博客
关于我
C语言入门之hello world之旅
阅读量:750 次
发布时间:2019-03-22

本文共 908 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

配置VC6.0绿色版编译环境

安装指引:

  • 解压VC6.0绿色版压缩包至D盘根目录
  • 打开VC6文件夹,双击sin.bat文件以释放快捷键至桌面
  • 工具配置:

    1. 打开菜单栏的"Tools",选择"Options",进入设置界面
    2. 在"Directories"选项卡中,修改(可参考图片示意) VC++工具的安装路径至合适位置
    3. 点击"OK"完成配置
    4. 插件管理:

      1. 双击VC6LineNumberAddin.reg文件进行行号插件注册
      2. 在菜单栏选择"Tools",进入"Customize"菜单
      3. 在"Additional Commands"选项卡中勾选"VC6LineNumber Developer Studio Add-in"选项
      4. 关闭VC6
      5. 创建新项目:

        1. 双击桌面上的VC6图标打开编译环境
        2. 在"File"菜单中选择"New",创建新项目
        3. 在新项目选项中选择"Win32 Console Application"模板
        4. 输入项目名称,建议使用test作为暂且名称
        5. 代码编写:

          1. Right键新建源文件,选择"Empty文件"
          2. 示例代码:

            #include 
            #include
            int main() { // 输出 welcomes std::cout << "Hello World" << std::endl; return 0;}

            编译与运行:

            1. 将上述代码保存为main.c
            2. 在VC6中"File"菜单选择"New",选择"C++ Source File"模板
            3. 输入文件名main.c,点击"OK"创建并打开文件
            4. 编译后可通过"Ctrl+B"快捷键或"Build"菜单进行编译
            5. 执行 망 Chcek 应用程序输出hello world
            6. 注释学习:

              1. 两种注释方式:
                • //:作为单行注释,可在一行或多行的左边
                • /* */:可包裹多行,注意//和/*不作为字符串内的注释
                1. 注意//和/*在不同的编译环境中可能会影响代码解析
                2. 若将注释拼接至源代码中,请注意斜杠符号的使用
                3. 以上步骤将帮助您顺利完成在VC6.0环境下的项目开发

    转载地址:http://sjxwk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>