树表(TreeSheets)安装配置完全指南 - 开源小白入门篇
2026-01-25 06:24:42作者:齐冠琰
项目基础介绍: 树表(TreeSheets)是一款自由形式的数据组织工具,它完美融合了电子表格、思维导图、大纲视图和小型数据库的特点于一身。该软件特别适合进行复杂数据管理,从待办事项列表到项目管理,乃至信息呈现等多样化场景都能胜任。TreeSheets采用简洁的Zlib许可证发布,允许广泛的应用和修改。
主要编程语言和技术栈:
- **核心语言:**C++
- **关键技术框架:**wxWidgets,一个用于构建跨平台GUI应用程序的库。
- **其他组件:**HTML用于文档部分,CMake作为构建系统,NSIS用于Windows上的安装程序打包。
准备工作及详细安装步骤:
Windows环境安装步骤:
-
下载并准备wxWidgets:
- 克隆最新开发版wxWidgets至本地:通过Git克隆仓库,并启用子模块。
- 使用Visual Studio 2022打开
wxWidgets\build\msw\wx_vc17.sln。 - 设置解决方案配置为“Debug”和“Release”,确保多线程调试和多线程库选项正确设置。
-
获取TreeSheets源码:
- 同样通过Git克隆
https://github.com/aardappel/treesheets.git到本地。
- 同样通过Git克隆
-
编译TreeSheets:
- 确保wxWidgets目录与TreeSheets的
src目录平行。 - 打开TreeSheets解决方案文件,并编译。若一切配置得当,无需额外修改即可编译成功。
- 确保wxWidgets目录与TreeSheets的
-
创建安装包(可选):
- 使用NSIS,编译
TS_installer.nsi以生成安装程序。
- 使用NSIS,编译
Linux环境安装步骤(以Ubuntu为例):
-
环境配置:
- 安装必要的依赖项,如git和CMake。
- 克隆TreeSheets和wxWidgets源码到本地。
-
构建wxWidgets:
- 利用CMake配置构建过程,并确保wxWidgets被作为子项目静态链接。
- 若选择动态链接,需单独构建wxWidgets并调整CMake选项。
-
编译TreeSheets:
- 在TreeSheets根目录下,运行CMake命令指定构建类型为Release。
- 使用CMake的构建指令编译项目。
-
安装与部署:
- 可通过CMake安装命令将TreeSheets安装到系统路径,或手动将
TS文件夹分发给用户。
- 可通过CMake安装命令将TreeSheets安装到系统路径,或手动将
macOS环境安装步骤:
-
构建wxWidgets:
- 在wxWidgets源代码目录内,按照特定的macOS配置参数编译wxWidgets,包括支持Unicode和Cocoa界面。
-
- 使用Xcode打开osx/TreeSheets项目,配置为支持x64和arm64架构。
- 编译应用,并将生成的应用程序与
TS文件夹中的资源合并。
注意事项:
- 在所有平台上,确保环境已配置好CMake和必要的编译器(如GCC或Clang)。
- 对于Linux和macOS,熟悉终端操作是基本要求,这包括使用命令行工具执行编译命令。
- 记得在测试安装后的TreeSheets时,检查所有关键功能是否正常运作,以确保安装配置的成功。
通过遵循上述步骤,即便对开源项目不熟悉的用户也能顺利安装并开始使用树表(TreeSheets),享受其强大而灵活的数据管理能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
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
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- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
最新内容推荐
绝杀 Tauri/Pake Mac 打包报错:`failed to run xattr` 的底层逻辑与修复方案避坑指南:Pake 打包网页为何“高级功能失效”?深度解析拖拽与下载的底层限制Tauri/Pake 体积极限优化:如何把 12MB 的应用无情压榨到 2MB 以内?受够了 100MB+ 的套壳 App?最强 Electron 替代方案 Pake 深度测评与原理解析告别臃肿积木!用 Pake 1 分钟把任意网页变成 3MB 桌面 App(附国内极速环境包)智能票务抢票系统:突破手动抢票瓶颈的效率革命方案如何利用Path of Building PoE2高效规划流放之路2角色构建代码驱动的神经网络可视化:用PlotNeuralNet绘制专业架构图whisper.cpp CUDA加速实战指南:让语音识别效率提升6倍的技术解析Windows 11系统PicGo高效解决安装与更新全流程指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
663
4.27 K
deepin linux kernel
C
28
15
Ascend Extension for PyTorch
Python
506
612
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++
941
868
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
394
292
暂无简介
Dart
911
219
🎉 (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
1.54 K
894
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
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
1.07 K
557