pywintrace 项目使用教程
2024-09-15 19:35:46作者:虞亚竹Luna
1. 项目目录结构及介绍
pywintrace/
├── docs/
│ └── ... # 项目文档文件
├── examples/
│ └── ... # 示例代码文件
├── tests/
│ └── ... # 测试代码文件
├── utils/
│ └── ... # 工具代码文件
├── .gitignore
├── .python-version
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── pywintrace.py
├── setup.cfg
└── setup.py
目录结构介绍
- docs/: 存放项目的文档文件,包括使用说明、API文档等。
- examples/: 存放示例代码文件,展示了如何使用
pywintrace进行事件跟踪。 - tests/: 存放测试代码文件,用于测试
pywintrace的功能和稳定性。 - utils/: 存放工具代码文件,可能包含一些辅助函数或工具类。
- .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
- .python-version: 指定项目使用的 Python 版本。
- CHANGELOG.md: 记录项目的变更历史。
- LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍文件,通常包含项目的基本信息、安装方法和使用说明。
- pywintrace.py: 项目的主文件,包含了
pywintrace的核心功能。 - setup.cfg: 项目的配置文件,用于配置项目的打包和发布。
- setup.py: 项目的安装脚本,用于安装项目的依赖和打包项目。
2. 项目启动文件介绍
pywintrace.py
pywintrace.py 是 pywintrace 项目的主文件,包含了项目的核心功能。该文件定义了 ETW 类,用于控制 ETW 会话和处理消息数据。
主要功能
- ETW 类: 提供了创建 ETW 会话、启动和停止会话、处理事件数据等功能。
- ProviderInfo 类: 用于定义要捕获数据的 ETW 提供者信息。
- 事件回调: 允许用户指定回调函数来处理捕获到的事件数据。
使用示例
import etw
def some_func():
# 定义捕获提供者信息
providers = [etw.ProviderInfo('Some Provider', etw.GUID("[11111111-1111-1111-1111-111111111111]"))]
# 创建 ETW 实例并启动捕获
with etw.ETW(providers=providers, event_callback=etw.on_event_callback):
# 运行捕获
etw.run('etw')
3. 项目的配置文件介绍
setup.cfg
setup.cfg 是项目的配置文件,用于配置项目的打包和发布。该文件通常包含以下内容:
- metadata: 项目的元数据,如名称、版本、作者等。
- options: 打包和发布的选项,如依赖项、包的分类等。
setup.py
setup.py 是项目的安装脚本,用于安装项目的依赖和打包项目。该文件通常包含以下内容:
- setup() 函数: 用于配置项目的安装选项,如包的名称、版本、依赖项等。
- 依赖项: 列出项目所需的 Python 包和版本。
示例 setup.py
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='pywintrace',
version='0.2.0',
packages=find_packages(),
install_requires=[
# 列出项目的依赖项
],
entry_points={
'console_scripts': [
'pywintrace=pywintrace:main',
],
},
)
README.md
README.md 是项目的介绍文件,通常包含项目的基本信息、安装方法和使用说明。该文件是用户了解项目的第一手资料,建议详细阅读。
主要内容
- 项目简介: 介绍
pywintrace项目的目的和功能。 - 安装方法: 提供项目的安装步骤和依赖项。
- 使用说明: 提供项目的使用示例和 API 文档。
通过以上内容,您可以快速了解 pywintrace 项目的结构、启动文件和配置文件,并开始使用该项目进行 ETW 事件跟踪。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355