argagg 项目教程
2024-09-24 12:28:30作者:裘旻烁
1. 项目的目录结构及介绍
argagg 项目的目录结构如下:
argagg/
├── doc/
├── examples/
├── include/
│ └── argagg/
├── packaging/
│ └── rpm/
├── test/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── CHANGELOG
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
└── README.md
目录介绍:
- doc/: 包含项目的文档文件。
- examples/: 包含示例代码,展示了如何使用 argagg 解析命令行参数。
- include/argagg/: 包含 argagg 的核心头文件,如
argagg.hpp。 - packaging/rpm/: 包含用于打包项目的 RPM 相关文件。
- test/: 包含项目的测试代码,用于验证 argagg 的功能。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- .travis.yml: Travis CI 配置文件,用于持续集成。
- CHANGELOG: 项目变更日志。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- LICENSE: 项目许可证文件,MIT 许可证。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
2. 项目的启动文件介绍
argagg 是一个头文件库,没有传统的“启动文件”。核心功能通过 include/argagg/argagg.hpp 头文件提供。用户只需包含此头文件即可使用 argagg 解析命令行参数。
3. 项目的配置文件介绍
argagg 项目没有传统的配置文件。其配置主要通过代码中的初始化列表来定义命令行参数解析规则。以下是一个简单的示例:
#include "argagg/argagg.hpp"
int main(int argc, char *argv[]) {
argagg::parser argparser {{
{ "help", {"-h", "--help"}, "shows this help message", 0 },
{ "delim", {"-d", "--delim"}, "delimiter (default: )", 1 },
{ "num", {"-n", "--num"}, "number", 1 },
}};
try {
argagg::parser_results args = argparser.parse(argc, argv);
if (args["help"]) {
std::cerr << argparser;
return EXIT_SUCCESS;
}
auto delim = args["delim"].as<std::string>(" ");
int num = args["num"].as<int>(0);
// 处理其他逻辑
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << e.what() << '\n';
return EXIT_FAILURE;
}
return EXIT_SUCCESS;
}
在这个示例中,argagg::parser 对象通过初始化列表定义了三个选项:help、delim 和 num。每个选项定义了其名称、触发标志、帮助信息和期望的参数数量。
通过这种方式,用户可以在代码中灵活配置命令行参数解析规则。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
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
224
92
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
723
175
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
10
1
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++
849
441
🎉 (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
1.27 K
701
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19