0.3 安裝必要的軟件 · cmake-cookbook

# 0.3 安裝必要的軟件與在Docker中使用不同，另一種選擇是直接在主機操作系統上安裝依賴項。為此，我們概括了一個工具棧，可以作為示例的基礎。您必須安裝以下組件： 1. CMake 2. 編譯器 3. 自動化構建工具 4. Python 我們還會詳細介紹，如何安裝所需的某些依賴項。 ## 0.3.1 獲取CMake 本書要使用的CMake最低需要為3.5。只有少數示例，演示了3.5版之后引入的新功能。每個示例都有提示，指出示例代碼在哪里可用，以及所需的CMake的最低版本。提示信息如下: **NOTE**:*這個示例的代碼可以在 https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-03/recipe10 中找到，其中包括一個C示例。該示例在CMake 3.5版(或更高版本)中是有效的，并且已經在GNU/Linux、macOS和Windows上進行了測試。* 有些(如果不是大多數)示例仍然適用于較低版本的CMake。但是，我們沒有測試過這個。我們認為CMake 3.5是大多數系統和發行版的默認軟件，而且升級CMake也沒什么難度。 CMake可以以多種方式安裝。下載并提取由Kitware維護的二進制發行版，可以在所有平臺上運行，下載頁面位于 https://cmake.org/download/ 。大多數GNU/Linux發行版都在包管理器中提供了CMake。然而，在一些發行版中，版本可能比較舊，因此下載由Kitware提供的二進制文件當然是首選。下面的命令將從CMake打包的版本中下載并安裝在`$HOME/Deps/CMake`(根據您的偏好調整此路徑)下的CMake 3.5.2： ```shell $ cmake_version="3.5.2" $ target_path=$HOME/Deps/cmake/${cmake_version} $ cmake_url="https://cmake.org/files/v${cmake_version%.*}/cmake-${cmake_version}-Linux-x86_64.tar.gz" $ mkdir -p "${target_path}" $ curl -Ls "${cmake_url}" | tar -xz -C "${target_path}" --strip-components=1 $ export PATH=$HOME/Deps/cmake/${cmake_version}/bin${PATH:+:$PATH} $ cmake --version ``` macOS獲取最新版本的CMake： ```shell $ brew upgrade cmake ``` Windows上，可以使用Visual Studio 2017，它提供了CMake支持。Visual Studio 2017的安裝記錄在第13章，*可選生成器和交叉編譯*，示例技巧1，*使用Visual Studio 2017構建CMake項目*。或者，可以從 https://www.msys2.org 下載MSYS2安裝程序，按照其中給出的說明更新包列表，然后使用包管理器`pacman`安裝CMake。下面的代碼正在構建64位版本： ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-cmake ``` 對于32位版本，請使用以下代碼(為了簡單起見，我們以后只會提到64位版本)： ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-i686-cmake ``` MSYS2的另一個特性是在Windows上提供了一個終端，比較像Unix操作系統上的終端，提供可用的開發環境。 ## 0.3.2 編譯器我們將需要C++、C和Fortran的編譯器。編譯器的版本需要比較新，因為我們需要在大多數示例中支持最新的語言標準。CMake為來自商業和非商業供應商的許多編譯器，提供了非常好的支持。為了讓示例始終能夠跨平臺，并盡可能獨立于操作系統，我們使用了開源編譯器: * GNU/Linux上，GNU編譯器集合(GCC)是直接的選擇。它是免費的，適用于所有發行版。例如，在Ubuntu上，可以安裝以下編譯器： ```shell $ sudo apt-get install g++ gcc gfortran ``` * 在LLVM家族中，Clang也是C++和C編譯器的一個很好的選擇： ```shell $ sudo apt-get install clang clang++ gfortran ``` * macOS上，XCode附帶的LLVM編譯器適用于C++和C。我們在macOS測試中使用了GCC的Fortran編譯器。GCC編譯器必須使用包管理器單獨安裝： ```shell $ brew install gcc ``` * Windows上，可以使用Visual Studio測試C++和C示例。或者，可以使用MSYS2安裝程序，MSYS2環境中(對于64位版本)使用以下單個命令安裝整個工具鏈，包括C++、C和Fortran編譯器： ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-toolchain ``` ## 0.3.3 自動化構建工具自動化構建工具為示例中的項目提供構建和鏈接的基礎設施，最終會安裝和使用什么，很大程度上取決于操作系統： * GNU/Linux上，GNU Make(很可能)在安裝編譯器時自動安裝。 * macOS上，XCode將提供GNU Make。 * Windows上，Visual Studio提供了完整的基礎設施。MSYS2環境中，GNU Make作為mingw64/mingw-w64-x86_64工具鏈包的一部分，進行安裝。為了獲得最大的可移植性，我們盡可能使示例不受這些系統相關細節的影響。這種方法的優點是配置、構建和鏈接，是每個編譯器的*固有特性*。 Ninja是一個不錯的自動化構建工具，適用于GNU/Linux、macOS和Windows。Ninja注重速度，特別是增量重構。為GNU/Linux、macOS和Windows預先打包的二進制文件可以在GitHub庫中找到，網址是 https://github.com/ninja-build/ninja/releases 。 Fortran項目中使用CMake和Ninja需要注意。使用CMake 3.7.2或更高版本是必要的，Kitware還有維護Ninja，相關包可以在 https://github.com/Kitware/ninja/releases 上找到。在GNU/Linux上，可以使用以下一系列命令安裝Ninja： ```shell $ mkdir -p ninja $ ninja_url="https://github.com/Kitware/ninja/releases/download/v1.8.2.g3bbbe.kitware.dyndep-1.jobserver-1/ninja-1.8.2.g3bbbe.kitware.dyndep-1.jobserver-1_x86_64-linux-gnu.tar.gz" $ curl -Ls ${ninja_url} | tar -xz -C ninja --strip-components=1 $ export PATH=$HOME/Deps/ninja${PATH:+:$PATH} ``` Windows上，使用MSYS2環境(假設是64位版本)執行以下命令： ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-ninja ``` **NOTE**:*我們建議閱讀這篇文章 http://www.aosabook.org/en/posa/ninja.html ，里面是對NInja編譯器的歷史和設計的選擇，進行啟發性的討論。* ## 0.3.4 Python 本書主要關于CMake，但是其中的一些方法，需要使用Python。因此，也需要對Python進行安裝：解釋器、頭文件和庫。Python 2.7的生命周期結束于2020年，因此我們將使用Python 3.5。在Ubuntu 14.04 LTS上(這是Travis CI使用的環境，我們后面會討論)，Python 3.5可以安裝如下： ```shell sudo apt-get install python3.5-dev ``` Windows可使用MSYS2環境，Python安裝方法如下(假設是64位版本): ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-python3 $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-python3-pip $ python3 -m pip install pipenv ``` 為了運行已經寫好的測試機制，還需要一些特定的Python模塊。可以使用包管理器在系統范圍內安裝這些包，也可以在隔離的環境中安裝。建議采用后一種方法： * 可以在不影響系統環境的情況下，將安裝包進行清理/安裝。 * 可以在沒有管理員權限的情況下安裝包。 * 可以降低軟件版本和依賴項沖突的風險。 * 為了復現性，可以更好地控制包的依賴性。為此，我們準備了一個`Pipfile`。結合`pipfile.lock`，可以使用`Pipenv`( http://pipenv.readthedocs )。創建一個獨立的環境，并安裝所有包。要為示例庫創建此環境，可在庫的頂層目錄中運行以下命令： ```shell $ pip install --user pip pipenv --upgrade $ pipenv install --python python3.5 ``` 執行`pipenv shell`命令會進入一個命令行環境，其中包含特定版本的Python和可用的包。執行`exit`將退出當前環境。當然，還可以使用`pipenv run`在隔離的環境中直接執行命令。或者，可以將庫中的`requirements.txt`文件與`Virtualenv`( http://docs.pythonguide.org/en/latest/dev/virtualenvs/ )和`pip`結合使用，以達到相同的效果： ```shell $ virtualenv --python=python3.5 venv $ source venv/bin/activate $ pip install -r requirements.txt ``` 可以使用`deactivate`命令退出虛擬環境。另一種選擇是使用`Conda`環境，我們建議安裝`Miniconda`。將把最新的`Miniconda`安裝到GNU/Linux的`$HOME/Deps/conda`目錄(從 https://repo.continuum.io/miniconda/miniconda3-latestlinux-x86_64.sh 下載)或macOS(從 https://repo.continuum.io/miniconda/miniconda3-latestmacosx-x86_64.sh 下載)： ```shell $ curl -Ls https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh > miniconda.sh $ bash miniconda.sh -b -p "$HOME"/Deps/conda &> /dev/null $ touch "$HOME"/Deps/conda/conda-meta/pinned $ export PATH=$HOME/Deps/conda/bin${PATH:+:$PATH} $ conda config --set show_channel_urls True $ conda config --set changeps1 no $ conda update --all $ conda clean -tipy ``` Windows上，可以從 https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 下載最新的`Miniconda`。該軟件包可以使用`PowerShell`安裝，如下: ```shell $basedir = $pwd.Path + "\" $filepath = $basedir + "Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe" $Anaconda_loc = "C:\Deps\conda" $args = "/InstallationType=JustMe /AddToPath=0 /RegisterPython=0 /S /D=$Anaconda_loc" Start-Process -FilePath $filepath -ArgumentList $args -Wait -Passthru $conda_path = $Anaconda_loc + "\Scripts\conda.exe" $args = "config --set show_channel_urls True" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru $args = "config --set changeps1 no" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru $args = "update --all" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru $args = "clean -tipy" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru ``` 安裝了`Conda`后, Python模塊可以按如下方式安裝: ```shell $ conda create -n cmake-cookbook python=3.5 $ conda activate cmake-cookbook $ conda install --file requirements.txt ``` 執行`conda deactivate`將退出`conda`的環境。 ## 0.3.5 依賴軟件有些示例需要額外的依賴，這些軟件將在這里介紹。 ### 0.3.5.1 BLAS和LAPACK 大多數Linux發行版都為BLAS和LAPACK提供包。例如，在Ubuntu 14.04 LTS上，您可以運行以下命令： ```shell $ sudo apt-get install libatlas-dev liblapack-dev liblapacke-dev ``` macOS上，XCode附帶的加速庫可以滿足我們的需要。 Windows使用MSYS2環境，可以按如下方式安裝這些庫(假設是64位版本)： ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-openblas ``` 或者，可以從GitHub ( https://github.com/referlapack/lapack )下載BLAS和LAPACK的參考實現，并從源代碼編譯庫。商業供應商為平臺提供安裝程序，安裝包中有BLAS和LAPACK相關的API。 ### 0.3.5.2 消息傳遞接口(MPI) MPI有許多商業和非商業實現。這里，安裝免費的非商業實現就足夠了。在Ubuntu 14.04 LTS上，我們推薦`OpenMPI`。可使用以下命令安裝： ```shell $ sudo apt-get install openmpi-bin libopenmpi-dev ``` 在macOS上，`Homebrew`發布了`MPICH`： ```shell $ brew install mpich ``` 還可以從 https://www.open-mpi.org/software/ 上獲取源代碼，編譯`OpenMPI`。對于Windows，Microsoft MPI可以通過 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/bb524831(v=vs.85).aspx 下載安裝。 ### 0.3.5.3 線性代數模板庫一些示例需要線性代數模板庫，版本為3.3或更高。如果包管理器不提供`Eigen`，可以使用在線打包源(http://eigen.tuxfamily.org )安裝它。例如，在GNU/Linux和macOS上，可以將`Eigen`安裝到`$HOME/Deps/Eigen`目錄: ```shell $ eigen_version="3.3.4" $ mkdir -p eigen $ curl -Ls http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/${eigen_version}.tar.gz | tar -xz -C eigen --strip-components=1 $ cd eigen $ cmake -H. -Bbuild_eigen - DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$HOME/Deps/eigen" &> /dev/null $ cmake --build build_eigen -- install &> /dev/null ``` ### 0.3.5.4 Boost庫 `Boost`庫適用于各種操作系統，大多數Linux發行版都通過它們的包管理器提供該庫的安裝。例如，在Ubuntu 14.04 LTS上，`Boost`文件系統庫、`Boost Python`庫和`Boost`測試庫可以通過以下命令安裝： ```shell $ sudo apt-get install libboost-filesystem-dev libboost-python-dev libboost-test-dev ``` 對于macOS, `MacPorts`和自制程序都為最新版本的`Boost`提供了安裝包。我們在macOS上的測試設置安裝`Boost`如下： ```shell $ brew cask uninstall --force oclint $ brew uninstall --force --ignore-dependencies boost $ brew install boost $ brew install boost-python3 ``` Windows的二進制發行版也可以從`Boost`網站 http://www.boost.org 下載。或者，可以從 https://www.boost.org 下載源代碼，并自己編譯`Boost`庫。 #### 0.3.5.5 交叉編譯器在類Debian/Ubuntu系統上，可以使用以下命令安裝交叉編譯器： ```shell $ sudo apt-get install gcc-mingw-w64 g++-mingw-w64 gfortran-mingw-w64 ``` 在macOS上，使用`Brew`，可以安裝以下交叉編譯器： ```shell $ brew install mingw-w64 ``` 其他包管理器提供相應的包。使用打包的跨編譯器的另一種方法，是使用M交叉環境( https://mxe.cc )，并從源代碼對其進行構建。 #### 0.3.5.6 ZeroMQ, pkg-config, UUID和Doxygen Ubuntu 14.04 LTS上，這些包可以安裝如下： ```shell $ sudo apt-get install pkg-config libzmq3-dev doxygen graphviz-dev uuid-dev ``` macOS上，我們建議使用`Brew`安裝： ```shell $ brew install ossp-uuid pkg-config zeromq doxygen ``` `pkg-config`程序和`UUID`庫只在類Unix系統上可用。 Windows上使用MSYS2環境，可以按如下方式安裝這些依賴項(假設是64位版本)： ```shell $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-zeromq $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-pkg-config $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-doxygen $ pacman -S mingw64/mingw-w64-x86_64-graphviz ``` #### 0.3.5.7 Conda的構建和部署想要使用`Conda`打包的示例的話，需要`Miniconda`和`Conda`構建和部署工具。`Miniconda`的安裝說明之前已經給出。要在GNU/Linux和macOS上安裝`Conda`構建和部署工具，請運行以下命令: ```shell $ conda install --yes --quiet conda-build anaconda-client jinja2 setuptools $ conda clean -tipsy $ conda info -a ``` 這些工具也可以安裝在Windows上: ```shell $conda_path = "C:\Deps\conda\Scripts\conda.exe" $args = "install --yes --quiet conda-build anaconda-client jinja2 setuptools" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru $args = "clean -tipsy" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru $args = "info -a" Start-Process -FilePath "$conda_path" -ArgumentList $args -Wait -Passthru ```