CppFormat库中高效拼接格式化参数的实现方法
2025-05-10 11:00:53作者:冯梦姬Eddie
在C++开发中,字符串格式化是一个常见需求,而CppFormat库(即fmt库)提供了强大的格式化功能。本文将探讨如何高效地实现多个参数的格式化拼接,这是许多开发者在使用fmt库时遇到的典型问题。
问题背景
开发者经常需要将多个参数格式化为字符串并拼接起来,类似于将每个参数通过std::to_string转换后拼接。使用fmt库时,我们希望保持其类型擦除和高效分发的优势,同时实现这种拼接功能。
初步解决方案
最直观的实现方式是使用可变参数模板和折叠表达式:
template <typename... Args>
std::string concat_formatted(Args const&... args) {
return (std::string{} + ... + fmt::format("{}", args));
}
但这种实现效率低下,因为它会:
- 为每个参数创建临时字符串
- 进行多次内存分配
- 产生不必要的字符串拷贝
改进方案
更高效的实现方式是使用fmt库的内部机制:
std::string vconcat_format(fmt::format_args args) {
auto buffer = fmt::memory_buffer();
auto out = fmt::appender(buffer);
auto i = 0;
for (auto arg = args.get(i); arg; ++i, arg = args.get(i)) {
arg.visit(fmt::detail::default_arg_formatter<char>{out});
}
return std::string{buffer.data(), buffer.size()};
}
template <typename... Args>
std::string concat_format(Args const&... args) {
return vconcat_format(fmt::make_format_args(args...));
}
这种方法直接操作格式化参数,避免了中间字符串的创建和拷贝,性能更高。
最优解决方案
经过讨论和优化,最终推荐的实现方式是:
template <typename Out, typename... Args>
Out concat_format_to(Out out, Args const&... args) {
((out = fmt::format_to(std::move(out), "{}", args)), ...);
return out;
}
template <typename... Args>
std::string concat_format(Args const&... args) {
auto buffer = fmt::memory_buffer();
concat_format_to(fmt::appender(buffer), args...);
return std::string{buffer.data(), buffer.size()};
}
这种实现:
- 使用
fmt::format_to直接写入内存缓冲区 - 避免了多次内存分配
- 保持了fmt库的类型擦除优势
- 生成的机器码更精简
性能优化技巧
对于追求极致性能的场景,可以使用fmt库的格式字符串编译功能。这可以避免运行时解析"{}"格式字符串的开销,因为编译器会在编译时完成解析工作。
总结
在C++中使用fmt库高效拼接格式化参数时,应避免创建中间字符串对象,而是直接操作内存缓冲区。通过fmt::format_to和内存缓冲区的组合,可以实现既高效又简洁的解决方案。对于性能关键路径,还可以利用格式字符串编译进一步优化。
这些技术不仅适用于简单的参数拼接,也可以扩展到更复杂的格式化场景,是每个C++开发者都应该掌握的核心技能。
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。C030
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
426
3.26 K
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++
689
335
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
265
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
19
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
25
30