Wt 项目技术文档
2024-12-20 08:24:42作者:翟萌耘Ralph
1. 安装指南
要安装 Wt,您需要以下依赖项:
请参考 最小依赖版本 了解 Wt 支持的版本。
以下为可选依赖项:
- OpenSSL - 用于内置 httpd 的 SSL 和 WebSocket 支持
- Haru PDF 库 - 用于绘制 PDF
- GraphicsMagick - 用于绘制 PNG、GIF(在 Windows 上,可以使用 Direct2D 代替)
- PostgreSQL - 用于 PostgreSQL Dbo 后端
- MySQL 或 MariaDB - 用于 MySQL Dbo 后端
- ODBC 驱动 - 用于 Microsoft SQL Server Dbo 后端,以及 Unix-like 平台上的 unixODBC
- Firebird - 用于 Firebird Dbo 后端
- Pango - 用于 PDF 和光栅图像绘制的字体支持(在 Windows 上,可以使用 DirectWrite 代替)
- ZLib - 用于内置 httpd 的压缩
对于 FastCGI 连接器,您还需要:
- FastCGI 开发工具包 - 需要的 C/C++ 库(libfcgi++)
构建过程请参考以下指南:
2. 项目的使用说明
Wt 是一个用于开发 Web 应用的 C++ 库,包含了以下组件:
- libwt:一个用于创建控件的库
- libwthttp:(异步 I/O) HTTP/WebSockets 服务器
- libwtfcgi:Unix 平台的 FastCGI 连接器库
- libwtisapi:Windows 平台的 ISAPI 连接器库
- libwttest:一个用于测试的连接器环境
此外,它还包含了一个 C++ ORM,该 ORM 不仅可以用于 Web 应用中,也可以单独使用:
- libwtdbo:一个 C++ ORM
- libwtdbopostgres:PostgreSQL 后端
- libwtdbosqlite3:SQLite3 后端
- libwtdbomysql:MySQL 和 MariaDB 后端
- libwtdbomssqlserver:Microsoft SQL Server 后端
- libwtdbofirebird:Firebird 后端
更多示例和演示,请访问 Wt 主页。
3. 项目 API 使用文档
Wt 提供了丰富的 API,用于创建和管理 Web 应用。具体 API 文档请参考 Wt API 文档。
4. 项目安装方式
以下是 Wt 的几种安装方式:
- 通过包管理器:根据您的操作系统,您可能可以通过包管理器安装 Wt。例如,在 Ubuntu 上,您可以使用
apt-get install libwt-dev。 - 从源代码构建:按照上面的构建指南,从源代码构建 Wt。
- 商业许可:如果您需要商业支持或不需要开源代码,您可以购买商业许可。
请注意,本文档旨在提供项目的技术概述。有关更多详细信息,请访问 Wt 官方文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
577
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135