C语言中的#pragma预处理指令

本文详细介绍了C语言中的#pragma预处理指令,包括其概念、作用以及常用参数如message、code_seg、once、pack和section等,展示了如何利用这些指令进行源代码控制和特定环境下的编译优化。

C语言中的#pragma预处理指令

一. pragma预处理指令概念

在所有的预处理指令中,#pragma指令可能是最复杂的了,它的作用是设定编译器的状态或者是指示编译器完成一些特定的动作。

二. pragma预处理指令的作用

#pragma指令对每个编译器给出了一个方法,在保持与C和C++语言完全兼容的情况下,给出主机或操作系统专有的特征。依据定义,编译指示是机器或操作系统专有的,且对于每个编译器都是不同的。
#pragma为编译器提供了一种在不同机器和操作系统上编译以保持C和C++完全兼容的方法。

三. 预处理指令的参数

其格式一般为: #pragma para 其中para为参数,下面来看一些常用的参数。

1)message参数

message参数是我最喜欢的一个参数,它能够在编译信息输出窗口中输出相应的信息,这对于源代码信息的控制是非常重要的。其使用方法为:

#pragma  message("HELLO WORLD") 

message参数应用
当编译器遇到这条指令时就在编译输出窗口中将消息文本打印出来。 当我们在程序中定义了许多宏来控制源代码版本的时候,我们自己有可能都会忘记有没有正确的设置这些宏,此时我们可以用这条指令在编译的时候就进行检查。假设我们希望判断自己有没有在源代码的什么地方定义了_X86这个宏,可以用下面的方法:

#ifdef  _X86  
#pragma  message("_X86  macro  activated!")  
#endif  

我们定义了_X86这个宏以后,应用程序在编译时就会在编译输出窗口里显示X86 macro activated。我们就能够记得自己定义的一些特定的宏了。

2)code_seg参数

它是另一个使用得比较多的pragma参数,格式如:

#pragma code_seg( [ [ { push | pop}, ] [ identifier, ] ] [ "segment-name" [, "segment-class" ] ) 

它能够设置程序中函数代码存放的代码段,当我们开发驱动程序的时候就会使用到它。
push (可选参数)将一个记录放到内部编译器的堆栈中,可选参数可以为一个标识符或者节名;
pop (可选参数)将一个记录从堆栈顶端弹出,该记录可以为一个标识符或者节名;
identifier (可选参数)当使用push指令时,为压入堆栈的记录指派的一个标识符,当该标识符被删除的时候和其相关的堆栈中的记录将被弹出堆栈;
segment-name (可选参数)表示函数存放的节名。

//默认情况下,函数被存放在.text节中
void func1() {                  // stored in .text
}

//将函数存放在.my_data1节中
#pragma code_seg(".my_data1")
void func2() {                  // stored in my_data1
}

//r1为标识符,将函数放入.my_data2节中
#pragma code_seg(push, r1, ".my_data2")
void func3() {                  // stored in my_data2
}

int main() {
}

3)once参数

#pragma once 用于保证头文件只被编译一次
#pragma once也是编译器相关的,不一定被支持
#pragma once的效率比使用#ifndef更高。
由于有些编译器支持 #pragma once,有些不支持,怎么做既能保证高效又能保证多个编译器之间可以通用呢,可以混合使用 #ifndef 和 #pragma once

4)pack参数

它就是用于指定内存对齐方式。编译器在默认情况下按照 4 字节对齐,也就是说如果 #pragma pack() 不写,则和 #pragma pack(4) 效果是相同的
这里是针对32位系统,对于64位系统而言,默认情况下按照8字节对齐。
许多实际的计算机系统对基本类型数据在内存中存放的位置有限制,它们会要求这些数据的首地址的值是某个数k(通常它为4或8)的倍数,这就是所谓的内存对齐,而这个k则被称为该数据类型的对齐模数(alignment modulus)。
Win32平台下的微软C编译器(cl.exe for 80x86)在默认情况下采用如下的对齐规则: 任何基本数据类型T的对齐模数就是T的大小,sizeof(T)。比如对于double类型(8字节),就要求该类型数据的地址总是8的倍数,而char类型数据(1字节)则可以从任何一个地址开始。

5) section指令参数

#pragma section指令可用于创建一个自定义分区,可以将全局变量或者函数放在这个自定义分区内部,实现各个模块之间的数据共享。
对于GNU C/C++编译器来说,直接使用__attribute__((section(“xxx”)))对变量或函数进行修饰即可自动创建好分区,将变量和函数放入对应分区。而在windows 的VC编译器下,必须结合#pragma section和__declspec(allocate(“xxx”))两个指令才能实现该功能。

6)warning(…)参数

启用编译器警告消息的行为和选择性修改,语法为:

#pragma warning( disable : 4507 34; once : 4385; error : 164 )   //这1行跟下面3行效果一样

#pragma warning( disable : 4507 34 ) 	//不发出4507和34警告,即有4507和34警告时不显示
#pragma warning( once : 4385 )  		//4385警告信息只报告一次
#pragma warning( error : 164 )  		//把164警告信息作为一个错误

warning( push )指令存储每个警告的当前警告状态。
warning( push, n)指令存储每个警告的当前状态并将全局警告级别设置为 n。warning( pop )指令 弹出推送到堆栈上的最后一个警告状态。
在push和pop之间对警告状态所做的任何更改都将被撤消。
当你编写头文件时,你能用push和pop来保证任何用户修改的警告状态不会影响正常编译你的头文件。在头文件开始的地方使用push,在结束地方使用pop。
在使用标准C++进行编程的时候经常会得到很多的警告信息,而这些警告信息都是不必要的提示,所以我们可以使用#pragma warning(disable:xxxx)来禁止该类型的警告。

7)comment参数

#pragma comment(comment-type [,“commentstring”])

该指令将一个注释记录放入一个对象文件或可执行文件中。
comment-type 是一个预定义的标识符(如下所述,一共5个),它指定了注释记录的类型。 可选 commentstring 是一个字符串,它提供了某些注释类型的附加信息。 由于 commentstring 是一个字符串,因此它遵循有关转义字符、嵌入的引号 (") 和串联的字符串的所有规则。

8)其他pragma的参数

#pragma resource ".dfm"表示把.dfm文件中的资源加入工程。*.dfm中包括窗体外观的定义。
#pragma hdrstop表示预编译头文件到此为止,后面的头文件不进行预编译。

四. 预处理指令的总结

#pragma用于指示编译器完成一些特定的动作
#pragma所定义的很多指示字是编译器特有的(后面的参数决定)
#pragma在不同的编译器间是不可移植的
预处理器将忽略它不认识的#pragma指令
不同编译器可能以不同的方式解释同一条 #pragma指令

基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

进击的横打

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值