plustache:C++中的Mustache模板引擎
2024-09-18 03:58:28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
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
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
226
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