【亲测免费】 CodeLLDB 项目教程
2026-01-17 08:39:59作者:范靓好Udolf
1. 项目的目录结构及介绍
CodeLLDB 是一个基于 LLDB 的 VSCode 原生调试器扩展。以下是项目的目录结构及其介绍:
codelldb/
├── adapter/
├── cmake/
├── debuggee/
├── extension/
├── formatters/
├── images/
├── lldb/
├── syntaxes/
├── tests/
├── tools/
├── typings/
├── .gitignore
├── BUILDING.md
├── CHANGELOG.md
├── CMakeLists.txt
├── Cargo.lock
├── Cargo.toml
├── LICENSE
├── MANUAL.md
├── README.md
├── azure-pipelines.yml
├── cargo_config.unix.toml
├── cargo_config.windows.toml
目录介绍
- adapter/: 包含调试器适配器的相关文件。
- cmake/: 包含 CMake 构建系统的相关文件。
- debuggee/: 包含调试目标的相关文件。
- extension/: 包含 VSCode 扩展的主要代码。
- formatters/: 包含数据格式化器的相关文件。
- images/: 包含项目使用的图像文件。
- lldb/: 包含 LLDB 调试器的相关文件。
- syntaxes/: 包含语法定义的相关文件。
- tests/: 包含测试脚本和测试数据。
- tools/: 包含开发工具和辅助脚本。
- typings/: 包含类型定义的相关文件。
- .gitignore: Git 忽略文件。
- BUILDING.md: 构建指南。
- CHANGELOG.md: 变更日志。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- Cargo.lock: Cargo 锁定文件。
- Cargo.toml: Cargo 配置文件。
- LICENSE: 项目许可证。
- MANUAL.md: 用户手册。
- README.md: 项目自述文件。
- azure-pipelines.yml: Azure Pipelines 配置文件。
- cargo_config.unix.toml: Unix 系统上的 Cargo 配置文件。
- cargo_config.windows.toml: Windows 系统上的 Cargo 配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
CodeLLDB 项目的启动文件主要是 extension/src/extension.ts。这个文件是 VSCode 扩展的入口点,负责初始化调试器并注册各种调试功能。
// extension/src/extension.ts
import * as vscode from 'vscode';
import { DebugAdapterDescriptorFactory } from './debugAdapterDescriptorFactory';
import { Logger } from './logger';
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
const logger = new Logger();
context.subscriptions.push(vscode.debug.registerDebugAdapterDescriptorFactory('lldb', new DebugAdapterDescriptorFactory(logger)));
}
export function deactivate() {
// Clean up resources if necessary
}
启动文件功能
- 激活扩展:
activate函数在扩展被激活时调用,注册调试适配器工厂。 - 注销扩展:
deactivate函数在扩展被停用时调用,进行资源清理。
3. 项目的配置文件介绍
CodeLLDB 项目的配置文件主要包括 Cargo.toml 和 launch.json。
Cargo.toml
Cargo.toml 是 Rust 项目的配置文件,定义了项目的依赖、构建选项和其他元数据。
[package]
name = "codelldb"
version = "1.0.0"
edition = "2018"
[dependencies]
vscode = "1.0.0"
launch.json
launch.json 是 VSCode 的调试配置文件,定义了调试会话的启动配置。
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "Debug with CodeLLDB",
"type": "lldb",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/target/debug/my_program",
"args": [],
"cwd": "${workspaceFolder}",
"sourceLanguages": ["rust"]
}
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
479
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
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
11
1
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
248
105
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++
850
451
🔥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
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885