一看就懂靠谱的Windows 10 快速搭建 vscode C++开发环境小结

本文详细介绍如何在Windows 10上使用VSCode配置C++开发环境,包括下载安装VSCode和MinGW,设置环境变量,安装C++扩展,创建及调试C++项目等步骤。

Windows普遍被使用,一些人编程开始之路就是从Windows开始,笔者总结了Windows 10系统上搭建vscode C++的流程,验证通过供参考。visual studio code(简称vscode)是一个功能强大的开源IDE,相比Visual Studio更加灵活易用,笔者做工程项目早期用Clion\Visual Studio,现已投向vscode,插件定制化环境,是目前体验最好的IDE。


2021.3.20 春分

下载vscode

官网下载vscode windows版,如果下载速度不满意,参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/112215618,将下载地址,如https://az764295.vo.msecnd.net/stable/2b9aebd5354a3629c3aba0a5f5df49f43d6689f8/VSCodeUserSetup-x64-1.54.3.exe中az764295.vo.msecnd.net替换为vscode.cdn.azure.cn

下载MinGW

具体版本的下载链接,不必担心下错了版本, https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/Toolchains%20targetting%20Win64/Personal%20Builds/mingw-builds/8.1.0/threads-win32/seh/x86_64-8.1.0-release-win32-seh-rt_v6-rev0.7z/download
推荐使用开源免费的解压工具 7zip 解压到C盘,或C盘的Programs文件夹下,下一步进行环境变量的设置需要其路径。

设置MinGW

win键+s启动搜索 ,打开编辑账户的环境变量,在xxx的用户变量点击Path一行,点击编辑,在编辑环境变量窗口点击新建,输入下载解压后的MinGW的bin文件夹的完整路径,如C:\mingw-w64\mingw64\bin,确定保存。
需要验证下gcc编译器是否已正确安装,win + r,输入cmd启动命令行窗口,在命令行窗口输入 g++ --version,观察是否有如下类似输出,

g++ (x86_64-win32-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.1.0
Copyright (C) 2018 Free Software Foundation, Inc. 
This is free software; see the source for copying conditions.  There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  

如有则安装正确。

安装并设置vscode

执行vscode安装程序,对话框勾选所有选项以创建桌面快捷方式,完成安装,启动vscode。
点击四个方块的图标,弹出插件市场,在搜索栏搜c++,选中C/C++,点击安装。

新建C++工程

  1. 新建工程文件夹
  2. 编写主程序

编译和调试

  • 设置调试,编辑窗口打卡主程序文件,按F5启动调试,从提示选择C++(GDB/LLDB),接着选择g++.exe,工程文件夹下增加.vscode文件夹,其中有launch.json文件,内容大致如下,
{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "g++.exe build and debug active file",
            "type": "cppdbg",
            "request": "launch",
            "program": "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe",
            "args": [],
            "stopAtEntry": false,
            "cwd": "${workspaceFolder}",
            "environment": [],
            "externalConsole": false,
            "MIMode": "gdb",
            "miDebuggerPath": "C:\\mingw-w64\\mingw64\\bin\\gdb.exe",
            "setupCommands": [
                {
                    "description": "为 gdb 启用整齐打印",
                    "text": "-enable-pretty-printing",
                    "ignoreFailures": true
                }
            ],
            "preLaunchTask": "g++.exe build active file"
        }
    ]
}

注意, “miDebuggerPath”: “C:\mingw-w64\mingw64\bin\gdb.exe”,路径要写本人PC上对应的。

  • 编辑窗口再次打开主程序源文件,再次F5,提示未找到任务
    点击Configure Task,按提示选择g++.exe build active file,自动生成tasks.json文件,
    内容如下,
{
    "tasks": [
        {
            "type": "shell",
            "label": "g++.exe build active file",
            "command": "C:\\mingw-w64\\mingw64\\bin\\g++.exe",
            "args": [
                "-g",
                "${file}",
                "-o",
                "${fileDirname}\\${fileBasenameNoExtension}.exe"
            ],
            "options": {
                "cwd": "C:\\mingw-w64\\mingw64\\bin"
            }
        }
    ],
    "version": "2.0.0"
}

同样注意,“cwd”: "C:\mingw-w64\mingw64\bin"中路径要改成自己的。

  • 或者直接在工程文件夹下自己创建.vscode文件夹,在其中创建上述两个配置文件,注意上述两个注意点。

搭建就完成了,打开主程序文件,在行前点击即可加入断点,按F5调试或shift F5开始测试了。

end

### 实现物联网云平台上的图片上传功能 在物联网(IoT)云平台上实现图片上传通常涉及几个关键组件和服务的选择。虽然提供的参考资料主要集中在Google Cloud的构建和部署命令[^1]以及大数据框架列表[^2]上,这些资料并未直接提及IoT图像上传的具体方法。然而,在Google Cloud Platform (GCP)或其他类似的云计算环境中,可以采用通用的方法来完成这一目标。 #### 使用Google Cloud Storage服务存储图片文件 为了实现在IoT应用中上传图片到云端的功能,推荐使用Google Cloud Storage(GCS),这是一种对象存储解决方案,非常适合用于保存各种类型的二进制数据,比如图片。下面是如何通过API调用来实现这一点: ```bash gsutil cp your-image-file.jpg gs://your-bucket-name/ ``` 上述命令展示了如何利用`gsutil`工具将本地图片复制到指定的GCS桶内。对于程序化操作,则可以通过客户端库执行相同的操作。以下是Python版的例子: ```python from google.cloud import storage def upload_blob(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name): """Uploads a file to the bucket.""" storage_client = storage.Client() bucket = storage_client.bucket(bucket_name) blob = bucket.blob(destination_blob_name) with open(source_file_name, "rb") as f: blob.upload_from_file(f) print( f"File {source_file_name} uploaded to {destination_blob_name}." ) ``` 此函数接收三个参数:要上传至的目标bucket名称、源文件路径及目的地blob的名字,并最终完成了文件传输过程。 #### 配合其他服务增强功能 除了基本的文件上传外,还可以考虑集成更多高级特性,例如自动调整大小或转换格式等预处理步骤;或者设置访问权限控制机制以保护隐私安全。这可能涉及到与其他GCP产品如Cloud Functions、Vision API等相结合的方式来进行扩展开发。
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