C++17 JSON解析库测试框架。
使用现代C++，保证程序内存安全，跨平台。
提供 解析速度，内存占用，浮点精度，字符串转义，语法严格性，增删改查 等多项测试内容。
提供测试报告和结果数据表格，提供工具生成测试对比图。
- 框架采用C++17，框架本身仅依赖标准库。
- 项目构建使用
CMake，搭配CMakePreset，完全跨平台。 - 第三方库管理，默认使用
vcpkg，可以自行修改CMakePreset调整。 - Qt测试依赖
qtbase，库太大，默认不下载，需要自行配置库目录。 若不需要，可删除此测试和相关依赖导入。 - Boost测试，也需要下载较多的文件，不需要的话可以自行删去。
TestBase的子类，也就是各库的测试代码文件，统一放在test_codes/目录下。
新增测试类，直接添加cpp文件即可，无需修改主函数和CMake等配置。
（仅test_codes/文件夹下的.cpp文件，不递归扫描，因此不编译test_codes/models/下的文件。）
注：若test_codes/下没有任何文件，也就没有注册任何测试类。 主程序依然能正常运行，但是输出的报告中不含任何测试结果。
下面提供3种方式：
- 使用vcpkg安装第三方库，推荐清单模式，使用
vcpkg add port 包名添加。然后在CMakeLists.txt中使用find_package和target_link_libraries即可。 - 直接放源码。将头文件放入
include文件夹，将源文件放入src文件夹即可，项目构建/生成时会把这些代码也加入构建/编译生成。 - 使用vcpkg的custom-overlay模式，添加自定义位置的第三方库，推荐看官方示例。
根据上述的工作原理，你只需要写一个.cpp文件，导入头文件model_class.h和你的库的头文件。
内部写一个子类继承TestBase接口并实现全部纯虚函数，最后通过宏注册即可。
test_codes/文件夹下有一些现成的代码，test_codes/models/文件夹中提供了一些参考代码。
如果你有CMake基础，可以看看CMakeLists.txt和CMakePresets.json，项目结构其实非常简单。
根据自己的情况，调整一下CMakePresets.json，然后选择合适的预设选项，使用
cmake --preset <configure-preset-name>
cmake --build --preset <build-preset-name>就能配置和生成。（推荐Release模式，Debug模式下栈空间消耗大，深层递归解析测试可能失败。）
前置： 完成上述步骤并运行可执行程序。
测试完成后，各种数据将放在result/文件夹下，这里有3大内容：
result/reports/文件夹，存放各库的测试错误报告（部分错误并无危害，是正常的）。result/result.csv文件，存放着各库 各测试项目的具体分数。get_chart_**.pyPython程序，用于读取result.csv并生成图表。
请进入result/文件夹，然后执行python get_chart_zh.py命令即可。
图片将生成在result/images_zh/文件夹中。
test_codes/文件夹下存放测试类代码，不会递归查询，所以test_codes/models内的代码不会被编译。test_codes/文件夹即使全删，程序依然能正常运行。不想要什么测试，删了就行。- 如果删除了测试文件，记得修改
CMakeLists.txt和vcpkg.json，删除项目的库依赖，不然还会下载。 - Qt测试默认使用本地Qt，需要自行设置CMake预设，指定位置。（
qtbase库太大，保护大量不相关内容，不推荐vcpkg下载）。 - 如果测试QtJson，执行时需要Qt6Core.dll动态库文件，需要自己复制本地的dll文件到目标文件夹。
documents文件夹下提供了Qt6Core.dll动态库文件，由于版本问题，不一定能够兼容。推荐使用自己的文件。
目前仅比较如下几个库，各有优劣（Release下）：
- rapidjson 操作非常繁杂，解析与操作极快，内存占用很低，性能极佳，库中等。
- boost-json 操作简单，现代，会抛出异常，性能极佳，库很大。
- Qt 操作难度中等，值类型的直接解析 支持性较差，性能中等，修改元素较慢，库很大。
- mysvac-jsonlib 操作非常简单，现代，会抛出异常，性能较好，库非常小。
- nlogmann-json 操作非常简单，现代，会抛出异常，性能较好，库较小。
- jsoncpp 操作非常简单，现代，不抛出异常，性能略差，库较小。
