proj2cmake: 将Visual Studio项目无缝迁移到CMake的世界
项目介绍
proj2cmake 是一款强大的转换工具,专为那些希望从Visual Studio生态系统过渡到更通用且跨平台的CMake构建系统的技术专家设计。这个开源项目处在其发展的初级阶段,但它致力于解决一个常见需求——自动化地把完整的Visual Studio解决方案(.sln)及其包含的所有项目转换成CMake兼容的格式。通过这种方式,开发者可以享受CMake带来的灵活性和跨平台能力,而不必手动重写大量的构建逻辑。
项目快速启动
快速开始使用proj2cmake非常直观,仅需几个简单的步骤:
安装与准备
确保你的环境中已安装了CMake和Python(因为proj2cmake是基于Python编写的),并且拥有一个想要转换的Visual Studio解决方案文件。
转换步骤
-
克隆proj2cmake项目:
git clone https://github.com/mrpi/proj2cmake.git -
执行转换命令: 打开终端或命令提示符,导航至proj2cmake目录,并使用你的Visual Studio解决方案文件路径来调用脚本。
cd proj2cmake python proj2cmake.py ~/path/to/your/project/YourSolution.sln -
编辑CMake配置: 根据需要,你可能需要编辑生成的
cmake_config目录下的配置文件以调整平台特定设置。vim ~/path/to/your/project/cmake_config/YourSolutionName.cmake -
运行CMake: 使用CMake生成适合你开发环境的构建系统文件。
cmake ~/path/to/your/project -
构建并测试: 根据CMake生成的构建系统进行构建(如使用
make、Visual Studio或其他IDE)。
应用案例和最佳实践
当你需要将现有的大型Visual Studio项目带入跨平台开发环境时,proj2cmake尤为有用。最佳实践包括:
- 逐步迁移:先转换关键模块,逐步验证和集成。
- CMake版本检查:确保使用的CMake版本与Qt6所需的C++17标准兼容。
- 编译器选择:确保在构建过程中指定正确的编译器,特别是当使用Qt时,应使用Qt附带的编译器。
- 持续集成:在CI/CD流程中集成proj2cmake,实现自动化的项目转换和构建。
典型生态项目
虽然proj2cmake本身专注于单一功能,但它的存在支持了广泛的应用场景,特别是在游戏开发、嵌入式系统和任何需要高度定制构建过程的软件项目中。与CMake社区的其他工具和库相结合,比如用于自动检测依赖项的FetchContent或管理模块的ExternalProject,proj2cmake帮助构建了一个能够轻松应对多平台部署的生态环境。
通过遵循上述指南,你可以有效利用proj2cmake工具将Visual Studio项目引入到CMake的强大生态中,解锁更多跨平台开发的可能性。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00