Shiboken 的安装和配置教程
2025-05-12 07:21:05作者:伍希望
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
Shiboken 是一个开源项目,它提供了一套用于将 C++ 库暴露给 Python 的工具。它主要用于 PySide 项目,是 PySide 的核心组件之一。PySide 是 Qt 框架的 Python 绑定,允许开发者使用 Python 语言来创建跨平台的桌面应用程序。Shiboken 的主要编程语言是 C++ 和 Python。
2. 项目使用的关键技术和框架
Shiboken 使用了以下几个关键技术和框架:
- SIP (C++/Python 绑定生成器): SIP 是一个用于自动生成 C++ 和 Python 之间绑定的工具。
- CMake: 一个跨平台的安装(编译)工具,能够使用简单的声明性语句描述所有平台的安装(编译过程)。
- Qt: 一个跨平台的应用程序开发框架,用于创建图形界面程序。
- Python: 一个流行的解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。
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 Shiboken 之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖:
- Python (建议使用 Python 3)
- CMake
- GCC 或 Clang 编译器
- Qt 开发库
- SIP
安装步骤
以下是安装 Shiboken 的详细步骤:
-
克隆 Shiboken 仓库到本地:
git clone https://github.com/pyside/Shiboken.git -
进入 Shiboken 目录:
cd Shiboken -
创建一个构建目录并进入:
mkdir build cd build -
运行 CMake 配置脚本,指定 Python 路径和 Qt 库路径:
cmake .. -DPYTHON-devel/bin/python:PATH_TO_PYTHON -DQT_PREFIX:PATH_TO_QT请将
PATH_TO_PYTHON替换为 Python 的安装路径,PATH_TO_QT替换为 Qt 的安装路径。 -
开始编译 Shiboken:
make -
安装 Shiboken:
make install
安装完成后,您应该可以在 Python 中导入 Shiboken 并使用其功能。确保您的 Python 环境变量配置正确,以便能够找到安装的模块。
请注意,上述步骤是基于一般情况下的安装流程,具体步骤可能因操作系统和环境的差异而有所不同。在执行以上步骤时,请根据您自己的系统环境进行相应的调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- 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
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
381
456
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++
894
679
暂无简介
Dart
803
198
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
353
209
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
146
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
12
1
🔥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
68
20
🎉 (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
1.37 K
781