博客
关于我
CMakeLists之引入头文件(五)
阅读量:555 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1095 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

新建项目

客户要求创建一个新项目 t4,其目录结构如下:

t4/├── main.c├── hello.h└── src/    └── main.c

导入第三方头文件

hello.h 文件位于路径 /root/cpp_test/backup/cmake_test/t4/include/hello,并非标准系统头文件路径。因此,需在 src/CMakeLists.txt 中添加 INCLUDE_DIRECTORIES 指令:

INCLUDE_DIRECTORIES(/root/cpp_test/backup/cmake_test/t4/include/hello)

重新构建项目后,编译过程中出现了错误:main.c:(.text+0x12): undefined reference to 'func'。因为缺少动态链接到 libhello

为目标文件添加共享库

为了解决依赖问题,需在 src/CMakeLists.txt 中添加 TARGET_LINK_LIBRARIES 指令,指定共享库路径:

TARGET_LINK_LIBRARIES(main                               /root/cpp_test/backup/cmake_test/t4/thirdPath/libhello.so.1.2)

重新构建后,编译生成的可执行文件 bin/main 已正确链接到共享库 libhello.so.1.2

查看执行文件的链接情况

运行命令查看链接情况:

ldd bin/main

输出显示 bin/main 确实连接到共享库 libhello,具体路径为 libhello.so.1

修改为链接到静态库

TARGET_LINK_LIBRARIES 指令改为静态库:

TARGET_LINK_LIBRARIES(main                               /root/cpp_test/backup/cmake_test/t4/thirdPath/libhello.a)

重新构建后,再次运行 ldd src/main 检查链接结果:

ldd src/main

输出显示 bin/main 已成功连接到静态库 libhello.a

总结

以上步骤展示了使用 CMake 脚本配置项目时的关键操作,包括:

  • 添加头文件搜索路径
  • 组织和编译源代码
  • 动态链接共享库
  • 检查编译结果
  • 这些操作帮助确保了工程能够正确构建并运行,解决了动态链接依赖问题。通过实践掌握了 CMakeLists.txt 中常用指令的使用方法。

    转载地址:http://nfbpz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas 生成excel多级表头
    查看>>
    Pandas 的 DataFrame 详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    pandas 读取excel数据,以字典形式输出
    查看>>
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    pandas 重新采样到每月的特定工作日
    查看>>
    pandas :我如何对堆叠的条形图进行分组?
    查看>>
    pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
    查看>>
    pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
    查看>>
    Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.columns、get_dummies等用法
    查看>>
    pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档 ~ 基础用法1
    查看>>