
CMake:跨平台构建工具的全面指南
下载需积分: 49 | 213KB |
更新于2024-09-14
| 71 浏览量 | 举报
收藏
CMake是一种强大的、跨平台的开源构建系统,由Kitware公司及其开源社区在开发VTK工具套件过程中发展而来,诞生于2001年。CMake以其BSD许可证、跨平台特性、大型项目管理能力、简化编译流程、高效性和可扩展性等特点,赢得了广泛的认可。特别是由于KDE4的开发团队在经历了一系列构建工具的选择后,最终选定CMake作为其构建系统,这极大地推动了CMake在业界的地位提升。
在Linux系统中,如Ubuntu,用户可以直接通过包管理器`sudo apt-get install cmake`来安装CMake,比如早期的版本如2.4-patch6,适用于Ubuntu 7.04。CMake的安装相对简单,适用于新手上手。
CMake的使用通常包括以下几个步骤:
1. **背景知识**:
- CMake最初是为了应对KDE4开发过程中构建系统的挑战而产生的,其成功案例在于KDE从CVS迁移到SVN时,证明了CMake在大型项目管理中的优势。
- KDevelop团队发现现有的构建体系复杂且难以维护,只有少数专家能处理,因此转向CMake,这一决定加速了CMake在业界的普及。
2. **特点**:
- **开放源码**:CMake遵循BSD许可证,这意味着任何人都可以自由地使用、修改和分发源代码。
- **跨平台**:无论是在Windows还是Linux,甚至是其他Unix-like系统,CMake都能提供一致的构建体验。
- **大型项目管理**:特别适合管理包含多个子模块和依赖关系的大型项目。
- **简化编译**:通过自动检测和配置环境,减少人工配置的工作量。
- **高效**:通过预先编译信息,提高编译速度。
- **可扩展**:允许用户自定义规则和插件,满足特定项目的特殊需求。
3. **安装**:
在Ubuntu系统中,通过命令行直接安装是最常见的方法,只需运行`sudo apt-get install cmake`即可。
4. **简单使用示例**:
- 首先,创建一个临时目录`mkdir -p cmake/t1`并进入,然后创建一个简单的C程序`main.c`,包含了`#include <stdio.h>`和输出"HelloWorldfromt1Main!"的`main()`函数。
- 接着,在同一目录下创建一个名为`CMakeLists.txt`的文件,用于定义构建规则,尽管CMakeLists.txt通常会包含更复杂的配置,但最基本的示例可能仅包含一个简单的指令,如`add_executable(t1 main.c)`,告诉CMake这是一个可执行程序,并指定源文件。
通过这个例子,用户可以了解如何利用CMake进行基本的项目设置和构建,随着项目规模的增大,CMake的功能将更加凸显其价值。无论是对于C程序员还是开发者团队,掌握CMake都是提高项目管理效率的重要技能。
相关推荐




















lyklm
- 粉丝: 2
最新资源
- GauntletPrinter:简化MTG卡组打印的多功能工具
- 深度学习在交通流量预测中的应用研究
- Win10兼容的epass_1000 USB Token官方驱动安装指南
- ESP32-CAM远程监控系统:拍照上传至云平台教程
- GitHub Pages上使用ReactJS创建的怪物角色罗列表
- Docker容器中的多角形世界:Multicorn部署指南
- Fadexz推出最新iOS调整开发项目:iOS-Tweaks-Repo
- Probot应用实现GitHub新用户自动欢迎功能
- 可视化平台展示捐助者与受益儿童的联系
- Cloud Foundry FTP服务代理的自定义实现教程
- Git和GitHub在网站设计中的应用
- basecss: 将基础CSS内联插入HTML的NPM工具
- SSRFTest: 掌握Python SSRF漏洞测试工具
- libvarnam:开源跨平台印度语言音译器介绍与安装指南
- BuddyPress插件bp-reshare实现活动转发与分享功能
- BrainSurfaceTK深度学习工具:大脑表面可视化与Web应用集成
- Java共享首选项教程详解与应用示例
- 全同态加密技术在人脸识别系统中的应用研究
- ArMailerAWS:Ruby后台程序助力高效电子邮件发送管理
- feed-fetcher:快速获取指定URL的RSS源
- Pi-hole仪表板迎来深色主题:Night_Pihole定制指南
- Blazor WebAssembly在Azure静态Web应用中的应用示例
- iOS加强密码保护措施以确保iMessage对话安全
- 基于多任务深度学习的动作识别与姿势估计技术