Jupyter Notebook 支持非常多的编程语言，而且可以直接运行这些语言的代码。要让 Jupyter Notebook 能够运行特定语言的代码，需要添加对应的内核。具体支持的语言及内核可以查看该链接：https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels
。

今天要讲的，是支持在交互模式下执行 C++ 代码的 cling 内核。看到官方的示例，我着实感到惊讶，C++代码也能够像 Python 那样边写边运行？关于其内部的机理我还未深入探究，但最重要的是赶紧装上 cling 内核，体验一下交互式执行 C++ 代码的快感。

在经过两天的折腾之后，终于将 C++ 的 cling 内核装上了。由于我是在 Linux 机器上安装该内核，主要问题还是编译过程繁琐。尝试了很多方法，包括下载源代码、手动执行各个编译过程，结果因种种问题而失败，不过也从中学到了不少东西。最后克隆了官方的 Github 仓库，使用其提供的 CPT 工具直接完成编译，一步到位，非常简单。

由于 cling 内核依赖于 Python3，因此如果你的机器上安装的是 Python2 的话，必须先安装 Python3。安装 Python3 后，可以顺便将其添加到 Jupyter Notebook 内核中，便于以后使用。

添加 Python3 内核

安装 Python3：

然后安装 ipykernel 模块：

该过程耗时较长，成功后将出现以下提示：

Successfully installed ipykernel ipython traitlets jupyter-client tornado setuptools pexpect simplegeneric prompt-toolkit typing pickleshare pygments jedi decorator ipython-genutils python-dateutil jupyter-core pyzmq backports-abc ptyprocess wcwidth

最后，将 Python 3 内核安装到 Jupyter Notebook 中：

OK，此时打开 Jupyter Notebook，你将会发现已经多了一个 Python3 内核了。

添加 C++ cling 内核

克隆 cling 的 Github 官方仓库：

git clone https://github.com/root-project/cling.git

在进行编译操作之前，首先要确保你的机器上已经装好了 cmake 工具，即能够直接通过输入命令 cmake
执行程序。

如果 cmake
已经正确安装，就可以进行以下的操作了。

切换到 cling/tools/packaging/ 目录下，执行以下两条命令：

这个过程包含了从网络上获取源文件以及编译，是最为耗时的一个阶段，以小时计。

编译完成后，需要在 python3 中安装 clingkernel。切换到 cling/tools/Jupyter/ 目录下，执行

最后一步，往 Jupyter Notebook 中添加 cling 内核，可以根据自己的需要安装特定 C++ 规范的 cling 内核，例如 cling-cpp11, cling-cpp14, cling-cpp17。

jupyter kernelspec install kernel/cling-cpp17

如果没有其他问题，此时就可以打开 Jupyter Notebook 感受不一样的 C++ 编程了！

官方代码示例

输出：

(double) 20.000000

Amazing!