Clean-Code-in-C- 的安装和配置教程
2025-05-23 22:26:07作者:明树来
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
Clean-Code-in-C- 是一个开源项目,旨在帮助开发者学习和掌握在 C# 编程语言中编写整洁代码的最佳实践。这个项目基于 Packt Publishing 出版的书籍《Clean Code in C#》,提供了书中示例代码的完整实现。项目的主要编程语言是 C#,同时也涉及一些 JavaScript 代码。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了以下关键技术和框架:
- C#:作为主要的编程语言,C# 提供了丰富的类库和框架支持。
- .NET:项目构建在 .NET 框架之上,利用其提供的各种库和工具。
- Visual Studio:项目可以使用 Visual Studio 进行开发,这是一个强大的集成开发环境(IDE),提供了代码编辑、调试、编译等功能。
- 设计模式:项目中使用了多种设计模式来优化代码结构和提高代码的可维护性。
- 单元测试:项目包含单元测试,以确保代码的稳定性和可靠性。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的计算机上已经安装以下软件:
- 操作系统:Windows、Mac OS X 或 Linux 中的任何一个版本。
- Visual Studio 2019:确保安装了 Community、Professional 或 Enterprise 版本。
- ** Atom**:一个可选的文本编辑器,可用于代码编辑。
- Postman:一个可选的应用程序,可用于测试 API。
安装步骤
-
克隆项目
打开命令行或终端,使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/PacktPublishing/Clean-Code-in-C-.git -
打开项目
克隆完成后,使用 Visual Studio 打开项目文件夹中的
.sln文件。cd Clean-Code-in-C- code .或者直接在 Visual Studio 中打开
.sln文件。 -
安装依赖
在 Visual Studio 中,确保安装了所有必要的 NuGet 包。通常,这些包已经包含在项目中,但如果缺少,你可以通过 Visual Studio 的 NuGet 包管理器进行安装。
-
配置环境
根据项目需求,你可能需要配置一些环境变量或修改配置文件(例如
app.config或web.config)。 -
运行项目
在 Visual Studio 中,按下 F5 键或点击“开始”按钮来运行项目。如果一切配置正确,项目应该会启动并运行。
-
进行开发和测试
现在,你可以开始根据项目结构和代码进行开发和测试了。记得经常运行单元测试来验证代码的改动。
通过以上步骤,你应该能够成功安装和配置 Clean-Code-in-C- 项目,并开始学习如何编写整洁的 C# 代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868