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GOOGLE图书馆学习计划一、引言随着互联网的快速发展，信息获取和知识学习的方式也发生了巨大的变化。
现在，人们往往更愿意通过网络来获取知识和信息，而不是传统的书籍和图书馆。
然而，尽管互联网能够提供大量的信息，但也存在质量参差不齐的问题，而且对于深入学习和研究来说，传统的书籍依然具有不可替代的价值。
因此，结合互联网和传统图书馆资源，能够更好地进行学习和研究。
GOOGLE图书馆作为一个在线资源库，为用户提供了大量的数字图书、期刊、报纸、学术论文等资源，成为了学术界和读者们的一个重要工具。
通过GOOGLE图书馆，用户不仅可以获取丰富的学术资源，还可以通过搜索、阅读等功能进行学习和研究。
二、GOOGLE图书馆的概况GOOGLE图书馆是一个由Google公司提供的数字图书馆服务，旨在为用户提供各种数字化的图书、期刊、论文等资源。
用户可以通过GOOGLE图书馆搜索引擎来查找并获取这些资源，同时也提供了在线阅读和下载的功能。
GOOGLE图书馆涵盖了多种学科领域的资源，涉及人文、社会、自然等多个领域，可以满足用户对于不同学科的学习和研究需求。
GOOGLE图书馆的特点和优势：1. 海量资源：GOOGLE图书馆涵盖了大量的数字化图书、期刊、报纸、学术论文等资源，覆盖了多个学科领域，用户可以通过搜索来获取所需的信息和资源。
2. 方便快捷：用户可以通过网络随时随地访问到GOOGLE图书馆的资源，并且可以通过在线阅读和下载等功能来获取所需的资料。
3. 文献检索：GOOGLE图书馆提供了强大的检索功能，用户可以通过关键词、作者、出版日期等多种方式来检索所需的文献资源。
4. 学术交流：用户可以通过GOOGLE图书馆来阅读和下载学术文献，从而更好地了解最新的研究成果和学术进展，同时也可以通过评论、分享等功能来进行学术交流和交流。
5. 免费开放：大部分的GOOGLE图书馆资源是免费开放的，用户可以免费获取并使用这些资源进行学习和研究。
G o o g l e C编程规范完整 The document was prepared on January 2, 2021背景Google的开源项目大多使用C++开发。
每一个C++程序员也都知道，C++具有很多强大的语言特性，但这种强大不可避免的导致它的复杂，这种复杂会使得代码更易于出现bug、难于阅读和维护。
本指南的目的是通过详细阐述在C++编码时要怎样写、不要怎样写来规避其复杂性。
这些规则可在允许代码有效使用C++语言特性的同时使其易于管理。
风格，也被视为可读性，主要指称管理C++代码的习惯。
使用术语风格有点用词不当，因为这些习惯远不止源代码文件格式这么简单。
使代码易于管理的方法之一是增强代码一致性，让别人可以读懂你的代码是很重要的，保持统一编程风格意味着可以轻松根据“模式匹配”规则推断各种符号的含义。
创建通用的、必需的习惯用语和模式可以使代码更加容易理解，在某些情况下改变一些编程风格可能会是好的选择，但我们还是应该遵循一致性原则，尽量不这样去做。
本指南的另一个观点是C++特性的臃肿。
C++是一门包含大量高级特性的巨型语言，某些情况下，我们会限制甚至禁止使用某些特性使代码简化，避免可能导致的各种问题，指南中列举了这类特性，并解释说为什么这些特性是被限制使用的。
由Google开发的开源项目将遵照本指南约定。
注意：本指南并非C++教程，我们假定读者已经对C++非常熟悉。
头文件通常，每一个.cc文件（C++的源文件）都有一个对应的.h文件（头文件），也有一些例外，如单元测试代码和只包含main()的.cc文件。
正确使用头文件可令代码在可读性、文件大小和性能上大为改观。
下面的规则将引导你规避使用头文件时的各种麻烦。
1. #define的保护所有头文件都应该使用#define防止头文件被多重包含（multiple inclusion），命名格式当是：<PROJECT>_<PATH>_<FILE>_H_为保证唯一性，头文件的命名应基于其所在项目源代码树的全路径。
github copilot 高级用法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：GitHub Copilot是GitHub于2021年推出的一款基于人工智能技术的代码协助工具，它可以根据用户输入的上下文信息和代码片段，提供智能化的代码提示和建议，帮助开发者更快地编写和完善代码。
虽然GitHub Copilot已经在初级使用方面表现出色，但是对于熟练的开发者来说，还有许多高级用法可以进一步提升效率和质量。
一、定制化代码模板GitHub Copilot提供了一系列内置的代码模板，可以帮助开发者更快地编写常用的代码片段。
但是对于一些特定的项目和需求，可能需要定制化的代码模板。
开发者可以通过配置编辑器和插件，将自定义的代码模板导入到GitHub Copilot中，这样就可以更快地生成符合项目规范和风格的代码。
二、提高代码质量GitHub Copilot生成的代码虽然基本符合语法规范，但是在一些复杂和特殊情况下，可能会出现错误或者不太符合逻辑。
开发者在使用GitHub Copilot的过程中，需要及时检查和优化生成的代码，保证代码质量和可维护性。
可以通过编写一些自定义的代码审核规则和插件，对生成的代码进行静态分析和检测，及时发现潜在的问题和风险。
三、与团队协作GitHub Copilot可以帮助开发者更快地编写代码，并且减少重复劳动，但是在团队协作的情况下，可能会引发一些沟通和协调的问题。
为了更好地与团队协作，开发者可以通过配置GitHub Copilot，将团队的代码库和规范导入到工具中，这样就可以更好地保持代码的一致性和质量。
在与同事讨论和协商的过程中，也可以利用GitHub Copilot生成的代码片段，更直观地展示自己的想法和实现方案。
四、无人智能开发GitHub Copilot的最终目标是实现无人智能开发，即通过人工智能技术，让计算机可以完全代替人类编写和维护代码。
虽然目前的GitHub Copilot还不够完善，但是随着技术的不断进步和改进，相信未来会有更多的高级用法和功能，让开发者可以更轻松地实现自己的创意和想法。
github copilot idea最佳实践GitHub Copilot是一款基于机器学习技术的代码自动补全工具，它通过分析开发者的输入以及上下文信息，推测出可能的代码片段，并提供自动补全的建议。
作为一项能够在编码过程中提供帮助和提高效率的工具，以下是一些GitHub Copilot的最佳实践。
1.理解Copilot的优势和限制：GitHub Copilot能够推荐出相应的代码片段，但并不保证所提供的代码一定正确或符合需要。
因此，开发者在使用Copilot时应当谨慎验证代码的正确性和适用性。
2.确保环境配置的准确性：Copilot依赖于机器学习模型进行工作，因此确保所使用的机器学习模型与Copilot版本的兼容性非常重要。
此外，始终保持代码编辑器和相关工具的最新版本也是保证Copilot正常工作的重要方面。
3.客制化设置支持：Copilot提供了全局设置以及针对特定文件类型或语言的定制设置。
通过定制设置，可以使Copilot更好的适应项目的需求和编码规范，并进一步提高代码质量和开发效率。
4.充分利用上下文信息：GitHub Copilot通过分析上下文信息来提供代码建议。
因此，在使用Copilot的过程中，确保提供的上下文信息足够准确和详细，以获得更精准的代码建议。
5.通过多种方式与Copilot进行交互：Copilot提供了多种与其进行交互的方式，如快捷键、命令行和代码注释等。
使用这些功能可以提高Copilot的使用效率，并更好地融入到开发工作流程中。
6.学习和扩展Copilot的能力：Copilot集成了大量的开源代码，这使得它具备了广泛的代码知识。
开发者可以通过仔细观察Copilot提供的代码建议和学习使用经验，提高自身的编码能力。
7.提供反馈和贡献改进：在使用过程中，如果发现Copilot提供的代码建议有问题或存在改进的空间，可以及时向GitHub报告问题或提供贡献。
通过与开发团队的沟通，可以促进Copilot的改进和优化。
常用的Google Hack语法随着互联网的快速发展和信息的爆炸式增长，搜索引擎已经成为我们获取信息的主要渠道之一。
而Google作为全球最大的搜索引擎，拥有强大的搜索能力和丰富的资源库，是我们日常生活和工作中经常使用的工具之一。
然而，如何更加高效地利用Google进行搜索，是我们需要掌握的技能之一。
一、基本语法1. 精确搜索使用双引号("")可以精确搜索某个词组或句子，例如："人工智能"。
这样可以让搜索结果更加精准，排除掉不相关的内容。
2. 排除关键词在搜索中使用减号(-)可以排除掉特定的关键词，例如：苹果 -水果。
这样可以帮助我们排除不相关的内容，让搜索结果更加符合我们的需求。
3. 站点搜索使用site:可以限定搜索结果只在特定全球信息站内，例如：site:知识。
这样可以帮助我们更快地找到特定全球信息站内的内容。
4. 文件类型搜索使用filetype:可以限定搜索结果只包括特定类型的文件，例如：filetype:pdf。
这样可以帮助我们更快地找到特定类型的文件资料。
二、高级语法1. 搜索特定网页标题使用intitle:可以限定搜索结果中包含特定关键词的网页标题，例如：intitle:技术共享。
这样可以帮助我们更快地找到特定主题的网页。
2. 搜索特定网页正文使用intext:可以限定搜索结果中包含特定关键词的网页正文，例如：intext:人工智能。
这样可以帮助我们更快地找到特定主题的内容。
3. 区间搜索使用..可以限定搜索结果在特定数字范围内，例如：2020..2021。
这样可以帮助我们更快地找到特定时间范围内的内容。
4. 相关网页搜索使用related:可以找到与特定网页相关联的网页，例如：related:知识。
这样可以帮助我们更快地找到与特定网页相关的内容或资料。
三、利用Google Hack进行信息搜集通过掌握以上的Google Hack语法，我们可以更加高效地利用Google进行信息搜集。
google hacker语法Google hacker语法是一种特殊的搜索技巧，可以帮助用户更精确地搜索所需的信息。
虽然Google提供了简单的搜索界面，但通过使用特定的语法，用户可以限定搜索结果范围，过滤掉不需要的内容，以及发现一些隐藏的信息。
其中最常用的语法之一是使用引号来搜索精确的词组。
通过将搜索词用双引号括起来，Google将只返回包含该精确词组的结果，而不会将单个词汇拆开搜索。
这对于搜索特定的报告、文章标题或者书名非常有用。
另一个常用的语法是使用减号来排除特定的词汇。
通过在搜索词前加上减号，用户可以过滤掉带有这些词汇的搜索结果。
例如，搜索“苹果 -手机”将返回关于苹果公司的信息，但会排除与手机相关的内容。
此外，用户还可以使用星号作为通配符来代替词组中的某些单词。
这在搜索歌词、诗歌或者文章段落时非常有用，当记不清具体的词语时，只需输入部分内容并用星号代替即可。
Google hacker语法还包括其他一些高级技巧，例如在搜索词前加上特殊的符号以限定搜索结果的类型（如site:用于搜索特定网站的内容，filetype:用于搜索特定文件类型的文档等）。
通过深入了解这些语法规则，用户可以更加高效地利用Google搜索引擎，找到自己需要的信息。
需要注意的是，Google hacker语法虽然强大，但也需要谨慎使用。
在使用语法规则时，确保输入正确的符号和格式，以免产生错误的搜索结果。
此外，尽量遵循合法、合理的搜索原则，避免非法使用该语法来侵犯他人的隐私或者进行其他违法活动。
总结来说，Google hacker语法是一种强大的搜索技巧，通过使用特定的语法规则，用户可以更加精确地搜索所需的信息。
掌握这些技巧将帮助用户在海量的搜索结果中快速找到自己需要的内容。
github copilot 原理GitHub Copilot 是一款由 OpenAI 开发的人工智能代码辅助工具，它利用深度学习模型训练来学习开发者的编码风格和习惯，并能够快速生成代码片段和提供有用的提示。
那么，GitHub Copilot 的原理是什么呢？GitHub Copilot 的原理基于神经网络模型和大规模软件代码数据集的训练。
首先，这个模型通过对数百万行的开源代码进行预训练来学习代码的语法结构、函数和类的定义，以及常见的编码模式。
它同时也会学习到不同编程语言的特征和规范样式。
当开发者在编写代码时，GitHub Copilot 会根据上下文和用户的输入来生成代码建议。
这个建议是通过对模型进行微调和个性化训练得出来的。
与传统的代码补全工具不同，Copilot 不仅可以给出简单的变量名或函数名，还可以生成更复杂的代码片段，如整个函数或类。
实现这一功能的关键是语言模型和编码风格的学习。
GitHub Copilot 使用了循环神经网络（RNN）和变压器（Transformer）等技术，在模型中引入了编码器和解码器的结构。
编码器用于将输入的上下文信息转化为向量表示，解码器则根据这些向量生成代码建议。
模型会综合考虑上下文、用户输入和大规模代码数据集的知识来生成合理的建议。
为了确保生成的代码建议符合开发者的编码风格，GitHub Copilot 可以通过与用户的互动不断进行模型的个性化训练。
当 Copilot 给出建议时，开发者可以选择采纳或者拒绝这些建议，并且可以提供反馈。
这样，模型就可以根据个人的喜好进行调整和改进。
GitHub Copilot 的数据训练来源于开源软件代码。
通过使用开源数据集进行训练，模型能够学习到广泛的编码模式和最佳实践，并从中生成高质量的代码建议。
GitHub Copilot 的原理是基于大规模代码数据的深度学习模型，通过学习开发者的编码风格和语法结构，生成代码建议以提高开发效率。
关于工具类的书
以下是几本关于工具类的书籍,供参考:
1.《Effective Java》:这本书是Java程序员必读的一本书,其中包括了很多常用的工具类库和优秀的编码风格。
2.《Java Concurrency in Practice》:这本书主要讲解Java并发编程,其中也介绍了很多常用的工具类库,如线程池、锁、计数器等,对于开发高并发应用的程序员十分有用。
3.《Google Guava》:Google Guava是一个非常实用的Java工具类库,其中包含了很多常用的功能,如集合、缓存、并发等,这本书详细介绍了Guava的使用方
法和原理。
4.《Apache Commons》:Apache Commons是一个开源的Java工具类库,其中包含了很多常用的工具类和组件,如IO、网络、数学运算等,这本书详细介绍了Apache Commons的使用方法和原理。
5. 《Python Cookbook》:这本书中包含了很多Python 的实用工具类库的使用方法和示例,对于Python程序员来说是一本非常实用的参考书。
总之,熟练掌握常用的工具类库,对于程序员是非常重要的,可以提高代码的复用性和开发效率,也能够更好地完成各种开发任务。
googlemock 用法Google Mock 是一个 C++ 的测试框架，用于编写单元测试时生成和控制模拟（Mock）对象。
下面是 Google Mock 的一般用法：1. 引入 Google Mock 头文件：```cpp#include <gmock/gmock.h>```2. 定义要模拟的类：```cppclass MyClass {public:virtual int Foo(int val) {// 实现函数逻辑}virtual void Bar() {// 实现函数逻辑}};```3. 创建 Mock 对象，并设置期望行为：```cppclass MockClass : public MyClass {public:MOCK_METHOD(int, Foo, (int val), (override));MOCK_METHOD(void, Bar, (), (override));};```4. 在测试中使用 Mock 对象：```cppMockClass mockObj;EXPECT_CALL(mockObj, Foo(42)).Times(1).WillOnce(Return(100));EXPECT_CALL(mockObj, Bar()).Times(AtLeast(1));int result = mockObj.Foo(42); // 调用 Mock 对象的函数mockObj.Bar();```5. 运行测试：```cppint main(int argc, char** argv) {testing::InitGoogleMock(&argc, argv);return RUN_ALL_TESTS();}```上述代码展示了 Google Mock 的基本用法，你可以从这里开始学习。
Google Mock 还提供了更多高级特性，如参数匹配、顺序期望等，可以查阅 Google Mock 的文档获取更多信息。
gmock 编译原理
Google Mock是Google的一个开源单元测试框架，它主要用于支持基于谷歌测试框架（Google Test）的C ++代码的单元测试。
Google Mock使用Google Test来运行测试，两个库相互交叉使用。
实现Google Mock通常分为3个大步骤：
（1）编写单元测试：
Google Mock提供了一些类和宏，用于设置测试环境；
（2）编译Google Mock代码：
Google Mock的源代码文件都位于"GoogleMock/Include"目录中，使用宏检查参数，并编译为目标文件；
（3）运行Google Mock：
Google Mock提供了一些类和函数，可以根据测试环境运行测试；
最终，测试结果显示出执行的单元测试的成功或失败结果，以及在一次测试中发现的任何错误。
gmock原理Gmock是Google提供的一个C++的mocking框架，它可以用来测试C++代码中的各种对象和函数。
Gmock可以模拟任何类型的对象，包括类、结构体、函数和函数指针等。
在使用Gmock时，我们可以定义一个mock类来模拟被测试代码中的某个类或结构体，然后在测试中使用这个mock类来替换被测试代码中的实际对象。
一、Gmock基本概念1. Mock ObjectMock Object是指一个模拟对象，它是由Gmock框架自动生成的一个类。
Mock Object可以模拟任何类型的对象，包括类、结构体、函数和函数指针等。
2. ExpectationExpectation是指一个期望值，它用来描述某个Mock Object在被调用时应该产生什么样的行为。
Expectation可以包含多个条件，并且可以设置多次调用。
3. MatcherMatcher是指一个匹配器，它用来描述某个参数应该满足什么样的条件才能匹配到相应的Expectation。
4. AssertionAssertion是指一个断言语句，它用来验证被测试代码是否符合预期结果。
Assertion通常会在测试结束时执行，并且会输出测试结果。
二、Gmock使用流程1. 定义Mock Class首先需要定义一个Mock Class来模拟被测试代码中的某个类或结构体。
Mock Class需要继承自被测试代码中的类或结构体，并且需要使用MOCK_METHOD宏来定义Mock Method。
2. 设置Expectation在测试中，我们可以使用EXPECT_CALL宏来设置一个Expectation。
EXPECT_CALL宏需要传入一个Mock Object和一个成员函数指针，并且可以使用Matcher来描述参数的匹配条件。
3. 执行测试在执行测试时，Gmock框架会自动将Mock Object注入到被测试代码中，并且会根据设置的Expectation来模拟相应的行为。
github copilot原理在2021年6月24日，GitHub发布了人工智能代码生成工具Copilot，并且引起了广泛的关注和热议。
那么，这样一款神秘的工具是如何实现的呢？下面就让我们来一步步揭开它的神秘面纱。
一、AI训练GitHub Copilot是一种基于机器学习的AI训练模型。
要让AI Copilot具备开发功能，首先需要对其进行训练。
这里需要海量的代码库，并且这些代码库需要涵盖尽可能多的编程语言和代码类型。
只有这样，AI才能学会如何生成合理的代码。
训练是一个非常关键的步骤，它需要大量的资源和时间。
GitHub 团队花费了几个月甚至几年的时间来训练模型，并且通过持续不断的更新和修正来完善其功能。
二、机器学习算法在经过训练后，Copilot可以应用机器学习算法来生成代码。
在AI生成代码时，Copilot首先会对用户输入的代码进行分析和理解，并尝试推理出此代码的意图。
然后，它会根据已经学习到的相关知识来生成并推荐可能的代码，让用户根据需要选择是否使用。
AI算法会将代码分段处理，让其能够理解并掌握代码的结构、语法和逻辑。
通过分析运行中的代码，Copilot能够学习如何使用各种程序库、框架和设计模式。
三、数据训练数据是AI技术的重要组成部分。
理解数据的作用，对于理解Copilot的原理来说，非常重要。
训练数据一般来源于国内互联网公司或者开源项目仓库。
GitHub 为Copilot提供了大量的开源仓库以及代码库，让其可以学习各种编程语言和技术。
通过收集和分析这些数据，Copilot能够了解和模仿现有软件的结构、代码约定和模式。
这些源数据还包括编程的最佳实践和有关特定技术的文档，这对Copilot生成可读、规范的代码至关重要。
四、GitHub 合作社区Copilot的机器学习算法能够生成代码的背后是一个极为庞大的开发合作社区。
GitHub已经在全球拥有超过4400万的开发者，在这里，开发者们可以分享他们的代码、意见和最佳实践，让Copilot可以从中获取更多的数据信息来提升其生成代码的准确性和可靠性。
GitHub Copilot 是由 GitHub 与 Open本人合作开发的人工智能编程助手，它基于 GPT-3 模型，能够根据代码上下文和注释，自动生成代码片段。
GitHub Copilot 的发布引起了广泛的关注和讨论，开发者们纷纷尝试使用它来提升编码效率和质量。
在本文中，我们将介绍GitHub Copilot 的高级用法，帮助开发者更好地利用这一工具。
一、GitHub Copilot 的基本使用让我们简要回顾一下 GitHub Copilot 的基本使用方法。
在编辑器中启用 GitHub Copilot 后，当您输入注释或代码片段时，它将给出自动补全或建议的代码。
您可以通过按下 Tab 键来接受这些建议并将其插入到您的代码中。
GitHub Copilot 还支持多种编程语言，包括Python、JavaScript、Java 等，因此它适用于各种项目和开发环境。
二、GitHub Copilot 的高级特性除了基本的自动补全功能，GitHub Copilot 还具备一些高级的特性，可以帮助开发者更好地应对复杂的编码任务。
下面我们将介绍其中的一些特性：1. 多行代码提示：GitHub Copilot 不仅可以生成单行代码片段，还可以根据上下文生成多行代码。
这在编写复杂逻辑或者算法时特别有用，可以大大提升编程效率。
2. 代码重构与优化：GitHub Copilot 不仅能帮助您编写新代码，还可以根据现有代码进行重构和优化。
它可以识别重复的模式并给出改进建议，帮助您提高代码的可读性和性能。
3. 自定义模板和规则：GitHub Copilot 支持自定义模板和规则，使您可以根据团队或项目的编码规范，定制代码生成的行为。
这能确保生成的代码符合项目标准，提高了整体代码质量。
4. 多语言支持与领域特定知识：GitHub Copilot 不仅仅是一个代码生成工具，它还能结合上下文和注释，生成与特定领域相关的代码。
github copilot在数据库中应用场景全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：GitHub Copilot是一款基于人工智能的编程辅助工具，它可以帮助开发者更高效地编写代码。
在数据库领域，GitHub Copilot也有着广泛的应用场景，可以帮助开发人员提升开发效率，减少犯错几率。
本文将深入探讨GitHub Copilot在数据库中的应用场景。
一、数据库设计数据库设计是软件开发中非常重要的一个环节，好的数据库设计有助于系统的稳定性和性能优化。
GitHub Copilot可以帮助开发者快速生成数据库设计的代码，包括创建表结构、索引设计、外键关联等。
开发者只需要简单描述数据库表的结构和关系，Copilot就能够生成对应的代码，极大地减轻了开发者的工作量。
二、数据库查询在实际的应用开发中，数据库查询是频繁出现的操作，而且往往是比较复杂的操作。
GitHub Copilot可以根据开发者输入的查询条件，帮助生成查询语句，包括基本的查询、嵌套查询、多表连接查询等。
这无疑能够提高开发效率，减少编写错误的可能。
三、数据库ORM映射ORM(Object-Relational Mapping)是一种将对象模型和关系模型进行映射的技术，可以方便开发者操作数据库。
GitHub Copilot可以帮助开发者生成ORM映射的代码，包括实体类、数据访问层、事务管理等。
这使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而不必关注繁琐的ORM映射代码编写。
四、数据库迁移数据库迁移是将数据库结构从一个版本迁移到另一个版本的过程，通常在软件升级或迁移时会涉及到这一操作。
GitHub Copilot可以帮助开发者生成数据库迁移脚本，包括创建表、修改表结构、添加字段等。
这有助于开发人员更加方便地管理数据库版本，避免因为人为失误导致的数据丢失或错误。
五、性能优化数据库性能优化是数据库管理员和开发人员需要考虑的一个重要问题。
GitHub Copilot可以根据数据库的表结构和查询需求，提供一些性能优化的建议，例如索引优化、查询优化等。
google check语法
我想你是想问的是“Google Check”的语法问题。
词组“Google Check”本身是一个动词短语，表示在谷歌搜索引擎上检查或搜索某个内容。
它的语法结构通常是这样的：
主语 (通常是第一人称或第二人称)
+ 动词"Google Check" (用作及物动词)
+ 宾语 (需要检查或搜索的内容)
以下是一些例句：
1. I need to Google check the spelling of this word.
我需要在谷歌上检查这个单词的拼写。
2. Could you Google check the latest news for me?
你能否帮我在谷歌上检查最新的新闻？
3. She always Google checks recipes before cooking.
她做菜之前总是在谷歌上搜索食谱。
需要注意的是，“Google Check”是一个非正式用法，它在口语和非正式写作中比较常见，而在正式写作中可能需要使用更正式的表达方式。
gtest mock 原理
Google Test（简称gmock）是Google推出的一个C++单元测试框架。
Google Test的原理可以概括为以下几个步骤：
1. 定义Mock对象：用户在测试中需要模拟的对象被定义为一个Mock类，该类继承自待模拟的类（或接口），并重写其中的虚函数。
2. 设置行为：用户可以通过Google Mock提供的
EXPECT_CALL宏来为Mock对象设置特定的行为，例如设定调用次数、设定返回值、设定参数匹配等。
3. 运行测试：当测试运行到调用被Mock对象模拟的函数时，Google Mock将会自动捕获这个调用，并检查其是否满足之前设定的行为要求。
4. 断言结果：Google Mock会根据之前设定的行为要求来判断这个调用是否符合预期，并告知测试结果。
5. 清理资源：在测试结束后，Google Mock会自动释放Mock 对象所占用的资源。
通过上述步骤，Google Mock能够模拟系统中的对象，捕获对其的调用，并根据预定的行为要求进行断言，从而实现对被测程序的单元测试。
Google C++ Mocking CookbookVersion: 0.32作者：Adrian Alexander译者：Koala++ / 屈伟你来对地方了，这里你可以找到Google Mock的使用方法，但如果你还没有读过启蒙篇，建议你还是先去读一下吧，了解些基本知识。
注意，Google Mock定义在testing命名空间中。
你可以用using ::testing::Foo 来让代码有更好的可读性。
在本文中为了简洁起见，并不采用这种写法，但是在你自己的代码中应该用using。
Create Mock ClassesMocking Private or Protected Methods你必须将Mock函数定义( MOCK_METHOD* )放到Mock类的public:部分中，无论被Mock的函数在基类中是public，protected，还是private。
这样做是为了让ON_CALL 和EXPECT_CALL可以从Mock类外引用Mock函数。
( 是的，C++允许子类改变一个基类虚函数的访问权限)。
比如：class Foo {public:...virtual bool Transform(Gadget* g) = 0;protected:virtual void Resume();private:virtual int GetTimeOut();};class MockFoo : public Foo {public:...MOCK_METHOD1(Transform, bool(Gadget* g));// The following must be in the public section, even though the// methods are protected or private in the base class.MOCK_METHOD0(Resume, void());MOCK_METHOD0(GetTimeOut, int());};Mocking Overloaded MethodsMock重载函数的方法也是一样的，不需要使用别的方式：class Foo {...// Must be virtual as we'll inherit from Foo.virtual ~Foo();// Overloaded on the types and/or numbers of arguments.virtual int Add(Element x);virtual int Add(int times, Element x);// Overloaded on the const-ness of this object.virtual Bar& GetBar();virtual const Bar& GetBar() const;};class MockFoo : public Foo {...MOCK_METHOD1(Add, int(Element x));MOCK_METHOD2(Add, int(int times, Element x);MOCK_METHOD0(GetBar, Bar&());MOCK_CONST_METHOD0(GetBar, const Bar&());};注意：如果你并不Mock所有的重载函数，编译器会警告你基类中的一些函数被隐藏了。
修正的方法是用using将它们引入域中：class MockFoo : public Foo {...using Foo::Add;MOCK_METHOD1(Add, int(Element x));// We don't want to mock int Add(int times, Element x);...};Mocking Class TemplatesMock一个模板类，需要在MOCK_*宏后加上_T：template <typename Elem>class StackInterface {...// Must be virtual as we'll inherit from StackInterface.virtual ~StackInterface();virtual int GetSize() const = 0;virtual void Push(const Elem& x) = 0;};template <typename Elem>class MockStack : public StackInterface<Elem> {...MOCK_CONST_METHOD0_T(GetSize, int());MOCK_METHOD1_T(Push, void(const Elem& x));};Mocking Non-virtual MethodsGoogle Mock可以Mock非虚函数用在hi-perf dependency injection中。
Mock非虚函数时并不与真实的类共享一个公共的基类，你的Mock类与真实类将毫无关系，但两者所定义的函数却是一致的。
Mock非虚函数与Mock虚函数的语法是一致的：// A simple packet stream class. None of its members is virtual. class ConcretePacketStream {public:void AppendPacket(Packet* new_packet);const Packet* GetPacket(size_t packet_number) const;size_t NumberOfPackets() const;...};// A mock packet stream class. It inherits from no other, but defines // GetPacket() and NumberOfPackets().class MockPacketStream {public:MOCK_CONST_METHOD1(GetPacket, const Packet*(size_t packet_number)); MOCK_CONST_METHOD0(NumberOfPackets, size_t());...};注意与真实类不同的是Mock类没有定义AppenPacket()，但只要测试中没有调用到这个函数，这种写法是没有问题的。
接下来，你需要想出一种在正式代码中使用ConcretePacketStream，在测试代码中使用MockPacketStream的方法。
因为函数是非虚的，而两个类也是毫无关系的，所以你必须在编译时( 而不是运行时 )决定你使用的类。
其中一种方法是模板化需要用Packet Stream的代码。
具体一点，你在代码中使用一个针对packet stream模板参数。
在正式代码中，你可以用ConcretePacketStream来实例化，在测试中你用MockPacketStream来实例化。
下面是一个例子：template <class PacketStream>void CreateConnection(PacketStream* stream) { ... }template <class PacketStream>class PacketReader {public:void ReadPackets(PacketStream* stream, size_t packet_num);};然后你可以在正式代码中使用CreateConnection<ConcretePacketStream>()和PacketReader<ConcretePacketStream>，在测试代码中使用CreateConnection<MockPacketStream>和PacketReader<MockPacketStream>：MockPacketStream mock_stream;EXPECT_CALL(mock_stream, ...)...;.. set more expectations on mock_stream ...PacketReader<MockPacketStream> reader(&mock_stream);... exercise reader ...Mocking Free Functions可以使用Google Mock来Mock一个自由函数( 比如，普通C风格函数或是静态函数 )。
但你需要一个接口( 抽象类 )重写你的代码。
Mock并不直接调用自由函数( 暂且称之为OpenFile )，而是为它引入一个接口，并需要针对这个接口实现对函数对自由函数的调用：class FileInterface {public:...virtual bool Open(const char* path, const char* mode) = 0;};class File : public FileInterface {public:...virtual bool Open(const char* path, const char* mode) {return OpenFile(path, mode);}};你的代码可以通过FileInterface打开一个文件，现在函数更容易被Mock。
这看起来太麻烦了，但在现实中你通常可以将多个相关的函数放到一个接口中，所以为每个函数定义一个接口这种额外工作会少很多。
Nice Mocks and Strict Mocks如果一个没有指定EXPECT_CALL的Mock函数被调用了，Google Mock会打印一个”uninteresting call”警告。
这样做的合理性如下：●当测试写完之后，可能有新的函数加入到接口中。
而我们不能仅因为一个测试它不知道某个函数要被调用就失败。
●但是，这种情况也可能意味着测试中有bug，所以Google Mock也不能什么都不提示。
如果用户认为这些调用是无关的，它可以加入一个EXPECT_CALL来消除警告。
但是，有时你可能想消除所有的”uninteresting call”警告，但有时你可能想做刚好相反的事，即认为所有的”uninteresting call”都是错误。
Google Mock能让你在Mock 对象这个级别上选择你的决定。
