如何通过boost减少clang_complete搜索的时间

Question

我喜欢和vim一起使用clang。

我一直有的一个问题就是每当我加入boost时，每当我输入“。”时clang就会通过boost库。在一个对象名称之后。这需要5-10秒。

由于我没有对boost标题进行更改，有没有办法通过boost缓存搜索？ 如果没有，有没有办法从自动完成搜索中删除提升？

更新（1）以回应adaszko的回答 后 ：让g：clang_use_library = 1

1. 我输入变量的名称。
2. 我按^ N. Vim开始搜索boost树。它自动完成变量。
3. 我按“。”并得到以下错误：

Error detected while processing function ClangComplete:
line   35:
Traceback (most recent call last):
Press ENTER or type command to continue
Error detected while processing function ClangComplete:
line   35:
  File "<string>", line 1, in <module>
Press ENTER or type command to continue
Error detected while processing function ClangComplete:
line   35:
NameError: name 'vim' is not defined
Press ENTER or type command to continue
Error detected while processing function ClangComplete:
line   40:
E121: Undefined variable: l:res
Press ENTER or type command to continue
Error detected while processing function ClangComplete:
line   40:
E15: Invalid expression: l:res
Press ENTER or type command to continue
Error detected while processing function ClangComplete:
line   58:
E121: Undefined variable: l:res
Press ENTER or type command to continue
Error detected while processing function ClangComplete:
line   58:
E15: Invalid expression: l:res
Press ENTER or type command to continue

...并且没有自动强制

更新（2） 不确定clang_complete是否应该解决boost的问题。没有插件的vim会搜索boost。 超级用户有一个answer，可以使用set include=^\\s*#\\s*include\ \\(<boost/\\)\\@!

通过提升目录评论搜索

Answer 1

所以，你至少有两个选择。选项＃1是设置g:clang_use_library 到1。以下是:help g:clang_use_library所说的内容：

Instead of calling the clang/clang++ tool use libclang directly. This
gives access to many more clang features. Furthermore it automatically
caches all includes in memory. Updates after changes in the same file will
therefore be a lot faster.

这需要Python Vim集成的工作设置。

选项＃2是将g:clang_complete_auto设置为您禁用的0 在->，.，::之后自动完成，可以使用<C-x> <C-o>代替 随时手动调用clang_complete。

我同时使用它们。

Answer 2

来自here的

，您可以将以下内容添加到.vimrc：

:set include=^\\s*#\\s*include\ \\(<boost/\\)\\@!

（通过boost缓存搜索的问题仍然是开放的）

Answer 3

我已经对clang_complete进行了很多性能增强，您可以查看问题#187。由于非优化代码，问题的很大一部分只是弱脚本性能。