Wasabi 项目使用指南
1. 项目介绍
Wasabi 是一个用于动态分析 WebAssembly 二进制文件的框架。它基于二进制插桩技术,提供了对 WebAssembly 程序的动态分析能力。Wasabi 的核心功能包括 WebAssembly 解析器、插桩库和编码器,这些组件都是用 Rust 编写的。Wasabi 不仅适用于动态分析,还可以用于其他 WebAssembly 分析和插桩项目。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始使用 Wasabi 之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖:
- Git
- CMake
- GCC 或 Clang
- 现代浏览器(如 Firefox 或 Chrome)
- WebAssembly Binary Toolkit (WABT)
- Emscripten
- Rust 和 Cargo
2.2 安装 Wasabi
首先,克隆 Wasabi 仓库并进入项目目录:
git clone https://github.com/danleh/wasabi.git
cd wasabi/crates/wasabi
接下来,使用 Cargo 安装 Wasabi:
cargo install --path .
2.3 使用 Wasabi 进行插桩
假设您已经有一个 WebAssembly 文件 hello.wasm,您可以使用 Wasabi 对其进行插桩:
wasabi hello.wasm
这将生成两个文件:
out/hello.wasm: 插桩后的二进制文件out/hello.wasabi.js: Wasabi 加载器、运行时和生成的 JavaScript 代码
2.4 运行插桩后的程序
将插桩后的二进制文件和生成的 JavaScript 代码替换原始文件,并运行程序:
mv hello.wasm hello.orig.wasm
cp out/* .
然后,使用 Emscripten 生成的 HTML 文件运行程序:
emrun --no_browser --port 8080 .
在浏览器中打开 http://localhost:8080/hello.html,您将看到插桩后的程序运行结果。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 日志分析
Wasabi 可以用于记录 WebAssembly 程序中所有指令的输入和输出。以下是一个简单的日志分析示例:
- 将
log-all.js分析脚本复制到项目目录:
cp /path/to/wasabi/analyses/log-all.js .
- 将分析脚本包含在 Emscripten 生成的 HTML 文件中:
sed -i '/<script src="hello.wasabi.js"><\/script>/a <script src="log-all.js"></script>' hello.html
- 再次运行程序,您将在浏览器控制台中看到详细的日志输出。
3.2 性能分析
Wasabi 还可以用于性能分析,通过插桩代码来收集程序的执行时间和其他性能指标。您可以编写自定义的分析脚本来收集这些数据。
4. 典型生态项目
4.1 WebAssembly Binary Toolkit (WABT)
WABT 是一个用于处理 WebAssembly 二进制文件的工具集,包括 wat2wasm、wasm2wat 和 wasm-objdump 等工具。Wasabi 依赖于 WABT 进行二进制文件的解析和转换。
4.2 Emscripten
Emscripten 是一个将 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 的工具链。Wasabi 可以与 Emscripten 结合使用,对编译后的 WebAssembly 程序进行动态分析。
4.3 Rust
Wasabi 的核心组件是用 Rust 编写的,Rust 的强大性能和安全性使其成为 WebAssembly 开发的理想选择。Rust 社区也提供了丰富的工具和库,支持 WebAssembly 的开发和分析。
通过以上步骤,您可以快速上手 Wasabi 项目,并利用其强大的动态分析功能来优化和调试 WebAssembly 程序。
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