首页
/ vs-toolsets: 无缝集成外部编译器工具链至Visual Studio

vs-toolsets: 无缝集成外部编译器工具链至Visual Studio

2024-09-11 02:42:15作者:宣聪麟

项目介绍

vs-toolsets 是一个集合脚本和实用程序的仓库,专为支持在 Microsoft Visual Studio 2013 及更高版本中与外部编译器和链接器工具链集成而设计。它通过将这些工具集添加为新的解决方案平台,使开发者能够轻松地将其应用于现有解决方案中。项目特性包括无缝集成 Clang、Emscripten 等外部工具链,自适应调整项目属性对话框以显示特定于每个工具链的参数。

项目快速启动

安装步骤

确保您已安装了适合版本的 Visual Studio。然后,进行以下操作来设置 vs-toolsets:

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/crosire/vs-toolsets.git
    
  2. 复制文件夹: 根据您的 Visual Studio 版本,将 vs-toolsets 仓库中的所有文件夹复制到对应的目录:

    • 对于 Visual Studio 2017:
      %PROGRAMFILES(X86)%\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets
      
    • Visual Studio 2019:
      %PROGRAMFILES(X86)%\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160
      
    • Visual Studio 2022:
      %PROGRAMFILES%\Microsoft Visual Studio\2022\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160
      

完成以上步骤后,重启 Visual Studio 即可看到新增的工具集选项。

示例代码集成

假设您想要使用新添加的工具链编译一个简单的C++项目。首先,在 Visual Studio 中创建或打开一个项目,然后在项目属性中选择您刚集成的外部工具链作为“平台工具集”。例如,若选用了Clang工具集,编译和构建过程将自动采用该工具集的配置。

应用案例和最佳实践

在开发跨平台应用时,利用 vs-toolsets 可以高效地切换到如 Clang 的编译器,从而确保代码在不同环境下的兼容性。最佳实践包括在项目初期设置好所需的所有工具链,并通过持续集成(CI)系统验证项目在各工具链下的编译成功率,保证代码质量的一致性。

典型生态项目

vs-toolsets 直接服务于那些依赖于Visual Studio但又需利用其他编译技术(如LLVM用于性能优化、Emscripten用于Web端编译)的项目。比如,游戏开发领域经常使用此工具集来结合Visual Studio的强大调试功能和LLVM的性能优势,或者将C++代码编译成JavaScript以运行在网页上,实现跨平台发布。


这个简明的教程应该为您提供了一个清晰的起点,通过 vs-toolsets 成功集成并利用外部工具链,使得Visual Studio的使用更加灵活多变,满足多样化的开发需求。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
609
115
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
286
79
mdmd
✍ WeChat Markdown Editor | 一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器:支持 Markdown 语法、色盘取色、多图上传、一键下载文档、自定义 CSS 样式、一键重置等特性
Vue
111
25
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
60
48
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
45
29
go-stockgo-stock
🦄🦄🦄AI赋能股票分析:自选股行情获取,成本盈亏展示,涨跌报警推送,市场整体/个股情绪分析,K线技术指标分析等。数据全部保留在本地。支持DeepSeek,OpenAI, Ollama,LMStudio,AnythingLLM,硅基流动,火山方舟,阿里云百炼等平台或模型。
Go
1
0
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
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
205
57
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
184
34
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
182
44
frogfrog
这是一个人工生命试验项目,最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。
Java
8
0