C语言 字符串前加L的意义 如:L“A”

本文介绍了C语言中宽字符wchar_t的概念及其与Unicode的关系。wchar_t是一种16位的数据类型,用于表示宽字符。文章还展示了如何定义宽字符变量、宽字符串指针以及宽字符数组,并解释了L前缀的重要性。

转自:http://c.biancheng.net/cpp/html/1069.html

Unicode或者宽字符都没有改变char数据型态在C中的含义。char继续表示1个字节的储存空间,sizeof (char)继续返回1。理论上,C中1个字节可比8位长,但对我们大多数人来说,1个字节(也就是1个char)是8位宽。

C中的宽字符基于wchar_t数据型态,它在几个表头文件包括WCHAR.H中都有定义,像这样:

typedef unsigned short wchar_t ;
        

因此,wchar_t数据型态与无符号短整数型态相同,都是16位宽。

要定义包含一个宽字符的变量,可使用下面的语句:

wchar_t c = 'A' ;
        

变量c是一个双字节值0x0041,是Unicode表示的字母A。(然而,因为Intel微处理器从最小的字节开始储存多字节数值,该字节实际上是以0x41、0x00的顺序保存在内存中。如果检查Unicode文字的计算机储存应注意这一点。)

您还可定义指向宽字符串的指针:

wchar_t * p = L"Hello!" ;
        

注意紧接在第一个引号前面的大写字母L(代表「long」)。这将告诉编译器该字符串按宽字符保存-即每个字符占用2个字节。通常,指针变量p要占用4个字节,而字符串变量需要14个字节-每个字符需要2个字节,末尾的0还需要2个字节。

同样,您还可以用下面的语句定义宽字符数组:

static wchar_t a[] = L"Hello!" ;
        

该字符串也需要14个字节的储存空间,sizeof (a) 将返回14。索引数组a可得到单独的字符。a[1] 的值是宽字符「e」,或者0x0065。

虽然看上去更像一个印刷符号,但第一个引号前面的L非常重要,并且在两个符号之间必须没有空格。只有带有L,编译器才知道您需要将字符串存为每个字符2字节。稍后,当我们看到使用宽字符串而不是变量定义时,您还会遇到第一个引号前面的L。幸运的是,如果忘记了包含L,C编译器通常会给提出警告或错误信息。

您还可在单个字符文字前面使用L前缀,来表示它们应解释为宽字符。如下所示:

wchar_t c = L'A' ;
        

但通常这是不必要的,C编译器会对该字符进行扩充,使它成为宽字符。

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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