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CMake Cookbook
  • Introduction
  • 前言
  • 第0章 配置环境
    • 0.1 获取代码
    • 0.2 Docker镜像
    • 0.3 安装必要的软件
    • 0.4 测试环境
    • 0.5 上报问题并提出改进建议
  • 第1章 从可执行文件到库
    • 1.1 将单个源文件编译为可执行文件
    • 1.2 切换生成器
    • 1.3 构建和链接静态库和动态库
    • 1.4 用条件句控制编译
    • 1.5 向用户显示选项
    • 1.6 指定编译器
    • 1.7 切换构建类型
    • 1.8 设置编译器选项
    • 1.9 为语言设定标准
    • 1.10 使用控制流
  • 第2章 检测环境
    • 2.1 检测操作系统
    • 2.2 处理与平台相关的源代码
    • 2.3 处理与编译器相关的源代码
    • 2.4 检测处理器体系结构
    • 2.5 检测处理器指令集
    • 2.6 为Eigen库使能向量化
  • 第3章 检测外部库和程序
    • 3.1 检测Python解释器
    • 3.2 检测Python库
    • 3.3 检测Python模块和包
    • 3.4 检测BLAS和LAPACK数学库
    • 3.5 检测OpenMP的并行环境
    • 3.6 检测MPI的并行环境
    • 3.7 检测Eigen库
    • 3.8 检测Boost库
    • 3.9 检测外部库:Ⅰ. 使用pkg-config
    • 3.10 检测外部库:Ⅱ. 自定义find模块
  • 第4章 创建和运行测试
    • 4.1 创建一个简单的单元测试
    • 4.2 使用Catch2库进行单元测试
    • 4.3 使用Google Test库进行单元测试
    • 4.4 使用Boost Test进行单元测试
    • 4.5 使用动态分析来检测内存缺陷
    • 4.6 预期测试失败
    • 4.7 使用超时测试运行时间过长的测试
    • 4.8 并行测试
    • 4.9 运行测试子集
    • 4.10 使用测试固件
  • 第5章 配置时和构建时的操作
    • 5.1 使用平台无关的文件操作
    • 5.2 配置时运行自定义命令
    • 5.3 构建时运行自定义命令:Ⅰ. 使用add_custom_command
    • 5.4 构建时运行自定义命令:Ⅱ. 使用add_custom_target
    • 5.5 构建时为特定目标运行自定义命令
    • 5.6 探究编译和链接命令
    • 5.7 探究编译器标志命令
    • 5.8 探究可执行命令
    • 5.9 使用生成器表达式微调配置和编译
  • 第6章 生成源码
    • 6.1 配置时生成源码
    • 6.2 使用Python在配置时生成源码
    • 6.3 构建时使用Python生成源码
    • 6.4 记录项目版本信息以便报告
    • 6.5 从文件中记录项目版本
    • 6.6 配置时记录Git Hash值
    • 6.7 构建时记录Git Hash值
  • 第7章 构建项目
    • 7.1 使用函数和宏重用代码
    • 7.2 将CMake源代码分成模块
    • 7.3 编写函数来测试和设置编译器标志
    • 7.4 用指定参数定义函数或宏
    • 7.5 重新定义函数和宏
    • 7.6 使用废弃函数、宏和变量
    • 7.7 add_subdirectory的限定范围
    • 7.8 使用target_sources避免全局变量
    • 7.9 组织Fortran项目
  • 第8章 超级构建模式
    • 8.1 使用超级构建模式
    • 8.2 使用超级构建管理依赖项:Ⅰ.Boost库
    • 8.3 使用超级构建管理依赖项:Ⅱ.FFTW库
    • 8.4 使用超级构建管理依赖项:Ⅲ.Google Test框架
    • 8.5 使用超级构建支持项目
  • 第9章 语言混合项目
    • 9.1 使用C/C++库构建Fortran项目
    • 9.2 使用Fortran库构建C/C++项目
    • 9.3 使用Cython构建C++和Python项目
    • 9.4 使用Boost.Python构建C++和Python项目
    • 9.5 使用pybind11构建C++和Python项目
    • 9.6 使用Python CFFI混合C,C++,Fortran和Python
  • 第10章 编写安装程序
    • 10.1 安装项目
    • 10.2 生成输出头文件
    • 10.3 输出目标
    • 10.4 安装超级构建
  • 第11章 打包项目
    • 11.1 生成源代码和二进制包
    • 11.2 通过PyPI发布使用CMake/pybind11构建的C++/Python项目
    • 11.3 通过PyPI发布使用CMake/CFFI构建C/Fortran/Python项目
    • 11.4 以Conda包的形式发布一个简单的项目
    • 11.5 将Conda包作为依赖项发布给项目
  • 第12章 构建文档
    • 12.1 使用Doxygen构建文档
    • 12.2 使用Sphinx构建文档
    • 12.3 结合Doxygen和Sphinx
  • 第13章 选择生成器和交叉编译
    • 13.1 使用CMake构建Visual Studio 2017项目
    • 13.2 交叉编译hello world示例
    • 13.3 使用OpenMP并行化交叉编译Windows二进制文件
  • 第14章 测试面板
    • 14.1 将测试部署到CDash
    • 14.2 CDash显示测试覆盖率
    • 14.3 使用AddressSanifier向CDash报告内存缺陷
    • 14.4 使用ThreadSaniiser向CDash报告数据争用
  • 第15章 使用CMake构建已有项目
    • 15.1 如何开始迁移项目
    • 15.2 生成文件并编写平台检查
    • 15.3 检测所需的链接和依赖关系
    • 15.4 复制编译标志
    • 15.5 移植测试
    • 15.6 移植安装目标
    • 15.7 进一步迁移的措施
    • 15.8 项目转换为CMake的常见问题
  • 第16章 可能感兴趣的书
    • 16.1 留下评论——让其他读者知道你的想法
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  • 准备工作
  • 具体实施
  • 工作原理
  • 更多信息

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  1. 第11章 打包项目

11.4 以Conda包的形式发布一个简单的项目

Previous11.3 通过PyPI发布使用CMake/CFFI构建C/Fortran/Python项目Next11.5 将Conda包作为依赖项发布给项目

Last updated 5 years ago

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NOTE:此示例代码可以在 中找到。该示例在CMake 3.5版(或更高版本)中是有效的,并且已经在GNU/Linux、macOS和Windows上进行过测试。

虽然PyPI是发布Python包的标准平台,但Anaconda ( )更为可能更为流行,因为它不仅允许使用Python接口发布Python或混合项目,还允许对非Python项目进行打包和依赖关系管理。这个示例中,我们将为一个非常简单的C++示例项目准备一个Conda包,该项目使用CMake配置和构建,除了C++之外没有依赖关系。下一个示例中,我们将会来看看一个更复杂的Conda包。

准备工作

我们的目标是打包以下示例代码(example.cpp):

#include <iostream>
int main() {
    std::cout << "hello from your conda package!" << std::endl;
    return 0;
}

具体实施

  1. CMakeLists.txt文件给出了最低版本要求、项目名称和支持的语言:

    cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR)
    project(recipe-04 LANGUAGES CXX)
    set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
    set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)
    set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
  2. 使用example.cpp构建hello-conda可执行目标:

    add_executable(hello-conda "")
    target_sources(hello-conda
      PRIVATE
          example.cpp
      )
  3. 使用CMakeLists.txt定义安装目标:

    nstall(
      TARGETS
          hello-conda
      DESTINATION
          bin
      )
  4. 将在一个名为meta.yaml的文件中,对Conda包进行描述。我们将把它放在conda-recipe目录下,文件结构如下:

    .
    ├── CMakeLists.txt
    ├── conda-recipe
    │    └── meta.yaml
    └── example.cpp
  5. meta.yaml包含如下内容:

    package:
      name: conda-example-simple
      version: "0.0.0"
    
    source:
      path: .. /  # this can be changed to git-url
    
    build:
      number: 0
      binary_relocation: true
      script:
        - cmake -H. -Bbuild_conda -G "${CMAKE_GENERATOR}" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PREFIX} # [not win]
        - cmake -H. -Bbuild_conda -G "%CMAKE_GENERATOR%" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="%LIBRARY_PREFIX%" # [win]
        - cmake - -build build_conda - -target install
    
    requirements:
      build:
        - cmake >=3.5
        - { { compiler('cxx') } }
    
    about:
      home: http://www.example.com
      license: MIT
      summary: "Summary in here ..."
  6. 现在来构建包:

    $ conda build conda-recipe
  7. 过程中屏幕上看到大量输出,但是一旦构建完成,就可以对包进行安装。首先,在本地进行测试:

    $ conda install --use-local conda-example-simple
  8. 现在准备测试安装包,打开一个新的终端(假设Anaconda处于激活状态),并输入以下内容:

    $ hello-conda
    
    hello from your conda package!
  9. 测试成功后,再移除包装:

    $ conda remove conda-example-simple

工作原理

CMakeLists.txt中,安装目标是这个示例的一个基本组件:

install(
  TARGETS
      hello-conda
  DESTINATION
      bin
  )

目标的二进制文件会安装到${CMAKE_INSTALL_PREFIX}/bin中。变量由Conda定义,并且构建步骤中定义在meta.yaml:

build:
  number: 0
  binary_relocation: true
  script:
    - cmake -H. -Bbuild_conda -G "${CMAKE_GENERATOR}" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${PREFIX} # [not win]
    - cmake -H. -Bbuild_conda -G "%CMAKE_GENERATOR%" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="%LIBRARY_PREFIX%" # [win]
    - cmake - -build build_conda - -target install

将安装目录设置为${prefix} (Conda的内部变量),然后构建并安装项目。调用构建目录命名为build_conda的动机与前面的示例类似:特定的构建目录名可能已经命名为build。

更多信息

配置文件meta.yaml可为任何项目指定构建、测试和安装步骤。详情请参考官方文档:

要将Conda包上传到Anaconda云,请遵循官方的Anaconda文档:

此外,也可以考虑将Miniconda,作为Anaconda的轻量级替代品:

https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-11/recipe-04
https://anaconda.org
https://conda.io/docs/user-guide/tasks/build-packages/define-metadata.html
https://docs.anaconda.com/anaconda-cloud/user-guide/
https://conda.io/miniconda.html