python写法和c很像_像Python一样玩C/C++

像Python一样玩C/C++

在Python中我们可以使用Jupyter Notebook直接看到结果，例如：l = [1,2]

l

直接输出：[1,2]

那当使用C++的时候，例如：map mp{

{"one", 1},

{"two", 2},

{"three", 3},

{"four", 4}

};

如果要输出，就得循环遍历，可否直接输出结果呢？

so easy!!!  Jupyter Notebook可以解决一切问题，哈哈～

如何在Jupyter中玩C++？

在github上有一个仓库，如下所示：

xeus-cling 是一个用于C++的Jupyter内核，基于C++解释器和Jupyter协议xeus的原生实现。

目前，支持Mac与Linux，但不支持Windows。

安装也是非常简单，首先安装好Anaconda，在里面创建一个虚拟环境：conda create -n cling

切换进去：conda activate cling

给新环境安装jupyter和notebookconda install jupyter notebook

使用conda-forge安装xeus-clingconda install xeus-cling -c conda-forge

为了加速安装，请记得给Anaconda配置源！

检查是否安装好了内核(kernel)：jupyter kernelspec list

输出：python3 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3

xcpp11 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11

xcpp14 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14

xcpp17 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17

打开Jupyter Notebook，就可以看到看到kernel了。

启动Jupyter Notebook：jupyter-notebook

如何在Jupyter中玩C？

只需要安装c kernel即可！

可以直接在当前环境中创建c kernel，也可以新开一个环境安装，下面是在当前环境中直接安装。pip install jupyter-c-kernel

install_c_kernel

jupyter kernelspec list

此时，就输出：c /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/c

python3 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3

xcpp11 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11

xcpp14 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14

xcpp17 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17

启动Jupyter Notebook：jupyter-notebook