博客
关于我
Linux:使用cpp-httplib创建一个简单的服务器
阅读量:332 次
发布时间:2019-03-04

本文共 878 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Cpp-httplib: 跨平台HTTP/HTTPS服务器和客户端库

cpp-httplib 是一个 header-only 的跨平台 C++ 库,专注于提供 HTTP/HTTPS 服务器和客户端功能。它的独特之处在于只需要包含 "httplib.h" 就能使用,无需额外依赖,使用极为便捷。

下载与使用

在 Linux 环境下,下载 cpp-httplib 的方式有多种:

  • 进入 Gitee 平台,搜索 cpp-httplib,并下载对应的仓库。
  • 下载完成后,解压文件,提取出 httplib.h 文件到项目目录。
  • 服务器示例

    以下是一个简单的服务器代码示例:

    #include 
    #include "httplib.h"using namespace httplib;void http_callback(const Request& req, Response& resp) { (void)req; std::string body = "Hello, World!"; resp.set_content(body.c_str(), body.size(), "text/html");}int main() { Server svr; svr.Get("/hello", http_callback); svr.listen("0.0.0.0", 19998); return 0;}

    编译注意事项

    在编译时,需添加以下依赖:

    • -lpthread(用于 POSIX 互斥)
    • -std=c++11(确保使用 C++11 标准)

    运行测试

    编译完成后,运行服务器并访问 http://localhost:19998/hello 查看效果。

    扩展资源

    如果需要更深入的学习,可以参考以下资源:

  • 专业博客:提供对 httplib 功能的详细解读。
  • 实用示例:展示 httplib 在实际项目中的应用场景。
  • 通过以上步骤,你可以轻松开始使用 cpp-httplib 来构建高效的 HTTP 服务。

    转载地址:http://idmq.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV_ cv2.imshow()
    查看>>
    opencv——图像缩放1(resize)
    查看>>
    Opencv——模块介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>