20175104 李屹哲 基于Windows的信息安全专业导论学习容器的构建 课程设计 第三周进展

目录

1. 安装Pep/9及运行Pep/9测试代码

2. 拓展内容-安装并配置anaconda

3. 总结

4. 问题及解决方案（本周未遇到任何问题）

本周已将题目全部完成

本周的容器已打包上传拉取镜像指令为：docker pull lyz20175104/ubn:v3 

• 由于之前发现构建的镜像莫名其妙被下载了9次，为了防止被过分下载，暂时将仓库设为私有，望老师谅解

安装Pep/9及运行Pep/9测试代码

• 由于pep/9环境无法配置，按照老师要求本周在Windows环境下配置pep/9环境

• 进入官网下载pep/9windows版，下载安装即可使用

• 该应用程序用C ++编写，并使用Digia Plc提供的Qt Creator IDE与Qt 5开发环境一起编译。这个程序包含Pep / 9，Pep / 9 CPU，Pep / 9 Terminal和Pep / 9 Micro。

• 测试1：打印：Hi，在在Source Code区输入汇编指令

• 执行指令Build→Run Source

LDBA 0x0048,i   //将“H”加载到计数器
STBA 0xFC16,d   //将计数器的内容输出
LDBA 0x0069,i   //将“i”加载到累计数器
STBA 0xFC16,d   //将计数器的内容输出
.END            //停止

• 可以在Object Code区观察到汇编指令对应的机器指令。其对应的指令如下

D0 00 48   //把 H 放入计数器
F1 FC 16   //打印计数器内存储的字节
DO 00 69   //把 i 放入计数器
F1 FC 16   //打印累计数器内存储的字节
zz         //结束标识符

• 测试2：倒序输出字节，这里直接使用16进制机器指令

• 在Object Code区输入汇编指令，Build→Run Object

D1 FC 15 F1 00 13 D1 FC 15 F1 FC 16 D1 00 13 F1 FC 16 00 zz 

• 代码解析

D1 FC 15  //将输入设备中的第一个字符读入计数器
F1 00 13  //将字符从计数器存储到内存中
D1 FC 15  //将第二个字符从输入设备读入计数器
F1 FC 16  //将第二个字符打印到输出设备
D1 00 13  //从内存中加载第一个字符
F1 FC 16  //打印第一个字符到输出设备
zz        //结束标识符

• 运行结果

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拓展内容-安装并配置anaconda

• Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。 Conda 是为 Python 程序创建的，适用于 Linux，OS X 和Windows，也可以打包和分发其他软件。Conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。

• 首先去官网下载anaconda
  

• 然后下载完后是一个脚本文件命令行里进入文件夹执行指令 bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 安装文件

• 安装过程中，看到提示“In order to continue the installation process, please review the license agreement.”（“请浏览许可证协议以便继续安装。”），点击“Enter”查看“许可证协议”。

• 在“许可证协议”界面将屏幕滚动至底，输入“yes”表示同意许可证协议内容。然后进行下一步。

• 安装过程中，提示“Press Enter to confirm the location, Press CTRL-C to cancel the installation or specify an alternate installation directory.”（“按回车键确认安装路径，按’CTRL-C’取消安装或者指定安装目录。”）如果接受默认安装路径，则会显示“PREFIX=/home//anaconda3”并且继续安装。安装过程大约需要几分钟的时间。 

• 建议：直接接受默认安装路径。

• 安装器若提示“Do you wish the installer to prepend the Anaconda install location to PATH in your /home//.bash_profile ?”（“你希望安装器添加Anaconda安装路径在/home//.bash_profile文件中吗？”），建议输入“yes”。

• 注意：路径/home//.bash_profile中“”即进入到家目录后你的目录名。如果输入“no”，则需要手动添加路径。添加export，PATH="//bin:$PATH"在“.bashrc”或者“.bash_profile”中。其中，“”替换为你真实的Anaconda安装路径。当看到“Thank you for installing Anaconda!”则说明已经成功完成安装。

• 之后介绍一下指令

• 首先验证一下安装
• 输入 anaconda-navigator 运行图形化节面，熟悉图形化界面的人可以用图形化界面管理python环境

 

• 然后更换一下镜像源执行指令 leafpad ~./condarc 

• 然后添加清华源  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 

• 建立新的python环境的常用指令

conda create --name <env_name>  <list of packages>    创建新环境
conda create --name python2 python=2.7        创建名为python2的运行环境，并安装pandas包及其依赖包
conda create --name testpy36 python=3.6     创建名为testpy36的运行环境，并安装anaconda集合包（conda默认环境）
 
conda env remove --name <env_name>    删除环境
conda env list                    显示所有的环境
 
conda info                        显示当前安装的conda信息
conda info --envs                 显示所有运行环境
conda activate <env_name>    激活（进入）环境
conda deactivate             去激活（退出）当前环境
onda env export > BackupEnv.yaml    将当前运行环境的package信息导出到名为BackupEnv的YAML文件
conda env create --force BackupEnv.yaml   使用YAML文件创建运行环境

• 安装一些python包，这里我们选择安装numpy、matplotlib两个包，指令为 conda install numpy 、 conda install matplotlib 

• 安装好了包之后可以在输入 python 然后直接执行代码，也可以编写 .py 成文件执行,代码为

• 这里是个散点图程序

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.normal(0,1,500)
y = np.random.normal(0,1,500)
plt.scatter(x,y,s=50,color='blue',alpha=0.5) #s指点大小，alpha指透明度
plt.show()

• 运行结果为

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总结

　　本周我们基本上完成了课设，通过课设，不仅了解了docker这种神奇的软件，还顺便了解了许多相关配置的环境的一些知识，可以说是边做边学习的过程，我个人也是收获很多，很感谢本次课设带给我们的一个机会，让我们学习到了许多新知识。

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