，用户可能需要检查安装后的导入是否正常，所以建议添加测试步骤。例如，创建简单的测试脚本，确保库能正确导入。 最后，要生成相关问题，比如如何迁移到pyproject.toml，如何处理依赖，版本管理等，这些都是用户可能接下来会问的问题。需要确保回答结构清晰，分步骤讲解，代码示例正确，并且引用标记正确。同时，数学公式需要用正确的LaTeX格式，比如版本号兼容性使用$version>=1.0.0$，但用户的问题中可能不需要太多数学公式，但如果有涉及的地方要正确应用。 总结，回答应包括基本结构、参数详解、最佳实践、完整示例、安装与分发命令、验证方法以及相关问题。确保引用来源正确，如引用[3]关于编写setup.py，引用[5]关于setuptools的优势等。</think>### 如何为Python自定义库编写`setup.py`文件 --- #### 一、基本结构与核心参数 `setup.py`是Python打包的核心配置文件，需包含以下关键参数（基于引用[3][^3]和引用[5][^5]）： ```python from setuptools import setup, find_packages setup( name="my_library", # 包名，需唯一 version="0.1.0", # 遵循语义化版本规范 author="Your Name", author_email="your@email.com", description="Short description", long_description=open("README.md").read(), long_description_content_type="text/markdown", url="https://github.com/your/repo", packages=find_packages(where="src"), # 自动发现包路径[^3] package_dir={"": "src"}, install_requires=[ # 依赖声明 "numpy>=1.18.0", "requests~=2.25.1" ], classifiers=[ # 分类标签 "Programming Language :: Python :: 3", "License :: OSI Approved :: MIT License", "Operating System :: OS Independent", ], python_requires='>=3.6', # Python版本要求 entry_points={ # 命令行工具入口 'console_scripts': [ 'mycli=my_library.cli:main', ], }, ) ``` --- #### 二、最佳实践 1. **目录结构规范** ``` my_library/ ├── src/ │ └── my_library/ │ ├── __init__.py │ └── module.py ├── setup.py ├── README.md └── LICENSE ``` 2. **依赖管理** - 精确依赖：`package==1.2.3` - 最低版本：`package>=1.2.0` - 兼容版本：`package~=1.2.0` (允许$1.2.x$但排除$1.3.0$)[^2] 3. **扩展模块支持** ```python from setuptools import Extension setup( ext_modules=[ Extension( 'my_library.accelerate', sources=['src/c_ext/accelerate.c'] ) ] ) ``` --- #### 三、完整示例 ```python # setup.py import pathlib from setuptools import setup, find_packages HERE = pathlib.Path(__file__).parent README = (HERE / "README.md").read_text() setup( name="math_utils", version="0.2.1", description="Advanced mathematical operations library", long_description=README, long_description_content_type="text/markdown", url="https://github.com/example/math_utils", author="AI Assistant", license="MIT", classifiers=[ "License :: OSI Approved :: MIT License", "Programming Language :: Python :: 3", "Operating System :: OS Independent", ], packages=find_packages(where="src"), package_dir={"": "src"}, install_requires=[ "scipy>=1.5.0", "sympy~=1.7" ], extras_require={ "plot": ["matplotlib>=3.3.0"] }, entry_points={ "console_scripts": [ "math-cli=math_utils.cli:calculate" ] } ) ``` --- #### 四、安装与分发 1. **本地安装** ```bash pip install . # 安装到当前环境[^1] ``` 2. **打包发布** ```bash python setup.py sdist bdist_wheel # 生成源码包和wheel包[^5] twine upload dist/* # 上传到PyPI ``` --- #### 五、验证方法 ```python # 测试脚本 test_import.py try: import math_utils print(f"Successfully imported {math_utils.__version__}") except ImportError as e: print(f"Import failed: {str(e)}") ``` --- ### 数学建模示例 假设库包含$n$个模块，每个模块的版本兼容性可表示为： $$ P(version) = \prod_{i=1}^{n} \begin{cases} 1 & \text{if } v_i \geq v_{min} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$ 其中$v_{min}$为最低兼容版本。 ---
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