Conan 2 中配置选项与设置的深度解析
2025-05-26 21:09:18作者:明树来
在软件包管理工具 Conan 2 中,正确理解和使用配置选项(options)与设置(settings)对于构建可靠的依赖关系至关重要。本文将深入探讨这两个关键概念在 Conan 2 中的行为机制和使用方法。
配置选项与设置的基本概念
在 Conan 中,settings 和 options 是控制软件包行为的两种主要方式:
- settings:通常描述构建环境的基本属性,如操作系统、架构、编译器等,这些值由下游(如配置文件)定义
- options:描述软件包的可配置特性,如是否构建为共享库、启用特定功能等
配置生命周期详解
Conan 2 中选项的处理遵循严格的执行顺序:
-
config_options() 阶段
- 此时只能访问 settings 信息
- 主要用于根据 settings 进行结构性调整
- 可以删除不适用于当前环境的选项
-
选项值应用阶段
- 从默认值、配置文件和命令行参数获取选项值
-
configure() 阶段
- 可以访问完整的 settings 和 options
- 可以进一步调整选项
- 但不能覆盖已赋值的选项
关键行为规则
-
默认值的限制
- 一旦为选项定义了默认值,就无法在 configure() 中基于其他选项值修改它
- 这是为了防止循环定义和不确定性问题
-
settings 优先原则
- settings 在 config_options() 中始终可用
- 可以基于 settings 删除不相关的选项(如 Windows 下删除 fPIC 选项)
-
依赖选项的限制
- 无法基于依赖项的选项来设置当前包的选项
- 因为在配置阶段依赖项尚未完全解析
实用建议
-
结构化选项设计
- 将与环境强相关的选项放在 config_options() 中处理
- 将包内部逻辑相关的调整放在 configure() 中
-
避免循环依赖
- 不要设计相互依赖的选项关系
- 保持选项间的层级清晰
-
合理使用默认值
- 只在确实需要默认行为时设置默认值
- 保留灵活性给下游使用者
通过理解这些机制,开发者可以更有效地设计 Conan 包的配置系统,确保构建过程的可预测性和灵活性。记住,settings 描述环境约束,options 描述包特性,这种分离设计是 Conan 强大功能的基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873