LevelDB 项目技术文档
2024-12-25 07:35:35作者:卓炯娓
1. 安装指南
1.1 环境准备
在开始安装之前,请确保您的开发环境已经配置好以下工具和库:
- Xcode(用于iOS开发)
- Git(用于克隆项目)
- Make(用于编译LevelDB库)
1.2 安装步骤
-
拖入头文件和实现文件:
- 将
LevelDB.h和LevelDB.mm文件拖入您的项目中。
- 将
-
克隆LevelDB库:
- 使用Git克隆Google的LevelDB库,建议将其作为您项目的子模块:
git submodule add http://code.google.com/p/leveldb/source/checkout leveldb
- 使用Git克隆Google的LevelDB库,建议将其作为您项目的子模块:
-
编译LevelDB库:
- 进入LevelDB库的源代码目录,运行以下命令以编译库文件:
make PLATFORM=IOS
- 进入LevelDB库的源代码目录,运行以下命令以编译库文件:
-
添加依赖库:
- 将生成的
libleveldb.a文件添加到您的项目中,作为依赖库。
- 将生成的
-
配置头文件路径:
- 将
leveldb/include路径添加到您的头文件搜索路径中。
- 将
-
确保文件类型:
- 确保任何导入LevelDB的类文件都是
.mm文件,因为LevelDB是用C++编写的,只能被Objective-C++文件包含。
- 确保任何导入LevelDB的类文件都是
2. 项目使用说明
2.1 初始化数据库
在您的项目中,可以通过以下代码初始化一个LevelDB数据库:
LevelDB *ldb = [LevelDB databaseInLibraryWithName:@"test.ldb"];
2.2 数据存储与读取
LevelDB支持存储和读取多种类型的数据,包括字符串和字典。以下是一些示例代码:
2.2.1 存储字符串
[ldb setObject:@"laval" forKey:@"string_test"];
NSLog(@"String Value: %@", [ldb getString:@"string_test"]);
2.2.2 存储字典
[ldb setObject:[NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:@"val1", @"key1", @"val2", @"key2", nil] forKey:@"dict_test"];
NSLog(@"Dictionary Value: %@", [ldb getDictionary:@"dict_test"]);
3. 项目API使用文档
3.1 初始化API
+ (LevelDB *)databaseInLibraryWithName:(NSString *)fileName;- 描述:在应用程序的Library目录中初始化一个LevelDB数据库。
- 参数:
fileName- 数据库文件的名称。 - 返回值:返回一个
LevelDB对象。
3.2 数据存储API
- (void)setObject:(id)value forKey:(NSString *)key;- 描述:将一个对象存储到LevelDB中。
- 参数:
value- 要存储的对象;key- 存储的键。
3.3 数据读取API
-
- (id)getObject:(NSString *)key;- 描述:根据键读取存储的对象。
- 参数:
key- 存储的键。 - 返回值:返回存储的对象。
-
- (NSString *)getString:(NSString *)key;- 描述:根据键读取存储的字符串。
- 参数:
key- 存储的键。 - 返回值:返回存储的字符串。
-
- (NSDictionary *)getDictionary:(NSString *)key;- 描述:根据键读取存储的字典。
- 参数:
key- 存储的键。 - 返回值:返回存储的字典。
4. 项目安装方式
4.1 手动安装
按照上述安装指南中的步骤,手动将LevelDB库和相关文件集成到您的项目中。
4.2 使用子模块
建议将LevelDB库作为子模块添加到您的项目中,以便于版本管理和更新。
通过以上步骤,您可以成功安装并使用LevelDB库,实现高效的数据存储与读取。
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