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make

• 大家可能会很奇怪，都什么年代了，还学makefile，cmake都有些过时了，为什么还要再学这个呢？

• 我是这么看待这个问题的，cmake跨平台性还是很有有优势的，有着多年积累的底蕴，借助大模型可以很好的利用这个工具。而cmake的原理就是自动生成makefile，所以还是很值得学习makefile，了解历史的。

• makefile和CMakeLists

  • 当只是编写一个文件的代码时，直接使用命令运行很方便。但是一但项目复杂起来后，就会难以管理，这个时候使用自动化构建工具就会十分方便，常用的构建工具有make和Cmake。make通过makefile对项目进行管理。Cmake通过配置生成适应各操作系统版本的makefile文件有着很好的跨平台性。

一、makefile

1. 简单的编译运行命令（g++为例C++，g++会自动连接依赖库，适用于C++）

   g++ <依赖文件> -o <目标文件>

2. makefile的规则

   <目标文件> : <依赖文件>

   ​ <要执行的命令>

   hello: main.c message.cgcc main.c message.c -o hello
   

3. makefile特征

   1. makefile的扩展名是.mk，但是创建的时候直接忽略就好

   2. 执行的命令前面必须是tab键

   3. 实际情况应该是先编译后再链接，推荐此种写法

      

   4. 伪目标：不生成目标文件的目标，只是一个标签，最常用的就是clean和all，clean常用来产生的临时文件

      

      • 伪目标注意：

        1. 不要和文件名重复，因为伪目标运行的时候是make <伪目标>这样的格式，而也有这种类型的命令make <file>来指定目标的生成，所以如果伪目标和文件名重复，则会冲突

        2. 解决方案，在开头加上.PHONY: <伪目标>，来显示告诉编译器，这就是个伪目标

           

        3. 当需要同时执行多个可执行文件的生成的时候就可以使用all伪目标，格式伪all: <目标文件> <目标文件>，当然把all放在除.PHONY: <伪目标>之后，make直接执行默认也是为目标所指定的所有目标文件

           
           

      5. 同一种规则和依赖文件的简化写法

         

      6. 禁止执行的命令行输出打印在终端上

         
         

         在对应命令加上@就好

      7. 使用变量，常常讲一些命令行参数以及源文件、目标文件、编译文件使用变量定义
         

         8. 特殊符号，常说$<其它特殊符号组成>

            $@代表目标文件

            $<代表第一个依赖文件

            $^代表所有依赖文件

            

         9. 通配符：所有的cpp文件和o文件

            

         10. 更多的分支循环

4. make

   1. make是按照时间戳来判断是否更新目标文件的，若时间戳不变则无法改变，下图为windows系统，与mac和linux有些许差异

      
      
      

   2. 如何运行伪目标

      make <伪目标>

   3. 参数

      1. -f参数指定makefile的文件，可以修改makefile的名称，使用的时候加上-f指向修改好的文件就好

      2. -n参数打印出要执行的命令，但不会执行，常用来用来调试

      3. -C参数调用子模块的makefile

         

二、cmake中的CMakeLists

1. 基本写法

   cmake_mininum_required(VERSION 3.10)//最小版本指定
   project(HelloWorld)//项目名字
   set(Source main.c)//定义变量
   add_executable(hello ${Source})
   //`<目标文件> : <依赖文件>`
   //	`<要执行的命令>`
   

2. 优势：

   1. 跨平台性、跨编译器

3. 其它功能：指定编译选项、链接库、生成静态库、动态库等等

• 大家应该会很奇怪，前面都说cmake好了，要学习，为什么就讲了这么点内容，我觉得学习这些基础的框架就够了，其它的依靠大模型的帮助会更有性价比。这里可能大家觉得我有些双标，我觉得工具的魅力是它的底蕴，是需要了解它，但是真正用到实际的时候，还是好的漂亮的代码最棒。大模型的代码比大部分写的代码都要合理，因为其训练数据种包含着拥有无数高质量代码的github。