在Conan中打包和复用CMake函数模块的最佳实践
2025-05-26 06:05:17作者:龚格成
背景介绍
在现代C++项目中,我们经常需要编写一些通用的CMake函数来简化构建过程。这些函数可能包括设置编译器标志、添加测试目标、配置代码生成等实用功能。传统做法是将这些函数直接放在项目代码库中,但随着项目规模扩大和多项目共享需求增加,更好的做法是将这些CMake函数模块化并打包分发。
项目结构示例
假设我们有一个典型项目结构如下:
my-app/
├─ cmake (submodule)/
│ ├─ usefulFunctions.cmake
├─ src/
│ ├─ main.cpp
├─ CMakeLists.txt
其中usefulFunctions.cmake包含了我们想要共享的CMake函数。
传统CMake安装方式
在纯CMake环境中,我们可以使用install命令来安装这些CMake函数文件:
include(GNUInstallDirs)
install(
FILES ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/usefulFunctions.cmake
DESTINATION ${CMAKE_INSTALL_LIBDIR}/cmake/
)
这种方式虽然可行,但缺乏版本管理和依赖解析能力,这正是Conan可以解决的问题。
使用Conan打包CMake函数模块
Conan提供了两种主要方式来共享CMake代码:
1. 作为工具依赖(tool_requires)
当你的CMake模块不包含任何特定于平台的代码,纯粹是构建辅助功能时,可以将其打包为工具依赖。
创建conanfile.py时需要注意:
from conan import ConanFile
class CMakeFunctionsConan(ConanFile):
name = "cmake_functions"
version = "1.0"
exports_sources = "usefulFunctions.cmake"
def package(self):
self.copy("usefulFunctions.cmake", dst="lib/cmake")
def package_info(self):
# 让使用者知道在哪里可以找到这个cmake模块
self.cpp_info.builddirs = ["lib/cmake"]
2. 作为常规依赖(requires)
如果你的CMake模块与特定库相关,可以作为常规依赖打包:
from conan import ConanFile
class MyLibraryConan(ConanFile):
name = "mylibrary"
version = "1.0"
exports_sources = "*.cmake", "src/*"
def package(self):
self.copy("*.cmake", dst="lib/cmake")
self.copy("*.h", dst="include")
self.copy("*.lib", dst="lib")
def package_info(self):
self.cpp_info.libs = ["mylibrary"]
self.cpp_info.builddirs = ["lib/cmake"]
在消费者项目中使用
在消费者项目的conanfile.py中:
# 对于工具依赖
tool_requires("cmake_functions/1.0")
# 对于常规依赖
requires("mylibrary/1.0")
然后在CMake中可以直接包含这些模块:
# 查找并包含我们的实用函数
include(usefulFunctions)
# 使用其中定义的函数
my_custom_function()
最佳实践建议
- 命名规范:为CMake模块使用独特的命名前缀,避免与其他包冲突
- 版本控制:每次修改CMake函数都应该升级版本号
- 文档说明:在包描述中清晰说明提供的CMake函数及其用法
- 测试验证:为CMake函数编写测试用例,确保它们在不同环境下正常工作
- 依赖管理:如果CMake函数依赖其他Conan包,确保正确声明这些依赖
常见问题解决
- 路径问题:确保在
package_info()中正确设置builddirs,这样CMake才能找到你的模块 - 作用域问题:注意CMake函数中使用的变量作用域,避免污染调用者的命名空间
- 兼容性问题:考虑不同CMake版本间的兼容性,使用适当的
cmake_minimum_required
通过将CMake函数模块打包为Conan包,我们可以实现跨项目的代码复用,同时享受Conan提供的版本管理和依赖解析功能,大大提高了C++项目的可维护性和协作效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0124
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.32 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++
701
379
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
282
暂无简介
Dart
699
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
272
328
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
267
124
🎉 (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
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871