当前位置: 首页 > news >正文

3.qml与c++模块化开发

目录

  • 模块化开发
  • 封装c++模块并使用
  • 封装qml模块并使用

模块化开发

什么是模块化开发呢?

举个例子:
我们有一台台式电脑,我们台式电脑有显卡,内存,磁盘,cpu,键盘,鼠标等
你可以将这些部件当做模块
我们鼠标坏了换鼠标,我们显卡坏了换显卡
以前是焊死在一起的,坏了一块就得全部丢了,现在不一样了,模块化合并?
哪里坏了,替换哪里,哪里更新换代了,我们买个新的换上去就行了?

好了,说回代码,无论是c++,还是qml模块化管理
都离不开 .pri文件 有了它我们可以快速引入到自己的项目中,我们只需要拷贝某个模块项目的程序
然后在我们的程序里面,在工程文件.pro里面使用

include($$PWD/???/demo.pri)

如果是c++模块那么直接用就可以了
如果是qml模块那就我们的main.cpp里面多做一点处理

封装c++模块并使用

假设我想创建一个-----工具库模块叫flutool,里面就放一些工具类,比如 FileUtil, JsonUtil,IdUtil
然后提供给我一个demo项目untitled使用
在这里插入图片描述在这里插入图片描述
当然我们也并非一定要创建一个库项目,你创建一个qwidget项目都可以编译成库
只需要修改工程文件*.pro中

TEMPLATE = lib

就可以将我们的项目编译成库,以下是我的项目结构,待会我们主项目untitled
就直接快速引入模块flutool并使用模块里面的东西在这里插入图片描述

我们在flutool项目中创建flutool.pri文件,这个文件就是方便我们快速被其他项目使用的一个文件
在这里插入图片描述
在模块项目里面做一些处理,不要生成影子文件
在这里插入图片描述
没有影子文件,我们可以看到我们的库生成放到了release文件夹里面了
在这里插入图片描述
好,接下来写我们的flutool.pri文件
其中这里面的$$PWD指的是当前pro文件所在的目录,到这里我们的模块程序已经完成了,剩下的就升级优化代码了

HEADERS += \$$PWD/IdUtil.h \#如果不编译成库,则引入cpp
#修改后,与使用的项目一起编译
SOURCES += \INCLUDEPATH += \$$PWD/#编译成库,则导入库
#修改后需要重新编译成库,供其他项目使用
LIBS += \-L$$PWD/release -llibflutool

接下来就很简单了直接在我们主程序工程文件里面使用,就会加载了模块程序的资源了
在这里插入图片描述
接下来就是使用了,引入头文件后直接使用
在这里插入图片描述
至此,c++模块化开发你已经学会了

封装qml模块并使用

明天再接着写。。。不好意思

相关文章:

3.qml与c++模块化开发

目录 模块化开发封装c模块并使用封装qml模块并使用 模块化开发 什么是模块化开发呢? 举个例子: 我们有一台台式电脑,我们台式电脑有显卡,内存,磁盘,cpu,键盘,鼠标等 你可以将这些部…...

怎么使用github上传XXX内所有文件

要将 目录中的所有文件上传到 GitHub,你可以按照以下步骤进行: 创建一个新的 GitHub 仓库 登录到你的 GitHub 账户。 点击右上角的加号(),选择 “New repository”。 输入仓库名称(例如:202407…...

合作伙伴中心Partner Center中添加了Copilot预览版

目录 一、引言 二、Copilot 功能概述 2.1 Copilot 简介 2.2 Copilot 的核心功能 2.3 Copilot 的访问和使用 三、Copilot 的使用方法 3.1 Copilot 功能区域 3.2 Copilot 使用示例 3.2.1 编写有效提示 3.2.2 使用反馈循环 四、负责任的人工智能 4.1 Copilot 结果的可…...

Navidrome音乐服务器 + 音流APP = 释放你的手机空间

20240727 By wdhuag 目录 前言: 参考: Navidrome音乐服务器 Demo试用: 支持多平台: 下载: 修改配置: 设置用NSSM成服务启动: 服务器本地访问网址: 音流 歌词封面API&am…...

Prometheus安装部署

文章目录 1.Prometheus(普罗米修斯)安装部署1.1部署环境准备1.2部署prometheus1.3主机数据展示 2.Grafana安装部署2.1部署Grafana2.2配置Grafana数据源2.2配置Grafana仪表板 3.AlertManager安装部署3.1部署alertmanager3.2告警邮件发送配置3.3测试邮件告警效果3.4自定义邮件告警…...

算法(查找算法---二分查找/索引查找/哈希表查找)

二、查找算法 什么是查找算法: 在一个数据序列中,查找某个数据是否存在或存在的位置,在实际开发过程中使用的频率非常高,例如对数据常见的操作有增、删、改、查,增加数据时需要查询新增加的数据是否重复,…...

SQL labs-SQL注入(二)

环境搭建参考 SQL注入(一) 一,SQL labs-less2。 http://192.168.61.206:8001/Less-2/?id-1 union select 1,2,group_concat(username , password) from users-- 与第一关没什么太大的不同,唯一区别就是闭合方式为数字型。 二…...

go 语言踏出第一步

1、下载Go语言安装包:在官方网站(https://golang.org/dl/)上下载适合你操作系统的Go语言安装包。选择一个tar.gz格式的包。 2、解压安装包:打开终端,进入下载目录,并使用以下命令解压安装包: ta…...

SpringBoot-21 SpringBoot微服务的发布与部署(3种方式)

基于 SpringBoot 的微服务开发完成之后,现在到了把它们发布并部署到相应的环境去运行的时候了。 SpringBoot 框架只提供了一套基于可执行 jar 包(executable jar)格式的标准发布形式,但并没有对部署做过多的界定,而且为…...

在occluded Person Re-ID中,选择clip还是ViT作为backbone?

在遮挡行人再识别(Occluded Person Re-Identification, Occluded Person Re-ID)任务中,使用CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)作为backbone和使用Vision Transformer(ViT)作为back…...

Linuxnat网络配置

📑打牌 : da pai ge的个人主页 🌤️个人专栏 : da pai ge的博客专栏 ☁️宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来 ☁️运维工程师的职责:监…...

77.WEB渗透测试-信息收集-框架组件识别利用(1)

免责声明:内容仅供学习参考,请合法利用知识,禁止进行违法犯罪活动! 内容参考于: 易锦网校会员专享课 上一个内容:76.WEB渗透测试-信息收集- WAF、框架组件识别(16) java&#xff…...

ExcelJS:轻松实现Excel文件的读取、操作与写入

文章目录 发现宝藏1. 简介2. 安装3. 创建工作簿4. 设置工作簿属性5. 添加工作表6.删除工作表7.访问工作表8. 列操作9. 行操作10. 单元格操作 发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。【宝…...

Java 多线程技术详解

文章目录 Java 多线程技术详解目录引言多线程的概念为什么使用多线程?多线程的特征多线程的挑战 多线程的实现方式3.1 继承 Thread 类示例代码: 3.2 实现 Runnable 接口示例代码: 3.3 使用 Executor 框架示例代码: 3.4 使用 Calla…...

一份简单实用的MATLAB M语言编码风格指南

MATLAB M语言编码风格指南 1. 文件命名2. 函数命名3. 注释4. 变量命名5. 布局、注释和文档6. 代码结构7. 错误处理8. 性能优化9. 格式化输出 MATLAB M文件的编码规范对于确保代码的可读性、可维护性和一致性非常重要。下面是一份MATLAB M语言编码规范的建议,可以作为…...

ubuntu 环境下soc 使用qemu

构建vexpress-a9的linux内核 安装依赖的软件 sudo apt install u-boot-tools sudo apt install gcc-arm-linux-gnueabi sudo apt install g-arm-linux-gnueabi sudo apt install gcc#编译内核 下载 linux-5.10.14 linux-5.10.148.tar.gz 配置 sudo tar -xvf linux-5.10.1…...

Centos安装、迁移gitlab

Centos安装迁移gitlab 一、下载安装二、配置rb修改,起服务。三、访问web,个人偏好设置。四、数据迁移1、查看当前GitLab版本2、备份旧服务器的文件3、将上述备份文件拷贝到新服务器同一目录下,恢复GitLab4、停止新gitlab数据连接服务5、恢复备…...

【Python机器学习】朴素贝叶斯——使用Python进行文本分类

目录 准备文本:从文本中构建词向量 训练算法:从词向量计算概率 测试算法:根据现实情况修改分类器 准备数据:文档词袋模型 要从文本中获取特征,需要先拆分文本。这里的特征是来自文本的词条,一个词条是字…...

【linux】Shell脚本三剑客之grep和egrep命令的详细用法攻略

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全…...

Spring条件装配:灵活配置你的应用

文章目录 摘要1. 条件装配概述1.1 什么是条件装配1.2 为什么需要条件装配 2. 使用Conditional注解2.1 Conditional注解简介2.2 编写自定义条件类2.3 应用Conditional注解 3. 内置的条件注解3.1 ConditionalOnClass3.2 ConditionalOnMissingBean3.3 ConditionalOnProperty 4. 使…...

日语AI面试高效通关秘籍:专业解读与青柚面试智能助攻

在如今就业市场竞争日益激烈的背景下,越来越多的求职者将目光投向了日本及中日双语岗位。但是,一场日语面试往往让许多人感到步履维艰。你是否也曾因为面试官抛出的“刁钻问题”而心生畏惧?面对生疏的日语交流环境,即便提前恶补了…...

新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案

随着新能源汽车的快速普及,充电桩作为核心配套设施,其安全性与可靠性备受关注。然而,在高温、高负荷运行环境下,充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显,成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...

EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解

一,设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络,本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用,连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...

成都鼎讯硬核科技!雷达目标与干扰模拟器,以卓越性能制胜电磁频谱战

在现代战争中,电磁频谱已成为继陆、海、空、天之后的 “第五维战场”,雷达作为电磁频谱领域的关键装备,其干扰与抗干扰能力的较量,直接影响着战争的胜负走向。由成都鼎讯科技匠心打造的雷达目标与干扰模拟器,凭借数字射…...

力扣-35.搜索插入位置

题目描述 给定一个排序数组和一个目标值,在数组中找到目标值,并返回其索引。如果目标值不存在于数组中,返回它将会被按顺序插入的位置。 请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。 class Solution {public int searchInsert(int[] nums, …...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代,我们如何理解消费? 作者|王彬 封面|Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时,PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径:信息变得唾手可得,商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...

MySQL体系架构解析(三):MySQL目录与启动配置全解析

MySQL中的目录和文件 bin目录 在 MySQL 的安装目录下有一个特别重要的 bin 目录,这个目录下存放着许多可执行文件。与其他系统的可执行文件类似,这些可执行文件都是与服务器和客户端程序相关的。 启动MySQL服务器程序 在 UNIX 系统中,用…...

大模型——基于Docker+DeepSeek+Dify :搭建企业级本地私有化知识库超详细教程

基于Docker+DeepSeek+Dify :搭建企业级本地私有化知识库超详细教程 下载安装Docker Docker官网:https://www.docker.com/ 自定义Docker安装路径 Docker默认安装在C盘,大小大概2.9G,做这行最忌讳的就是安装软件全装C盘,所以我调整了下安装路径。 新建安装目录:E:\MyS…...

李沐--动手学深度学习--GRU

1.GRU从零开始实现 #9.1.2GRU从零开始实现 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l#首先读取 8.5节中使用的时间机器数据集 batch_size,num_steps 32,35 train_iter,vocab d2l.load_data_time_machine(batch_size,num_steps) #初始化模型参数 def …...