如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
警告: 该仓库已被弃用,不再维护。
Datadog Agent Six 是一个围绕 CPython API 的 C++ 包装器,提供 C89 兼容的公共 API,支持多 Python 版本的嵌入和扩展后端。它允许客户端应用程序与 CPython 解耦,在运行时动态决定使用哪个 Python 版本,并相应地加载适当的后端库。
dlopen 动态加载适当的后端库Six 通过 include/datadog_agent_six.h 暴露 C89 兼容 API。使用 make2 和 make3 函数可在运行时加载相应的 Python 后端。在底层,该库提供 Six C++ 接口,任何受支持的后端都必须实现此接口,详情参见 include/six.h。
libdatadog-agent-three 和 libdatadog-agent-two 库通过链接不同版本的 CPython 库,分别提供对 Python 3 和 Python 2 的扩展与嵌入支持。
common 文件夹包含编译到 libdatadog-agent-three 和 libdatadog-agent-two 中的 C/C++ 模块,以避免代码重复。大多数用于扩展嵌入式解释器的代码都位于此目录。
cgo 能力的 Go 编译器(用于运行测试)使用 CMake 构建 Six:
首先运行配置器/生成器:
shcmake .
然后运行 make 构建项目:
shmake
demo 目录下提供了 C 应用程序示例,展示如何使用 Six。运行示例前,需要在 Python 环境中安装一些依赖。推荐使用虚拟环境:
如果本地克隆了 integrations-core 仓库,可通过以下命令安装所需依赖:
shpip install /path_to_integrations_core/datadog_checks_base pip install /path_to_integrations_core/directory
根据虚拟环境提供的 Python 版本,运行相应命令:
Python 2 (OSX):
shDYLD_LIBRARY_PATH=./three:./two ./demo/demo 2 $VIRTUAL_ENV
Python 2 (Unix):
shLD_LIBRARY_PATH=./three:./two ./demo/demo 2 $VIRTUAL_ENV
Python 3 (OSX):
shDYLD_LIBRARY_PATH=./three:./two ./demo/demo 3 $VIRTUAL_ENV
Python 3 (Unix):
shLD_LIBRARY_PATH=./three:./two ./demo/demo 3 $VIRTUAL_ENV
测试用例使用 Golang 和 cgo 编写,从根目录运行测试套件:
shmake -C test
该项目已被官方标记为弃用,不再接收更新和维护。建议寻找替代方案或迁移到最新的 Datadog Agent 组件。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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