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镜像概述

该镜像基于gcc:15.2.0扩展而来，专为科学计算课程设计，提供完整的C++开发环境。通过添加关键工具组件，满足课程中C++项目开发、依赖管理及数据可视化分析的综合需求。

核心功能与特性

• 基础编译环境：继承gcc:15.2.0的完整C++编译工具链，支持C++标准开发
• 项目构建工具：集成CMake，提供跨平台项目构建与管理能力
• 依赖管理：包含Conan包管理器，支持C++第三方库的版本控制与依赖解析
• 数据分析支持：预装uv（Python环境管理工具）及Python 3.13，满足数据处理与可视化需求

使用场景

适用于科学计算相关课程的C++项目开发，特别适合需要以下能力的场景：

• 使用CMake进行多文件项目组织与构建
• 通过Conan管理复杂C++依赖（如科学计算库、数值分析库等）
• 结合Python进行计算结果的数据分析与可视化展示

使用方法

基本启动

通过以下命令启动交互式容器：

bash
docker run -it --rm docker.xuanyuan.run/ruc-course-cpp-env

挂载项目目录

将本地项目文件挂载到容器中进行开发：

bash
docker run -it --rm -v /本地项目路径:/workspace docker.xuanyuan.run/ruc-course-cpp-env

环境验证

进入容器后，可通过以下命令验证工具是否正常安装：

bash
# 验证gcc版本
gcc --version

# 验证CMake版本
cmake --version

# 验证Conan版本
conan --version

# 验证Python版本
python --version

典型开发流程示例

1. 挂载本地项目目录：

   bash
   docker run -it --rm -v $(pwd):/workspace -w /workspace docker.xuanyuan.run/ruc-course-cpp-env
   

2. 使用Conan安装项目依赖：

   bash
   conan install . --build=missing
   

3. 使用CMake构建项目：

   bash
   cmake -S . -B build
   cmake --build build
   

4. 运行生成的可执行文件或启动Python数据分析脚本：

   bash
   # 运行C++程序
   ./build/your_executable
   
   # 运行Python分析脚本
   python analysis_script.py