现代CMake工具的设计理念和使用

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链接：https://ukabuer.me/blog/more-modern-cmake/

对于 C/C++的开发者而言，当涉及到复杂的第三方依赖时，工程的管理往往会变得十分棘手，尤其是还需要支持跨平台开发时。

CMake 做为跨平台的编译流程管理工具，为第三方依赖查找和引入，编译系统创建，程序测试以及安装都提供了成熟的解决方案。 编写一次 CMakeLists.txt 文件，执行同样的命令，在不同系统上都可以完成可执行程序或者链接库的创建。在熟悉 CMake 后，这种编译体验我认为勉强能赶上 Rust, Go 这些现代语言的一半，还有一半则是差在包管理上，这方面暂且不提。当然，如果只是做做算法题，完全不需要用到 CMake 这样复杂的工具，简单使用 gcc, clang 就可以满足需求了。

CMake 和 C++一样，随着多年的发展，其设计也得到了许多改进，并且和旧版本相比产生了重要的差异，从而有了现代 CMake 的说法。传统的 CMake 使用方式也没有什么问题，但就和现代 C++一样，现代的 CMake 使用方式在一些概念上更清晰，对开发者也更友好，更不容易出错。

      
        # 一个现代CMake工程的简单例子
      
      
        cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
      
      
        project(myproj)
      
      
        
          

      
      
        find_package(Poco REQUIRED COMPONENTS Net Util)
      
      
        
          

      
      
        add_executable(MyEXE)
      
      
        target_source(MyEXE PRIVATE "main.cpp")
      
      
        target_link_library(MyEXE PRIVATE Poco::Net Poco::Util)
      
      
        target_compile_definition(MyEXE PRIVATE std_cxx_14)
      
    

Target 和围绕 Target 的配置

一个 C/C++工程通常都是为了生成可执行程序或者链接库，在现代 CMake 里他们被统称为 target ，创建命令分别是 add_library() 和 add_executable() 。其中链接库的类型又分为很多种，最常用的就是 SHARED 以及 STATIC ，在命令中加入关键词进行声明： add_library(MyLib SHARED) ，第一个参数为 target 的名称，后续的配置都需要用到这个名字。

在 CMakeLists.txt 中可以有多个 target ，相关配置大多围绕这些 target 进行。比如指定 target 的源文件：

    
      target_source(MyLib PRVIATE "main.cpp" "func.cpp")

    
  

在 CMake 中， PRIVATE 关键词用于描述参数的“应用范围”，此外还有 INTERFACE 和 PUBLIC 两种可能的值，在下一小节会对他们进行详细介绍，此处可以暂时无视。

将一个已有的项目改造为 CMake 工程时，通常会有较多的源文件，可以使用 CMake 的 file 命令进行遍历拿到全部的源文件：

    
      file(GLOB_RECURSE SRCS ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.cpp)

    
  

命令第一个参数 GLOB_RECURSE 表明递归的查找子文件夹，第二个参数 SRCS 则是存储结果的变量名，第三个参数为目标文件的匹配模式，找到符合条件的 cpp 文件后，他们的路径会以字符串数组的形式保存在 SRCS 变量中，使用方式如下：

    
      target_source(MyLib PRIVATE ${SRCS})

    
  

除了源码，配置 target 时通常还需要指定头文件目录：

    
      target_include_directories(MyLib PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include/)

    
  

编译时需要的语言特性：

    
      target_compile_features(MyLib PRIVATE std_cxx_14)

    
  

以及编译时的宏定义：

    
      target_compile_definitions(MyLib PRIVATE LogLevel=3)

    
  

如果你有一些参数想直接传给底层的编译器（比如 gcc, clang, cl），可以使用

    
      target_compile_options(MyLib PRIVATE -Werror -Wall -Wextra)

    
  

上面通过 target_source 这些 target_* 形式的命令进行的配置都是只对指定 target 有效的。而在传统 CMake 中，这些配置通常都是以全局变量的形式定义，比如使用 include_directories() 、 set_cxx_flags() 等命令，传统方式的问题是灵活度低，当存在多个 target 时无法进行分别配置，导致某个 target 的属性意外遭到污染，因此现代 CMake 基于 target 的配置方式就和引入了 namespace 一样，管理起来更省心。

Build Specification 和 Usage Requirement

软件开发中依赖是十分常见的，C/C++通过 include 头文件的方式引入依赖，在动态或静态链接后可以调用依赖实现。一个可执行程序可能会依赖链接库，链接库也同样可能依赖其他的链接库。此时一个棘手的问题是，使用者如何知道使用这些外部依赖库需要什么条件？比方说，其头文件的代码可能需要开启编译器 C++17 的支持、依赖存在许多动态链接库时可能只需要链接其中的一小部分、有哪些间接依赖需要安装、间接依赖的版本要求是什么……
对于这些问题，最简单粗暴的解决方案即文字说明，依赖库的作者可以在某个 README、网站、甚至在头文件里说明使用要求，但这种方式效率显然是很低下的。
CMake 提供的解决方案是，在对 target 进行配置时，可以规定配置的类型，分为 build specification 和 usage requirement 两类，会影响配置的应用范围。Build specification 类型的配置仅在编译的时候需要满足，通过PRIVATE关键字声明；Usage requirement 类型的配置则是在使用时需要满足，即在其他项目里，使用本项目已编译好的 target 时需要满足，这种类型的配置使用INTERFACE关键词声明。在实际工程中，有很多配置在编译时以及被使用时都需要被满足的，这种配置通过PUBLIC关键词进行声明。
下面来看一个例子，我们编写了一个 library，在编译时静态链接了 Boost，在我们的实现文件中使用了 c++14 的特性，并用到了 Boost 的头文件和函数。随后我们对外发布了这个库，其中有头文件和预编译好的动态链接库。尽管我们的实现代码里用了 C++14，但在对外提供的头文件中只用到 C++03 的语法，也没有引入任何 Boost 的代码。这种情况下，当其他工程在使用我们的 library 时，其使用的编译器不需要开启 C++14 的支持，开发环境下也不需要安装 Boost。我们 library 的 CMake 配置中可以这么写：

    target_compile_features(MyLib PRIVATE cxx_std_14)
target_link_libraries(MyLib PRIVATE Boost::Format)

  

此处用 PRIVATE 说明 c++14 的支持只在编译时需要用到，Boost 库的链接也仅在编译时需要。但如果我们对外提供的头文件中也使用了 C++14，那么就需要使用 PUBLIC 修饰，改为：

    
      target_compile_features(MyLib PUBLIC cxx_std_14)
target_link_libraries(MyLib PRIVATE Boost::Format)

    
  

当 library 是 header-only 时，我们的工程是不需要单独编译的，因此也就没有 build specification，通过 INTERFACE 修饰配置即可

    
      target_compile_features(MyLib INTERFACE cxx_std_14)

    
  

需要注意的是，Usage requirement 类型的配置，即通过 INTERFACE 或是 PUBLIC 修饰的配置是会传递的，比如 LibA 依赖 LibB 后，会继承 LibB 的 usage requirement，此后 LibC 依赖 LibB 时，LibA 和 libB 的 usage requirement 都会继承下来，这在存在多级依赖时是非常有用的。

现在的一个问题是，我们写好的这些 target, 还有他们的 PRIVATE ,  INTERFACE 以及 PUBLIC 属性，使用者如何才能知道呢？

寻找和使用链接库

对于使用者而言，一大问题是如何找到依赖以及了解如何使用依赖。C/C++标准没有规范库的安装位置和安装形式，通过 CMake 提供的方案寻找依赖，不光可以定位到头文件目录和链接库路径，还能够获取到库的 usage requirement。
在 CMake 中寻找第三方库的命令为find_package，其背后的工作方式有两种，一种基于 Config File 的查找，另一种则是基于 Find File 的查找。在执行find_package时，实际上 CMake 都是在找这两类文件，找到后从中获取关于库的信息。
1.通过 Config file 找到依赖 Config File 是依赖的开发者提供的 cmake 脚本，通常会随预编译好的二进制一起发布，供下游的使用者使用。在 Config file 里，会对库里包含的 target 进行描述，说明版本信息以及头文件路径、链接库路径、编译选项等 usage requirement。
CMake 对 Config file 的命名是有规定的，对于find_package(ABC)这样一条命令，CMake 只会去寻找ABCConfig.cmake或是abc-config.cmake。CMake 默认寻找的路径和平台有关，在 Linux 下寻找路径包括/usr/lib/cmake以及/usr/lib/local/cmake，在这两个路径下可以发现大量的 Config File，一般在安装某个库时，其自带的 Config file 会被放到这里来。
在 Windows 下没有安装库的规范，也因此没有这样的目录，库可能被安装在各种奇奇怪怪的地方。此外，在 Linux 下，库也可能没有被安装在上述这些默认位置，在这些情况下，CMake 也提供了解决方案，对于find_package(Abc)命令，如果 CMake 没有找到 Config file，使用者可以提供Abc_DIR变量，CMake 会到Abc_DIR指向的路径寻找 Config file。
2.通过 Find file 找到依赖 Config file 看似十分美好，由开发者编写 CMake 脚本，使用者只要能找到 Config file 即可获取到库的 usage requirement。但现实是，并不是所有的开发者都使用 CMake，很多库并没有提供供 CMake 使用的 Config file，但此时我们还可以使用 Find file。
对于find_package(ABC)命令，如果 CMake 没有找到 Config file，他还会去试着寻找FindABC.cmake。Find file 在功能上和 Config file 相同，区别在于 Find file 是由其他人编写的，而非库的开发者。如果你使用的某个库没有提供 Config file，你可以去网上搜搜 Find file 或者自己写一个，然后加入到你的 CMake 工程中。
一个好消息是 CMake 官方为我们写好了很多 Find file，在CMake Documentation这一页面可以看到，OpenGL，OpenMP，SDL 这些知名的库官方都为我们写好了 Find 脚本，因此直接调用 find_package 命令即可。但由于库的安装位置并不是固定的，这些 Find 脚本不一定能找到库，此时根据 CMake 报错的提示设置对应变量即可，通常是需要提供安装路径，这样就可以通过 Find file 获取到库的 usage requirement。不论是 Config file 还是 Find file，其目的都不只是找到库这么简单，而是告诉 CMake 如何使用这个库。
坏消息是有更大部分库 CMake 官方也没有提供 Find file，这时候就要自己写了或者靠搜索了，写好后放到本项目的目录下，修改CMAKE_MODULE_PATH这个 CMAKE 变量：

    list(INSERT CMAKE_MODULE_PATH 0 ${CMAKE_SOURCE_DIR}/cmake)
  

这样${CMAKE_SOURCE_DIR}/cmake目录下的 Find file 就可以被 CMake 找到了。
不过一个新的问题是，Config file 以及 Find file 究竟要怎么写？
Imported Target 在 C/C++工程里，对于依赖，我们最基本的要求就是知道他们的链接库路径和头文件目录，通过 CMake 的find_library和find_path两个命令就可以完成任务：

    find_library(MPI_LIBRARY
  NAMES mpi
  HINTS "${CMAKE_PREFIX_PATH}/lib" ${MPI_LIB_PATH}
  # 如果默认路径没找到libmpi.so，还会去MPI_LIB_PATH找，下游使用者可以设置这个变量值
)
find_path(MPI_INCLUDE_DIR
  NAMES mpi.h
  PATHS "${CMAKE_PREFIX_PATH}/include" ${MPI_INCLUDE_PATH}
  # 如果默认路径没找到mpi.h，还会去MPI_INCLUDE_PATH找，下游使用者可以设置这个变量值
)
  

于是在早期 CMake 时代，依赖的开发者在 cmake 脚本里通过全局变量来声明这两个东西。比如名为 Abc 的库，其开发者在他的 cmake 脚本里会创建Abc_INCLUDE_DIRS和Abc_LIBRARIES两个变量供下游使用者使用。这种命令尽管不是官方强制要求的，但大家都遵守了这个习惯，到了今天，很多库为了兼容旧 CMake 的使用方式，仍然提供这样的全局变量。
在现代 CMake 中，cmake 脚本提供一个 target 显然会更好，因为 target 具备属性，我们不光是要找到库，还需要了解库的使用方式，使用 target 除了头文件目录和链接库路径，我们还可以拿到更多关于库的信息。
因此现代 CMake 提供了一种特别的 target，Imported Target，创建命令为add_library(Abc STATIC IMPORTRED)，用于表示在项目外部已经存在、无需编译的依赖，命令的第二个参数用于说明类型，比如是静态库或动态库等。对于 Imported Target 的名字，似乎开发者们都喜欢使用 namespace 的方式，比如Boost::Format、Boost::Asio等。同样的，对于一个 CMake 脚本，可以有多个 Imported Target。
我们可以像对待普通 target 一样，对 Imported Target 调用target_link_libraries等命令来说明他的 usage requirement。但其实还有另一种配置方式，上文提到过可以通过PRIVATE, INTERFACE, PUBLIC用于修饰 target 属性，这实际上可看作是一种语法糖。在 CMake 中，target 的大多属性都有对应的 private 以及 interface 两个版本的变量。比如通过target_include_directories命令配置头文件目录时，当使用PRIVATE修饰时，值被写入 target 的 INCLUDE_DIRECTORIES变量；使用INTERFACE修饰时，值写入INTERFACE_INCLUDE_DIRECTORIES变量；而使用PUBLIC时，则会写入两个变量。在 CMake 中，我们可以不使用 target 命令，而是直接使用set_target_properties修改这些值的变量。
对于 Imported Target，当库已经事先编译好时，我们需要通过一个特殊的变量，IMPORTED_LOCATION，来指明动态链接库的具体位置。这个变量就可以通过set_target_properties进行设置，在实际生产环境下，由于存在 Release 以及 Debug 环境的区别，IMPORTED_LOCATION实际上也存在多个版本，比如IMPORTED_LOCATION_RELEASE以及IMPORTED_LOCATION_DEBUG，都进行设置后，在对应的环境下，CMake 会根据这些变量为下游使用者选择正确的链接库。

    # spdlog库的Imported Target
set_target_properties(spdlog::spdlog PROPERTIES
  IMPORTED_LINK_INTERFACE_LANGUAGES_RELEASE "CXX"
  IMPORTED_LOCATION_RELEASE "${_IMPORT_PREFIX}/lib/spdlog/spdlog.lib"
)
  

使用 Imported Target 的另一个好处是，我们在引入一个依赖时只需要 link 其 Imported Target，不再需要手动加入其头文件目录了。因为依赖的头文件目录已经在其 target 的INTERFACE属性里了，而INTERFACE属性是可传递的，于是：

    find_package(spdlog REQUIRED)
add_executable(MyEXE)
target_source(MyExe "main.cpp")
target_link_libraries(MyExe SPDLog::spdlog)
  

无需target_include_directories，spdlog 的头文件目录自动会加进来。
3.find_package 的处理 回到find_package这个命令，这个命令可以指定很多参数，比如指定版本，指定具体的模块等等。以 SFML 多媒体库为例，其包含了 network 模块，audio 模块，graphic 模块等等，但我很多时候只用到 graphic 模块，那么其他的模块对应的链接库不需要被链接，于是 CMake 脚本可以这么写：

    # 要求大版本号为2的SFML库的graphic模块
find_package(SFML 2 COMPONENTS graphics REQUIRED)
# SFML提供的target名字为sfml-graphics
target_link_libraries(MyEXE PRIVATE sfml-graphics)
  

对于 find_package 命令，这些版本、模块等参数在 Config file 或是 Find file 中显然是需要处理的，在版本不匹配，模块不存在的情况下应该对下游使用者进行提示。这一方面 CMake 官方也为依赖开发者做了考虑，提供了 FindPackageHandleStandardArgs 这个模块，在 CMake 脚本中 include 此模块后，就可以使用 find_package_handle_standard_args 命令，来告知 CMake 如何获取当前 package 的版本变量，如何知道是否找到了库，比如下面针对 RapidJSON 的 cmake 脚本：

    
      include(FindPackageHandleStandardArgs)
find_package_handle_standard_args(RapidJSON
    REQUIRED_VARS RapidJSON_INCLUDE_DIR
    VERSION_VAR RapidJSON_VERSION
)

    
  

这段脚本声明了当前库的版本值应该从 RapidJSON_VERSION 这个变量拿，而 RapidJSON_INCLUDE_DIR 这个变量可以用于表明有没有找到库。在执行这段脚本时，CMake 先去判断 RapidJSON_INCLUDE_DIR 这个变量是否为空，如果为空说明没找到库，CMake 会直接对下游使用者报错提示；如果此变量不为空，并且下游使用者在调用 find_package 时传入了版本号，CMake 则会从 RapidJSON_VERSION 变量中取值进行对比，如果版本不满足也报错提示。

使用 CMake 来编译

CMake 生成好编译环境后，底层的 make, ninja, MSBuild 编译命令都是不一样的，但 CMake 提供了一个统一的方法进行编译：

      
        cmake --build .
      
    

使用--buildflag，CMake 就会调用底层的编译命令，在跨平台时十分方便。

对于 Visual Studio，其 Debug 和 Release 环境是基于 configuration 的，因此CMAKE_BUILD_TYPE变量无效，需要在 build 时指定：

      
        cmake --build . --config Release
      
    

CMake 的缺陷

CMake 的缺陷是很明显的，入门成本很高，其语法的设计也很糟糕，find_package这些函数不会返回结果，而是对全局变量或是 target 产生副作用，函数的行为不查阅文档是很难预测的。并且在 CMake 中，变量，target，字符串的区分不明确，很容易让人感到迷惑，不知道什么时候应该使用${}去读取值。
此外，官方网站上的教程也十分落后，尽管可用，但并没有使用现代 CMake 方式创建工程。推荐看本文最后给的资料而不是官网上的 Tutorial。
之后有空了再介绍 Config file 的具体创建方式、库的 install 还有基于 ctest 的测试，不过希望在我更新之前就能有更好的替代工具诞生吧。

参考资料：

cmake-buildsystem cmake-packages It's Time To Do CMake Right

    下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
      
在「小白学视觉」公众号后台回复：
      
        扩展模块中文教程
      
      ，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
    
下载2：Python视觉实战项目52讲
    在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。
    
下载3：OpenCV实战项目20讲
    
        在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲
        ，
        即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。
      
    

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