cocos2dx的自定义log

本文深入探讨了C++编译器支持的预定义宏的功能和用途,通过具体代码示例展示了如何使用这些宏来获取当前代码文件的相关信息,如编译日期、文件名、行号等,以及在实际编程中如何应用这些信息来提高代码的可维护性和调试效率。

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C++的编译器其实支持了很多预定义的宏:

说明
__DATE__当前代码文件的编译日期。格式: Mmm dd yyyy,生成的格式和 ‘’asctime(定义于TIME.H)‘’生成的日期格式一致
__FILE__当前代码文件的文件名。
__LINE__当前代码文件的行号。
__TIME__当前代码文件的编译时间。格式: hh:mm:ss,24 小时制
__STDC__如果编译C代码,值为1;其他情况,值未定义(undefined)
__func__当前的函数名。新的ANSI/ISO C99 标准

接下来,直接上代码:

1
2

#define ZPLOG(format,...) cocos2d::log("%s,%d:%s",__FILE__,__LINE__,format,##__VA_ARGS__)

#define ZPERRORLOG(format,...) cocos2d::log("%s,%d:[error]%s",__FILE__,__LINE__,format, ##__VA_ARGS__)

然后来看下输出吧:

wKiom1Lg1h_gLOHvAACoe5urkko286.jpg

文件有了,行号也有了,小伙伴们再也不担心了。


转自:http://kingzeus.blog.51cto.com/8504664/1354192

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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