libadalang 的安装和配置教程
2025-04-26 07:07:42作者:谭伦延
1. 项目基础介绍和主要编程语言
libadalang 是一个由 AdaCore 开发的开源项目,它提供了一个 Ada 语言的可扩展解析和静态分析库。Ada 是一种历史悠久、功能强大的编程语言,广泛应用于嵌入式系统、实时系统以及航空航天等领域。libadalang 的目的是为了提供一个易于使用的工具,帮助开发者在这些领域进行更有效的编程。
libadalang 的主要编程语言是 Ada,同时也使用了 C 和 C++ 来实现与底层操作系统的接口。
2. 项目使用的关键技术和框架
libadalang 使用了以下关键技术和框架:
- Ada Parsing and Analysis: 核心功能是对 Ada 代码进行解析和静态分析,提供丰富的语法和语义信息。
- GNAT Compile Kit (GCK): 利用 GCK 来提供 Ada 编译和链接能力。
- libffi: 用于在运行时动态调用任何函数,这在分析代码时很有用。
- Python Bindings: 通过 Python 绑定,使得 libadalang 能够在 Python 环境中使用,增加了其灵活性。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 libadalang 之前,需要确保您的系统已经安装了以下依赖:
- GCC 或 Clang 编译器
- GNAT 编译器,可以是 GNAT Community Edition 或 GNAT Pro
- Python 3 及以上版本
- make 工具
- Git 版本控制系统
安装步骤
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/AdaCore/libadalang.git cd libadalang -
安装依赖项:
根据您的操作系统,您可能需要安装不同的依赖项。以下以 Ubuntu 系统为例:
sudo apt-get install build-essential gnat gnat-9 libgnat-9 libgpr2-9 -
编译和安装 libadalang:
make sudo make install这将在默认位置安装 libadalang。
-
安装 Python 绑定(可选):
如果您希望在 Python 中使用 libadalang,需要安装 Python 绑定:
cd langkit make sudo make install然后安装 Python 包:
cd ../python bind python3 setup.py install
完成以上步骤后,libadalang 应该已经成功安装并可以在您的系统中使用了。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
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
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134