【亲测免费】 CrowCpp/Crow 开源项目使用教程
2026-01-23 05:36:25作者:宗隆裙
1. 项目的目录结构及介绍
CrowCpp/Crow 项目的目录结构如下:
CrowCpp/Crow/
├── cmake/
├── docs/
├── examples/
├── include/
├── scripts/
├── tests/
├── .clang-format
├── .coveralls.yml
├── .drone.yml
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── CMakeLists.txt
├── Doxyfile
├── LICENSE
├── README.md
├── logo55.png
├── mkdocs.yml
└── vcpkg.json
目录结构介绍
- cmake/: 包含与 CMake 构建系统相关的文件。
- docs/: 包含项目的文档文件。
- examples/: 包含使用 Crow 框架的示例代码。
- include/: 包含 Crow 框架的头文件。
- scripts/: 包含项目的脚本文件。
- tests/: 包含项目的测试代码。
- .clang-format: 用于代码格式化的配置文件。
- .coveralls.yml: 用于代码覆盖率服务的配置文件。
- .drone.yml: 用于 Drone CI 的配置文件。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- .travis.yml: 用于 Travis CI 的配置文件。
- CMakeLists.txt: CMake 构建系统的配置文件。
- Doxyfile: Doxygen 文档生成器的配置文件。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的介绍和使用说明。
- logo55.png: 项目的 Logo 图片。
- mkdocs.yml: MkDocs 文档生成器的配置文件。
- vcpkg.json: vcpkg 包管理器的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
CrowCpp/Crow 项目的启动文件通常是 examples/ 目录下的示例代码文件。以下是一个简单的启动文件示例:
#include "crow.h"
int main() {
crow::SimpleApp app;
CROW_ROUTE(app, "/")([](){
return "Hello, world!";
});
app.port(18080).multithreaded().run();
}
启动文件介绍
- crow.h: 包含 Crow 框架的所有头文件。
- crow::SimpleApp: 创建一个简单的 Crow 应用实例。
- CROW_ROUTE: 定义一个路由,当访问根路径
/时,返回 "Hello, world!"。 - app.port(18080).multithreaded().run(): 设置应用的端口为 18080,启用多线程,并启动应用。
3. 项目的配置文件介绍
CrowCpp/Crow 项目的配置文件主要包括以下几个:
CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.1)
project(CrowCpp)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
include_directories(include)
add_subdirectory(examples)
add_subdirectory(tests)
配置文件介绍
- cmake_minimum_required(VERSION 3.1): 设置 CMake 的最低版本要求。
- project(CrowCpp): 定义项目名称。
- set(CMAKE_CXX_STANDARD 11): 设置 C++ 标准为 C++11。
- include_directories(include): 包含头文件目录。
- add_subdirectory(examples): 添加示例代码目录。
- add_subdirectory(tests): 添加测试代码目录。
通过以上配置文件,可以构建和运行 CrowCpp/Crow 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
655
4.26 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
499
605
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
390
284
🎉 (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
1.53 K
889
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++
939
860
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557
暂无简介
Dart
902
217
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
132
207
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
195