SCPI Parser 库技术文档
2024-12-27 23:42:00作者:殷蕙予
本文档将为您提供关于SCPI Parser库的安装指南、使用说明以及API使用文档,帮助您更好地理解和利用该库。
1. 安装指南
SCPI Parser库是基于C++编写的,您可以通过以下步骤进行安装:
-
获取源代码:首先,您需要从GitHub上克隆或下载SCPI Parser库的源代码。
git clone https://github.com/j123b567/scpi-parser.git -
编译库:在获取源代码后,使用C++编译器编译库文件。
cd scpi-parser mkdir build cd build cmake .. make -
安装:编译成功后,您可以将库文件安装到系统中。
sudo make install
2. 项目的使用说明
SCPI Parser库的核心功能是解析SCPI命令。以下是一些基本的使用示例:
基本命令解析
#include <scpi/scpi.h>
SCPIinterpreter inter;
SCPI_ErrorInfo error;
inter.execute("*IDN?", &error);
if (error.enabled) {
// 处理错误
}
参数解析
double value;
SCPI_ParamDouble(&value, &error);
if (error.enabled) {
// 处理错误
}
请确保在调用这些函数前已经初始化了SCPIinterpreter对象,并在需要时处理任何错误。
3. 项目API使用文档
以下是SCPI Parser库的一些核心API的简要说明。
命令模式支持
- Short and long form:例如
MEASure表示MEAS或MEASURE命令。 - Common command:例如
*CLS。 - Compound command:例如
CONFigure:VOLTage。 - Query command:例如
MEASure:VOLTage?、*IDN?。
参数类型支持
- Decimal:例如
10、10.5。 - Decimal with suffix:例如
-5.5 V、1.5 KOHM。 - Hexadecimal:例如
#HFF。 - Octal:例如
#Q77。 - Binary:例如
#B11。 - String:例如
"text"、'text'。 - Arbitrary block:例如
#12AB。 - Program expression:例如
(1)。 - Numeric list:例如
(1,2:50,80)。 - Channel list:例如
(@1!2:3!4,5!6)。 - Character data:例如
MINimum、DEFault、INFinity。
4. 项目安装方式
如前所述,项目安装方式主要包括从GitHub上获取源代码,编译,然后安装到系统中。以下是具体的步骤:
- 克隆或下载源代码。
- 编译源代码。
- 安装编译后的库。
请确保您的系统中已安装了C++编译器和相关依赖。
通过本文档,您应该能够开始使用SCPI Parser库,并理解其API的使用方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0117- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
SenseNova-U1-8B-MoT-SFTenseNova U1 是一系列全新的原生多模态模型,它在单一架构内实现了多模态理解、推理与生成的统一。 这标志着多模态AI领域的根本性范式转变:从模态集成迈向真正的模态统一。SenseNova U1模型不再依赖适配器进行模态间转换,而是以原生方式在语言和视觉之间进行思考与行动。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
718
4.58 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
583
719
deepin linux kernel
C
28
16
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++
965
960
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
419
364
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
750
117
🎉 (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
1.63 K
956
昇腾LLM分布式训练框架
Python
154
180
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
342
390
暂无简介
Dart
957
238