Drogon框架中的CMake构建系统优化实践
2025-05-18 23:32:31作者:裘旻烁
drogon
Drogon: A C++14/17/20 based HTTP web application framework running on Linux/macOS/Unix/Windows
在开源Web框架Drogon的开发过程中,构建系统的优化是提升开发者体验的重要环节。本文将深入分析Drogon项目中CMake构建系统的两个典型优化点,帮助开发者理解如何构建更干净、更专业的项目构建流程。
1. 正确处理CMake的find_package静默模式
Drogon的CMake构建脚本中存在一个常见但容易被忽视的问题:FindJsoncpp.cmake模块没有正确处理QUIET参数。当其他项目以静默模式(find_package(Jsoncpp QUIET))查找Jsoncpp时,该模块仍然会输出版本信息,这违反了CMake的最佳实践。
问题本质:CMake的find_package命令允许调用者通过QUIET参数请求静默操作,避免不必要的输出干扰构建日志。模块编写者应该尊重这一约定,在输出信息前检查${PACKAGE_FIND_QUIETLY}变量。
解决方案:在输出版本信息前添加条件判断,确保仅在非静默模式下输出:
if(NOT Jsoncpp_FIND_QUIETLY)
message(STATUS "jsoncpp version:" ${jsoncpp_ver})
endif()
2. 更新CMake最低版本要求
随着CMake 3.31.0及更高版本的发布,Drogon的测试模块ParseAndAddDrogonTests.cmake中出现了兼容性警告。警告指出对CMake 3.10以下版本的支持将在未来被移除。
技术背景:CMake会定期淘汰对旧版本的支持,这是为了减少维护负担并鼓励开发者使用现代特性。cmake_minimum_required命令用于指定项目所需的最低CMake版本。
最佳实践:对于活跃维护的项目,建议:
- 定期评估并更新最低CMake版本要求
- 使用明确的版本范围语法(如
3.10...3.25)表达兼容性 - 在文档中明确说明构建环境要求
具体修改:将cmake_minimum_required更新为更现代的语法,例如:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10...3.25)
构建系统优化的意义
这些看似微小的优化实际上对项目质量有重要影响:
- 构建日志整洁性:减少无关输出,让开发者更容易发现真正的构建问题
- 下游项目集成体验:当Drogon作为子项目被其他项目引用时,不会污染父项目的构建输出
- 未来兼容性:避免因使用过时的CMake特性而导致未来版本不兼容
- 专业形象:遵循CMake最佳实践的项目会给开发者更好的第一印象
通过关注这些构建系统的细节,Drogon框架展现了其对开发者体验的重视,这也是一个成熟开源项目应有的品质。
drogon
Drogon: A C++14/17/20 based HTTP web application framework running on Linux/macOS/Unix/Windows
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146