MiniPortile 技术文档
本文档旨在帮助用户详细理解并使用 MiniPortile 项目。以下是项目的主要部分,包括安装指南、使用说明和 API 使用文档。
1. 安装指南
在开始之前,请确保您的系统中已安装以下依赖:
- Ruby 环境
- GCC 或 Clang 编译器
- make 或 nmake 工具
安装 MiniPortile
您可以通过 Ruby 的包管理器 gem 来安装 MiniPortile:
gem install mini_portile2
确保安装的是 mini_portile2
版本,因为旧版本的 mini_portile
可能不兼容。
2. 项目的使用说明
MiniPortile 是一个为开发者设计的轻量级端口/食谱系统,用于确保开发者可以重现用户的依赖和环境。
使用方法(针对 autoconf 项目)
以下是一个快速示例:
gem "mini_portile2", "~> 2.0.0" # 在 extconf.rb 中使用时必需
require "mini_portile2"
recipe = MiniPortile.new("libiconv", "1.13.1")
recipe.files = ["http://ftp.gnu.org/pub/gnu/libiconv/libiconv-1.13.1.tar.gz"]
recipe.cook
recipe.activate
cook
方法会下载、解压、补丁、配置和编译库到命名空间结构中。
activate
方法确保 GCC 能找到这个库并优先于系统范围内的安装。
配置编译器
您可以配置 C 和 C++ 编译器命令:
MiniPortile.new("libiconv", "1.13.1", cc_command: "clang", cxx_command: "clang++")
配置 make 命令
MiniPortile.new("libiconv", "1.13.1", make_command: "nmake")
超时设置
您可以设置下载源存档时的超时时间:
MiniPortile.new("libiconv", "1.13.1", open_timeout: 99, read_timeout: 2)
使用方法(针对 cmake 项目)
与 autoconf 项目类似,但使用 MiniPortileCMake.new
。
MiniPortileCMake.new("libfoobar", "1.3.5", cmake_command: "cmake3", cmake_build_type: "Debug")
本地源目录
您也可以指向本地源目录:
recipe.source_directory = "/path/to/local/source/for/library-1.2.3"
目录结构约定
MiniPortile 遵循约定优于配置的原则,并建立了一个文件夹结构来放置文件和执行操作。
mylib
|-- ports
| |-- archives
| | `-- libiconv-1.13.1.tar.gz
| `-- <platform>
| `-- libiconv
| `-- 1.13.1
| |-- bin
| |-- include
| `-- lib
`-- tmp
`-- <platform>
`-- ports
在这里,<platform>
代表您使用的操作系统架构(例如 i686-linux, i386-mingw32 等)。
在平台文件夹内,MiniPortile 会存储编译过程的工件。库是版本化的,因此您可以在磁盘上保留多个版本,而不会相互覆盖。
archives
文件夹是用于缓存下载的源文件。建议不要删除此文件夹,以避免多次下载相同的文件。
tmp
文件夹是编译执行的地方,可以安全地删除。
使用食谱的 #path
方法来获取安装目录的完整路径:
recipe.cook
recipe.path # => /home/luis/projects/myapp/ports/i686-linux/libiconv/1.13.1
3. 项目 API 使用文档
MiniPortile 提供了以下 API 方法:
new(library, version, options)
:创建一个新的 MiniPortile 对象。cook
:下载、解压、补丁、配置和编译库。activate
:确保编译的库可以被 GCC 找到并优先使用。path
:返回安装目录的完整路径。
更多细节请参考官方文档。
4. 项目安装方式
MiniPortile 的安装方式已在安装指南中说明。您可以通过 Ruby gem 来安装它:
gem install mini_portile2
确保遵循上述步骤进行正确安装和使用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0330- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









