博客
关于我
vscode配置C++开发环境
阅读量:167 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1380 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

昨天一直研究到深夜,查阅了很多博客资料,还是没配置好VSCode的C++编译环境,今天早上又弄了一下,现在终于OK了。

虽然很多东西的原理不太明白,但现在至少知道了基本方法,以后多练习应该会慢慢熟悉起来。

第一步,先去VSCode官网下载安装,安装到自己想要的位置就可以了。

第二步,去MinGW官网下载安装,同样可以安装到自己想要的位置。

下载时注意不要点击"Download Latest Version",而是往下滑找到最新版的"x86_64-posix-seh"进行下载。

第三步,配置MinGW环境变量。

第一步,复制MinGW路径(具体路径请参考第六点)。第二步,打开控制面板,搜索高级系统设置,进入系统环境变量。第三步,点击环境变量。第四步,双击Path选项。第五步,点击新建。第六步,将MinGW的安装路径粘贴进去。第七步,退出所有窗口。

到现在MinGW环境已经配置完毕,可以验证一下是否成功:按下Win+R,打开运行窗口,输入cmd。输入g++,如果有两种反馈:第一种:环境配置成功。第二种:环境配置失败,提示"'g++'不是内部或外部命令"。

第四步,打开VSCode,点击扩展,先下载一个中文包。接着在扩展里搜索C/C++插件,下载相应的插件。

第六步,在自己想要的位置新建一个code_test文件夹,打开VSCode,选择这个文件夹。在code_test中新建一个test.cpp文件。在test.cpp中输入一份简易测试代码:

#include <stdio.h>#include <windows.h>int main() {printf("Hello VScode!\nHello C++\n");system("pause");return 0;}</windows.h></stdio.h>

按下Ctrl+F5,选择C++(GDB/LLDB),再选择g++.exe。

完成上述操作后,会生成launch.json文件,粘贴以下代码:

{"version": "0.2.0","configurations": [{"name": "g++.exe - 生成和调试活动文件","type": "cppdbg","request": "launch","program": "${fileDirname}\${fileBasenameNoExtension}.exe","args": [],"stopAtEntry": false,"cwd": "${workspaceFolder}","environment": [],"externalConsole": true,"MIMode": "gdb","miDebuggerPath": "D:\2Software\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"}]}

回到test.cpp文件,按下Ctrl+F5,选择配置任务,完成后按下Ctrl+F5就可以正常编译运行了。

转载地址:http://ueod.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
查看>>
opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
查看>>
OpenCV保证输入图像为三通道
查看>>
OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
查看>>
opencv图像分割2-GMM
查看>>
opencv图像分割3-分水岭方法
查看>>
opencv图像切割1-KMeans方法
查看>>
OpenCV图像处理篇之阈值操作函数
查看>>
opencv图像特征融合-seamlessClone
查看>>
OpenCV图像的深浅拷贝
查看>>
OpenCV在Google Colboratory中不起作用
查看>>
OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
查看>>
OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
查看>>
OpenCV学堂 | CV开发者必须懂的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等(建议收藏)
查看>>
OpenCV学堂 | OpenCV中支持的人脸检测方法整理与汇总
查看>>
OpenCV学堂 | OpenCV案例 | 基于轮廓分析对象提取
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8与YOLO11自定义数据集迁移学习效果对比
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8官方团队宣布YOLOv11 发布了
查看>>
OpenCV学堂 | YOLOv8实战 | 荧光显微镜细胞图像检测
查看>>
OpenCV学堂 | 汇总 | 深度学习图像去模糊技术与模型
查看>>