在Python中我們可以使用Jupyter Notebook直接看到結(jié)果，例如：
l = [1,2]
l
直接輸出：
[1,2]
那當使用C++的時候，例如：
map<string, int> mp{
{'one', 1},
{'two', 2},
{'three', 3},
{'four', 4}
};
如果要輸出，就得循環(huán)遍歷，可否直接輸出結(jié)果呢？
so easy!!! Jupyter Notebook可以解決一切問題，哈哈～
看下圖：
在github上有一個倉庫，如下所示：
https://github.com/QuantStack/xeus-cling
xeus-cling 是一個用于C++的Jupyter內(nèi)核，基于C++解釋器和Jupyter協(xié)議xeus的原生實現(xiàn)。
目前，支持Mac與Linux，但不支持Windows。
安裝也是非常簡單，首先安裝好Anaconda，在里面創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境：
conda create -n cling
切換進去：
conda activate cling
給新環(huán)境安裝jupyter和notebook
conda install jupyter notebook
使用conda-forge安裝xeus-cling
conda install xeus-cling -c conda-forge
為了加速安裝，請記得給Anaconda配置源！
檢查是否安裝好了內(nèi)核(kernel)：
jupyter kernelspec list
輸出：
python3 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3
xcpp11 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11
xcpp14 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14
xcpp17 /home/xxx/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17
打開Jupyter Notebook，就可以看到看到kernel了。
啟動Jupyter Notebook：
jupyter-notebook
(其中多了一個C，是因為也裝了C kernel,看后面)
示例測試：
只需要安裝c kernel即可！
可以直接在當前環(huán)境中創(chuàng)建c kernel，也可以新開一個環(huán)境安裝，下面是在當前環(huán)境中直接安裝。
pip install jupyter-c-kernel
install_c_kernel
jupyter kernelspec list
此時，就輸出：
c /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/c
python3 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3
xcpp11 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11
xcpp14 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14
xcpp17 /home/light/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17
啟動Jupyter Notebook：
jupyter-notebook
