如何快速学习C++？

Posted 2023-05-17

大一学习的c++，工作之后也一直用的c++。

1. 涵盖c++入门到精通的图书列表

《The C programming language》必读
《C++ Primer》，号称是一本可以让你从C或JAVA程序员转为一个真正的C++程序员的入门参考书，必读。
《The C++ programming language》，C++之父，人称B教主著作，在看过C++ primer后，应该可以跳章选读。
《Think in c++》，网上说此书的中文版翻译质量奇差，推荐看影印版，选读。
《Effective c++》，类似 Effective java，讲的是最佳实践，程序员必读。

《More effective c++》，上书的补充。
《The C++ standard library》，会写C，不会用标准库怎么行。这就跟java程序员不会用java.util包一样，必读。
《Effective STL》，STL库的最佳实践。Effective C++作者又一力作，必读。
《The annotated STL source》，STL源码分析，这本书应该算是深入/精通类了，选读。
《Generic programming and STL》，号称C++编程里，就是跟模板，泛型打交道，那么精通泛型是势在必行。

《C++ Template》，C++模板编程，代码复用的经验之道，必读。

《Exceptional C++》，跟Effective C++类似，属于最佳实践和难题解析，书中列出了许多应用场景和实例代码供读者揣摩，选读。

《More Exceptional C++》，上书的补充。

《Exceptional C++ Style》，上上书的补充

《Inside The C++ Object Model》，有了上面这些书做铺垫，那么终于可以读此神书了。它会带你游览C++对象模型的底层实现机制。读完此书，任何C++代码看起来如同行云流水，必读。

2. 优秀的C/C++开源项目(阅读代码)

OS：Linux kernel LVS、Linux应用程序

DB：mysql、PostgreSQL

Complier：VM、GCC

Framework：OpenSip、SipProxy、

Net：ACE(Java Mina、Netty)、TCP/IP、HTTP协议栈

Cache：Memcached、Redis、

Library：STL（java util package）、Boost、Qt(UI)、

balance：Apache、nginx

GSL

地址：https://github.com/microsoft/GSL

Boost文档

地址：https://www.boost.org/doc/libs/

wxWidgets官网

地址：http://wxwidgets.org/

gtkmm

地址：https://www.gtkmm.org/en/

CopperSpice

地址：https://www.copperspice.com/

Qt

地址：https://www.qt.io/Eigen

地址：http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Documentation

Plot utils

地址：https://www.gnu.org/software/plotutils/

Asio

地址：https://think-async.com/Asio/

POCO

地址：https://pocoproject.org/

abseil

地址：https://abseil.io/

C++开源库汇总列表

地址：https://en.cppreference.com/w/cpp/links/libs

除了这些开源项目，也可以找一些免费的公开课，那这里也推荐一个ACM金牌大佬讲授的免费C++课程，可以去体验一下：

学好C++才是入职大厂的敲门砖！ 当年要是有这课，我的C++也不至于这样

已失效 

3.C++语法讲解

语言基础
详细介绍变量、表达式、语句、指针、数组、流程控制、函数、文件组织等。

抽象机制 - 面向对象编程
深入讲解C++的抽象机制，封装（类）、继承、多态；操作符重载、函数对象、异常处理等。

模板 - 泛型编程
详细介绍C++的模板机制，类模板、函数模板、模板特化等方面的内容。

4.深入c++面向对象

4.1、从C到C++

引用和指针：为什么引用很重要

const关键字：为什么const很重要

名字空间 (namespace)

4.2、深入C++对象

关于C++对象
内置类型的对象，如int、double对象，自定义类型的对象

对象类型的定义
关键字class和struct
类成员：成员函数和数据成员
静态数据成员
成员的访问控制
对象的size
关于this指针
onst成员函数、const究竟修饰什么
mutable数据成员
4种特殊成员函数：constructor、destructor、copy constructor、operator=
对象的构造、初始化列表
对象的析构
对象的复制
什么情况下有必要显式定义4种特殊函数
C++对象生命周

4.3、操作符重载

关于C++中操作符重载机制

重要操作符重载
算术运算：+, -, *, /, %, ++, --, ...
关系运算：>, <, ==, !=
下标存取：[ ]
函数调用：()，函数对象
类型转换、单参数构造函数与隐式转换、阻止隐式转换 -- explicit关键字

友元与成员

4.4、面向对象基础 -- 继承

基类与派生类

再谈对象的构造与析构

虚函数、纯虚函数

派生类的内存布局、虚函数表

多态、多态类型、如何体现多态

虚析构、为什么虚析构很重要

4.5、关于继承更多的话题

多继承

虚继承与虚基类

对基类的访问、public / protected / private继承

Down cast：static_cast<>和dynamic_cast<>

运行期类型识别 (RTTI)

4.6、C++与面向对象设计

C++语言机制提供了完整的OOP支持

超越继承

OOP若干法则和设计模式

5.C++泛型编程与STL

5.1、C++ 模板机制

5.2、STL 概要

5.3、STL容器
5.4、STL迭代

5.5、STL算法

5.6、预与定义STL数对象

5.7、STL适配器

6. C++进阶

《C++ Primer》




最新版本：第三版（第四版国外已上架， 国内一些网上书店也在预订中）




适合有丰富C经验，缺乏C++经验的。不过我个人一直认为此书带着过于强烈的C语言的痕迹，对于C++的学习未必是 好事。




《The C++ Programming Language》/《C++程序设计语言》




最新版本：第三版特别版




简称 TC++PL，有其他语言的丰富经验的。（也有人简称之为“TCPL”，但需与另一本《The C Programmer Language》区分开来）




《Essential C++》




《Accelerated C++》




这两本薄一些，都是不错的选择。《Accelerated C++》本人没有读过，从各方面的评价来看，完全值得推荐。




以上几本书都有相应的中文版，而且翻译的质量都不错。上面的书未必都需要读一遍，但无论如何，TC++PL是应该阅读的。





《Effective C++》




最新版本：第二版（第三版国外已上架，国内一些网上书店也在预订中）




简称EC。C++程序员必读！很多时候，我们说C++圣经不是指TC++PL，而是这一本。《The Pragmatic Programmer》一书中写到：“一旦你发现自己要参与C++项目的开发，赶快跑（不要走）到书店去购买Scott Mayer的《Effective C++》，可能还要《More Effective C++》”。




《C++ Coding Standards: 101 Rules, Guidelines, and Best Practices》/《C++ 编程规范》




个人认为此书应为C++程序员必备的案头书。几乎Effective系列和Exceptional系 列都在这里得到了总结。最新的模版、异常的业界经验都在这里的到了体现。可能的唯一缺陷就是对一个新手而言，关于“为什么这么做”的问题，解释的不够。




我 的看法是：如果你不理解其中的条款，记忆，并且照做；如果你理解其中的条款，我猜你一定会同意书中的观点。我认为这本书中的内容至少在2009年以前都不 会过时，人们将广为传诵它制定的101条戒律。




还不知道他的简称，也许“101”会成为一个候选者？




提到《Effective C++》，那么另外三本书一一浮出水面：




《More Effective C++》




《Exceptional C++》




《More Exceptional C++》。




新书《Exceptional C++ Style》也是值得一看的好书。




上 述几本书，一本也不应该放过。




个人建议上述书籍按顺序阅读。并且，在将来反复阅读这几本书。

《Thinking in C++》/《C++编程思想》
这本书及其中文版传言好坏都有，没有认真看过，不做评价，如果确有兴趣，不妨尝试 一下该书。

以下几本书基本上涉及的都是语言本身，大体上可以按照以下的顺序阅读。

《C++必知必会》
如果早一年，这本书将是重量级的，然而它被101和《Exceptional C++ Style》盖过一头。

《C++ Gotchas: Avoiding Common Problems in Coding and Design》/《C++程序设计陷阱》
这又是一本我未曾读过，而且广受好评的书。

《STL 源码剖析》
这本书我刚到手，就被人"借"走，以至于到现在也没有看过。看过这本书的朋友，可以给一个合适的评价。

7. C++进阶之数据结构基础

这是所有编程语言中最应该学习的部分，程序组成的基础之一。

顺序存储、链式存储、循环链表；

双向链表、栈(顺序和链式)、队列(顺序和链式)；

栈的应用、树基本概念及遍历、二叉树；

排序算法、并归算法、选择、插入、快速、希尔。

以上这些内容你知道吗?

8. C++进阶之UI界面开发

掌握QT类库构架，图形界面开发模型；

掌握QT开发技巧，消息机制，图形处理；

掌握QT网络编程，UDP，TCP使用方式；

掌握QT文件处理方式，序列化；

掌握QT在windows，linux，ios，android不同平台下的移植技术。

9. C++进阶之Unix/Linux网络服务器

掌握Unix/Linux平台开发方式；

熟练使用系统调用；

熟练Unix/Linux内存管理，进程，线程调度；

熟悉网络服务器开发方式，熟练编写TCP，UCP网络服务程序；

掌握同步/异步IO模型在网络编程中的使用方式。

10.C++进阶之数据库开发

掌握SQL语言的实用技巧。Oracle,MySQL数据库的使用方式。

如果你能熟练掌握以上列出的技能，具备解决复杂问题和技术难点的能力，而且你能独立开发一些比较复杂的功能模块，那么很荣幸地告诉你，你已经达到中级水平，薪资过万对你来说简直是小菜一碟。

11.C++标准参考

C++ reference

地址：https://en.cppreference.com/w/

C++ Coding Standard

地址：http://www.possibility.com/Cpp/CppCodingStandard.html

Standard C++

地址：https://isocpp.org/

State of C++ Evolution

地址：http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2008/n2597.html

The C++ Resources Network

地址：http://www.cplusplus.com/

Draft C++ Standard: Contents

地址：http://eel.is/c++draft/

需要资料私聊我

参考技术A 首先我们要先了解c++
1、C++的程序员身价普遍较高，当然，前提是你必须是高手。
2、C++应用领域a.游戏 C++的效率是一个很重要的原因b.网络软件 C++拥有很多成熟的用于网络通信的库，其中最具有代表性的是跨平 台的、重量级的ACE库，该库可以说是C++语言最重要的成果之一， 在许多重要的企业、部门甚至是军方都有应用。c.分布式应用。d.操作系统 在该领域，C语言是主要使用的编程语言。但是C++凭借其对C的 兼容性，面向对象性质也开始在该领域崭露头角。e.设备驱动程序 也是因为效率的原因。f.移动（手持）设备.h.嵌入式系统.i.教育与科研。

学习任何一门语言都需要一个从入门到精通、从新手到高手循序渐进的过程。不过，对于一个所谓的新手而言，究竟是一个完完全全的新手，还是一个熟悉某种别的语言的“新手”，甚至是在某种语言程序设计领域已经颇有建树的高手，很难一概而论？不同的C++新手需要不同的入门书籍。
1《C++Primer》

　　有“C++的百科全书”，C++程序员人手必备。对语法、语义的描述非常细致和严谨，适合有一定经验的C、C++程序员作为工具书和理论指导书使用，但由于其有一定深度，而没有进阶顺序的章节安排，所以不适合初学者做为教材使用，价格略高。
2《C++Primer Plus》

　　初学C++不错的书，覆盖面较全，章节安排比较合理，由浅入深，也很容易，故因此失去了一些深度。价格比较便宜，但翻译质量略有不足。
3《Essential C++》

　　lippman的一部面向初学者的作品。在他写了那么后一本primer之后，为何还要写这么薄这么浅的书呢？其实primer对于初学者来说太笨重了，而这本书却是从不同的方面——C++的本质和组织结构对语言进行阐释，可以帮助初学者对这门语言有一个大致的了解，但知识范围不很全面，不适合系统学习，读者需要一定的编程知识。
4《C++编程思想》

　　除了讲述语言之外，有一定的工程性，从设计者的角度来描述C++怎样应用在实际的项目中。语言描述的全面性欠佳，但还是有一定精度的，尤其是在一些小技巧方面。本书还引入了大量的战例，通过一个个的真实项目来引导你使用C++的思想去思考问题。翻译很差，有一定难度。
学习基础语法，熟悉调用各种库函数，这时你便成为一名初级C++程序员了。 参考技术B 快速高效的学就只有一个办法，花钱到电脑学校找老师带你 参考技术C 可以直接看简单的代码，通过代码学习。 参考技术D 没什么快速的方法。只能扎实的学习。

c++调用python脚本，指针快速传递

优秀的判断力来自经验，但经验来自错误的判断。–Fred Brooks

为什么？

1、python以开发速度快著称。

2、python在数据处理方面具备强大的优势。

尤其在深度学习与机器学习方面，虽然现在有pytorch、tensorflow在部署上提供了像libtorch的c++版本，但那也只包括模型推理部分。如果在前期预处理上也用c++实现，那会是一件十分麻烦的事情。

因此，想通过c++调用python中函数的方式，将数据实现互传。（踩了许多的坑，网上有许多通过list或者tuple来传递的，如果是小数据也没什么问题。但如果遇到医疗这样的大数据，会需要极大的内存开销。本文将采用numpy指针的方式来传递数据，在内存开销与速度上都有极大的提升）。

环境

此处环境配置是为了在无安装python环境的机子上运行。（如果电脑已安装环境就不需要拷贝，只需将环境变量加入即可）。

注意：python与c++的位数一定要对应，例如全为32位或者全为64位。

新建一个项目，将python安装的include与libs，拷贝到c++运行目录下。

由于python安装是没有debug模式的，但又需要在c++中使用到debug模式。

方法一：直接将libs文件夹的python38.lib复制一份该名称为python38_d.lib。（该方式不推荐，后续代码释放内存会有问题）

方法二：修改include下的pyconfig.h。

将pragma comment(lib,"python38_d.lib")改为pragma comment(lib,"python38.lib")，并且注释掉 # define Py_DEBUG

添加python库

将python安装目录下的DLLs与Lib拷贝c++到运行目录下（此处默认你安装了Numpy）。

拷贝python38.dll到c++运行目录(python安装目录下的文件)。

上述准备材料即准备完成。

打开vs属性管理器添加：

1.包含库目录添加之前拷贝来的include以及Lib下的numpy。

2.库目录添加libs以及Lib下的numpy的lib。

3.连接器输入添加python38.lib和npymath.lib。

以上的配置都包含了numpy，如果不想用numpy，也可以不添加numpy的任何操作。数据传输也是可以用list或者tuple来完成。但经我实验发现，numpy的数据传输方式内存开销起码节约5倍以上，速度也快5倍以上。

编写测试代码

#include<iostream>#include"include\Python.h"//#include<string.h>#include"arrayobject.h"//#include<object.h>//using namespace std;int main(){ //指定python.exe位置 python的环境。后来在迁移环境时，将include libs放在工程目录下，指定工程目录就可以 Py_SetPythonHome(L"./");//指定python.exe位置需要修改成自己的 python的环境 //初始化Python环境  Py_Initialize();
 //初始化Numpy import_array();
 // 将当前目录加入sys.path 这两行的意思是你的主目录位置：是在工程目录下因此要把.py文件放到该目录下！。也可以自己定义 PyRun_SimpleString("import sys"); PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')"); PyRun_SimpleString("import os"); PyRun_SimpleString("print(os.listdir())");

 //导入模块  PyObject* pModule = PyImport_ImportModule("candpython");
 //导入函数 PyObject* pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "ff");
 //数据准备 short* numpyptr = new short[90000000]; for (int i = 0; i < 90000000; i++) { short j = 1000; numpyptr[i] = j; } npy_intp dims[2] = { 3000,30000 };//矩阵维度 PyObject* PyArray = PyArray_SimpleNewFromData(2, dims, NPY_SHORT, numpyptr);//将数据变为numpy
 //用tuple装起来传入python PyObject* args = PyTuple_New(1); PyTuple_SetItem(args, 0, PyArray);
 //函数调用(有返回值也是numpy PyArrayObject* pRet = (PyArrayObject*)PyEval_CallObject(pFunc, args);
 //返回的numpy矩阵的row和col int Rows = pRet->dimensions[0], columns = pRet->dimensions[1]; cout << Rows << " " << columns << endl;
 //将数据变回一般的指针 short* numpyptr2 = new short[90000000]; int j = 0; for (int Index_m = 0; Index_m < Rows; Index_m++) {
 for (int Index_n = 0; Index_n < columns; Index_n++) {
 numpyptr2[j] = *(short*)(pRet->data + Index_m * pRet->strides[0] + Index_n * pRet->strides[1]);//访问数据，Index_m 和 Index_n 分别是数组元素的坐标，乘上相应维度的步长，即可以访问数组元素 j++; }
 } cout << numpyptr2[1000] << endl;
 //释放内存 Py_CLEAR(pModule); Py_CLEAR(pFunc); Py_CLEAR(PyArray); Py_CLEAR(args); Py_CLEAR(pRet); delete[] numpyptr; delete[] numpyptr2;
 Py_Finalize(); // 释放资源 return 0;}

      Python代码：

import numpy as npdef ff(data): print(data.shape) print(data[0][0]) print(type(data[0][0])) return data

运行结果

总结

利用numpy的方式不仅在传递速度上有很大的优势，并且可以与python完美的契合。

引用

https://blog.csdn.net/qq_38232171/article/details/103955681

https://zhuanlan.zhihu.com/p/79896193

https://www.pythonf.cn/read/116854