C++命令行解析器cmdline使用文档
2024-12-23 13:33:32作者:邵娇湘
1. 安装指南
由于cmdline只有一个头文件,因此安装非常简单。您只需将cmdline.h文件复制到您的项目目录中即可。
// include cmdline.h
#include "cmdline.h"
确保您的编译器能够找到cmdline.h文件,可能需要设置包含目录。
2. 项目使用说明
cmdline是一个简单的命令行解析器,它能够帮助您轻松解析命令行参数。以下是基本的使用步骤:
- 创建一个
cmdline::parser对象。 - 使用
add方法添加参数。 - 调用
parse_check方法解析命令行参数。 - 使用
get方法获取参数值,使用exist方法检查布尔标志。
cmdline::parser a;
a.add<string>("host", 'h', "host name", true, "");
a.add<int>("port", 'p', "port number", false, 80, cmdline::range(1, 65535));
a.add<string>("type", 't', "protocol type", false, "http", cmdline::oneof<string>("http", "https", "ssh", "ftp"));
a.add("gzip", '\0', "gzip when transfer");
a.parse_check(argc, argv);
解析完成后,您可以通过get方法获取参数值:
cout << a.get<string>("type") << "://"
<< a.get<string>("host") << ":"
<< a.get<int>("port") << endl;
如果存在gzip标志,可以通过exist方法进行检查:
if (a.exist("gzip")) cout << "gzip" << endl;
3. 项目API使用文档
以下是cmdline的一些主要API:
add<T>:添加一个命令行参数,T是参数的类型。parse_check:解析命令行参数,并检查错误和帮助标志。get<T>:获取参数值。exist:检查布尔标志是否存在。
add方法
add方法的原型是:
void add(const string& long_name, char short_name, const string& description, bool mandatory, const T& default_value, const Constraint& constraint = Constraint());
long_name:参数的长名称。short_name:参数的短名称,如果没有则使用'\0'。description:参数的描述。mandatory:参数是否必须。default_value:参数的默认值(仅当mandatory为false时使用)。constraint:参数的约束条件(可选)。
parse_check方法
parse_check方法的原型是:
void parse_check(int argc, char* argv[]);
argc:参数数量。argv:参数数组。
get方法
get方法的原型是:
T get(const string& option_name);
option_name:要获取值的参数名称。
exist方法
exist方法的原型是:
bool exist(const string& option_name);
option_name:要检查的布尔标志名称。
4. 项目安装方式
如前所述,由于cmdline只有一个头文件,因此安装方式非常简单。只需将cmdline.h复制到您的项目目录中,并在您的编译器中设置相应的包含目录即可。无需其他复杂的安装步骤。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
231
83
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310