argagg 项目教程
2024-09-18 07:07:05作者:虞亚竹Luna
1. 项目介绍
argagg 是一个简单的 C++11 命令行参数解析器。它通过单次遍历所有参数,识别以 -(短选项)或 --(长选项)为前缀的标志,并将它们聚合到易于访问的结构中。argagg 旨在以简单的方式实现大多数参数解析需求,并提供易于使用的 API。它支持 POSIX 推荐的参数语法约定,并且类型处理被推迟到访问时,因此结果结构最终只是指向原始命令行参数 C-strings 的指针。
2. 项目快速启动
安装
argagg 只需要一个头文件 argagg.hpp,因此你可以将其复制到你的项目中。如果你想正确安装它,可以使用 CMake 脚本。以下是使用 CMake 安装的步骤:
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make install
使用示例
以下是一个简单的使用示例,展示了如何定义和解析命令行参数:
#include <iostream>
#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 },
}};
argagg::parser_results args;
try {
args = argparser.parse(argc, argv);
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << e.what() << '\n';
return EXIT_FAILURE;
}
if (args["help"]) {
std::cerr << "Usage: program [options] ARG1 ARG2\n" << argparser;
return EXIT_SUCCESS;
}
auto delim = args["delim"].as<std::string>(" ");
int x = args["num"].as<int>(0);
std::cout << "Delimiter: " << delim << '\n';
std::cout << "Number: " << x << '\n';
return EXIT_SUCCESS;
}
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
argagg 适用于需要简单、快速解析命令行参数的 C++ 项目。例如,一个命令行工具可能需要解析用户输入的选项和参数,argagg 可以帮助你轻松实现这一功能。
最佳实践
- 定义清晰的选项:在定义选项时,确保每个选项都有明确的名称、标志、帮助信息和期望的参数数量。
- 处理异常:在解析参数时,使用
try-catch块来捕获并处理可能的异常,以确保程序的健壮性。 - 提供帮助信息:通过检查
help选项并输出帮助信息,帮助用户了解如何使用你的程序。
4. 典型生态项目
argagg 是一个独立的命令行参数解析器,但它可以与其他 C++ 项目结合使用,例如:
- CMake:用于构建和管理 C++ 项目的工具。
- Doxygen:用于生成代码文档的工具。
- Boost:一个广泛使用的 C++ 库集合,提供了许多有用的功能。
通过结合这些工具,你可以构建一个功能强大且易于维护的 C++ 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
775
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
407
🎉 (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
1.34 K
757
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
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
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
250