Win10环境下用VSCode编写简易go语言程序go_menu.go并同步到gitee

auisuiduifui 2022-03-24 01:07:34

1、下载go安装包

https://golang.google.cn/dl/选择适合自己的安装包进行安装。

对于windows64位系统,可在如下两个文件中进行选择:

如果使用.msi文件进行安装,安装程序会自动添加C:\Go和C:\Go\bin到环境变量中。

如果使用.zip文件进行安装,还需要自己手动把解压目录和解压目录下的bin路径添加到环境变量中。

安装完成后,在cmd中输入go version,出现版本号则说明安装成功。

 2、在VS Code里安装go插件

在EXTENSIONS: MARKETPLACE中搜索“go”,点击第一个搜索结果,点击右侧页面中的“Install”,进行安装。

3、工具安装

如果想在VS Code中运行go程序,还需要安装以下8种工具, go-outline、gotests、gomodifytags、impl、goplay、dlv、staticcheck、gopls。

可以点击右下角的Install,让VS Code自动安装这些工具,但是大多数情况下会因为无法访问原资源网站而安装失败,此时需要在cmd命令行中输入以下两条命令以更换源网站。

go env -w GO111MODULE=on
go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct

4、编写menu项目

package main

import "fmt"

func main() {
	for {
		var command string
		fmt.Print("MENU:\n1、Welcome\n2、Command\n3、Quit\n")
		fmt.Scan(&command)
		if command == "3" {
			break
		}
		switch command {
		case "1":
			fmt.Println("Hello world!")
		case "2":
			fmt.Println("coming soon…")
		default:
			fmt.Println("Unknown command")
		}
	}
}

运行结果如图。

5、安装并设置Git for Windows.

https://git-scm.com/download/win下载合适的版本。

下载完成后运行文件,进行安装。

如果是使用.exe文件安装,则不需额外配置环境变量,否则需要在Path下添加[安装路径]/Git/cmd作为环境变量。

安装好后运行cmd。

或者也可以在cmd中输入git version查看是否安装成功。

6、在Gitee上创建一个新仓库

开发环境配置完毕,在https://gitee.com/创建一个新仓库。

7、建立本地仓库

使用如下命令进入代码所在文件夹,注意需要\\来分隔不同层级的文件。

cd C:\\Users\\yjijd\\Desktop\\lab5

使用如下命令创建本地仓库并提交:

git init
git add *.go
git commit -m 'initial project version'

初次提交前,需要用如下命令设置用户名和用户邮箱:

git config --global user.email "you@example.com"
git config --global user.name "Your Name"

提交成功:

8、上传到远程仓库。

使用如下命令建立远程连接、推送本地仓库内容到远程仓库。

git remote add origin https://gitee.com/yjijd/go_menu
git push origin master

推送成功。

作者:260

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内容概要:本文介绍了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization, MFO)的三维路径规划方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法受自然界中飞蛾围绕火焰旋转飞行行为的启发,通过模拟飞蛾在搜索空间中围绕多个“火焰”(即潜在最优解)进行螺旋式搜索的机制,实现对复杂三维空间中最优路径的高效寻优。算法在路径规划过程中充分考虑了起点、终点、障碍物分布及路径长度、安全性等约束条件,能够有效避开障碍物并生成平滑、短距离且低能耗的飞行路径。文中通过仿真实验验证了该算法在三维空间路径规划中的可行性与优越性,适用于无人机、机器人等智能体的自主导航任务。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法背景的科研人员、自动化与人工智能方向的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人机、无人车、水下潜航器等智能体在复杂三维环境中的自主路径规划;②用于对比研究不同群智能优化算法(如PSO、GWO、WOA等)在路径规划中的性能差异;③为智能导航系统的设计与仿真提供算法支持和技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注飞蛾位置更新、火焰选择机制及路径约束处理部分,可通过调整参数或引入其他优化策略进一步提升算法性能,并尝试将其拓展至动态环境或多目标路径规划问题中。

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