plustache:C++中的Mustache模板引擎
2024-09-18 21:44:09作者:明树来
项目介绍
plustache 是一个基于C++的Mustache模板引擎实现。Mustache模板语言以其简洁性和通用性而闻名,广泛应用于各种编程语言中。plustache 项目的目标是将Mustache模板系统引入C++领域,为C++开发者提供一个简单、高效的模板解决方案。
项目技术分析
核心技术
- Mustache模板语言:
plustache完全遵循Mustache模板语言的规范,支持变量、部分、注释、分段、反向分段等功能。 - C++实现:项目使用C++语言进行开发,充分利用了C++的高性能和灵活性。
- 依赖库:项目依赖于Boost库,主要用于正则表达式和其他一些功能。此外,项目还集成了Google Test用于单元测试。
技术架构
plustache 的核心架构包括模板解析、上下文填充和模板渲染三个主要部分。模板解析器负责将Mustache模板转换为内部表示,上下文填充器则将数据与模板绑定,最后渲染器生成最终的输出。
项目及技术应用场景
应用场景
- Web开发:在C++的Web框架中,
plustache可以作为模板引擎,用于生成动态HTML页面。 - 配置文件生成:在需要生成配置文件的场景中,
plustache可以方便地根据模板生成配置文件。 - 报告生成:在生成报告或文档的场景中,
plustache可以用于动态生成内容。
技术优势
- 跨平台:
plustache支持多种操作系统,包括Linux、macOS和Windows。 - 易于集成:项目提供了简单的API,易于集成到现有的C++项目中。
- 高性能:基于C++的实现保证了高性能,适合对性能有较高要求的应用场景。
项目特点
特点概述
- 简单易用:
plustache提供了简洁的API,开发者可以快速上手。 - 功能全面:项目支持Mustache模板语言的所有核心功能,包括变量、分段、反向分段、注释等。
- 开源免费:项目采用MIT许可证,开发者可以自由使用、修改和分发。
使用示例
以下是一个简单的使用示例,展示了如何使用plustache生成HTML内容:
#include <string>
#include <plustache/plustache_types.hpp>
#include <plustache/template.hpp>
using std::string;
using PlustacheTypes::ObjectType;
using Plustache::template_t;
int main() {
ObjectType ctx;
ctx["title"] = "About";
ctx["name"] = "Daniel";
ctx["thing"] = "turtles";
template_t t;
string template("<h1>{{title}}</h1>\nHi I am {{name}}.\nI like {{thing}}.");
string result = t.render(template, ctx);
std::cout << result << std::endl;
return 0;
}
安装与测试
plustache 可以通过Packagecloud或源码编译安装。项目还提供了详细的单元测试指南,确保代码的稳定性和可靠性。
总结
plustache 是一个功能强大且易于使用的C++ Mustache模板引擎,适用于多种应用场景。无论你是Web开发者、配置文件生成器还是报告生成器,plustache 都能为你提供高效、灵活的模板解决方案。快来尝试吧!
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
532
3.74 K
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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
404
暂无简介
Dart
771
191
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
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
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355