Conan 是 C 和 C++ 语言的依赖项和包管理器。它是免费和开源的,适用于所有平台(Windows、Linux、OSX、FreeBSD、Solaris 等),可用于开发所有目标,包括嵌入式、移动(iOS、Android)和裸机。它还与 CMake、Visual Studio (MSBuild)、Makefiles、SCons 等所有构建系统集成,包括专有系统。
它专为加速 C 和 C++ 项目的开发和持续集成而设计和优化。通过完整的二进制包管理,它可以为任意数量的不同版本的包创建和重用任意数量的不同二进制文件(用于不同的配置,如架构、编译器版本等),在所有平台上使用完全相同的过程。由于它是去中心化的,因此很容易运行自己的服务器来私下托管自己的包和二进制文件,而无需共享它们。@《Conan官方文档》
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
本文在此基础上说明Windows下如何使用conan实现Android NDK交叉编译经常用到的的Boost库。
一般来说编译Boost库是比较复杂的,因为它本身还需要别的依赖库(b2,bzip2,libbacktrace,libiconv,msys2,zlib),还要配置一大堆参数,编译时间也较长,以前每次编译Boost库都感觉是个很麻烦的任务,需要高度集中注意力,一不小心搞错了,就要重新来过,浪费很多时间。
这次Android NDK交叉编译Boost库,才真正体现了conan的好处,定义好profiile后,只需要执行conan install
就可以完成交叉编译过程,缺少的依赖库会自动被编译,真是很方便。
conan https://conan.io
python3 https://www.python.org
android-ndk-r19c NDK 下载
与上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中的android_21_arm_clang略有不同:
并且[options]
增加了addr2line_location
定义,否则交叉编译boost的时候会报错:
addr2line_location must be an absolute path to addr2line
addr2line_location
是boost conan配置文件(参见 boost/all/conanfile.py)定义的的选项,默认值为/usr/bin/addr2line
,在Linux下不指定这个参数没问题,但在默认值显然不适合Windows平台,所以必须指定。
ndroid_ndk
及CONAN_CMAKE_TOOLCHAIN_FILE
在定义路径时改为使用Windows下标准的路径分割符\
(如果是在Linux下执行要用/
做路径分割符)。
在编译其他项目时用不到addr2line_location
,如果有它反而会报错,所以考虑到profile的复用性,要在addr2line_location
定义前加boost:
前缀,指定只用于boost编译.
因为armv7与armv8的编译参数有挺大的不同,所以这里我们分成两个profile来定义
include(default)
# 需要修改为你的Android NDK实际安装位置
android_ndk=C:\android-ndk-r19c
target_host=aarch64-linux-android
api_level=21
[settings]
arch=armv8
build_type=Release
compiler=clang
compiler.libcxx=c++_static
compiler.version=8
os=Android
os.api_level=$api_level
#[tool_requires]
[options]
# linux下不需要此定义
boost:addr2line_location=$android_ndk\toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64\bin\x86_64-linux-android-addr2line.exe
[env]
PATH=[$android_ndk\toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64\bin]
CHOST=$target_host
AR=$target_host-ar
AS=$target_host-as
RANLIB=$target_host-ranlib
# Windows下必须有.cmd文件后缀
CC=$target_host$api_level-clang.cmd
CXX=$target_host$api_level-clang++.cmd
LD=$target_host-ld
STRIP=$target_host-strip
# linux下不需要此定义
CONAN_CMAKE_GENERATOR="Unix Makefiles"
[conf]
tools.android:ndk_path=$android_ndk
这个profile文件你可以保存在任何位置,但建议保存在Conan专门保存profile文件的文件夹下
$HOME/.conan/profiles
include(default)
android_ndk=D:\j\android-ndk-r19c
target_host=armv7a-linux-androideabi
api_level=16
[settings]
arch=armv7
build_type=Release
compiler=clang
compiler.libcxx=c++_static
compiler.version=8
os=Android
os.api_level=$api_level
#[tool_requires]
[options]
boost:addr2line_location=$android_ndk\toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64\bin\x86_64-linux-android-addr2line.exe
[env]
PATH=[$android_ndk\toolchains\llvm\prebuilt\windows-x86_64\bin]
CHOST=$target_host
# see also https://developer.android.com/ndk/guides/other_build_systems
AR=arm-linux-androideabi-ar
AS=arm-linux-androideabi-as
RANLIB=arm-linux-androideabi-ranlib
CC=$target_host$api_level-clang.cmd
CXX=$target_host$api_level-clang++.cmd
LD=arm-linux-androideabi-ld
STRIP=arm-linux-androideabi-strip
[conf]
tools.android:ndk_path=$android_ndk
与android_21_armv8_clang相比针对armv7定义的profile在定义
AR,AS,RANLIB,LD,STRIP
环境变量时并没有使用$target_host-XX
的格式,因为对armv7的ar,as,ranlib,ld,strip
程序的文件名定义规则与armv8i不同,所以不存在armv7a-linux-androideabi-ar
的程序,参见Android官方文档《将 NDK 与其他构建系统配合使用》中下面的说明:注意:对于 32 位 ARM,编译器会使用前缀
armv7a-linux-androideabi
,但 binutils 工具会使用前缀arm-linux-androideabi
。对于其他架构,所有工具的前缀都相同
创建了profile后,编译Boost就比较简单
# 编译conan包复制到本地仓库。
$ conan install boost/1.69.0@ -pr:h android_armv7a_clang -pr:b default --build missing -o without_stacktrace=True
-pr:h android_armv7a_clang 指定目标设备的profile交叉编译配置文件,如果配置文件不在Conan专门保存profile文件的文件夹
$HOME/.conan/profiles
下,需要准确指定路径-pr:b default 指定使用名为default的profile文件作为当前主机的配置文件[这个参数不是必须的]
–build missing 如果依赖包中没有找到预编译的二进制包则从源码编译
conan install
命令行用法详细说明参见Conan官方文档《conan install》-o without_stacktrace=True 指定不编译 stacktrace 库,不知道为什么conan NDK交叉编译时不会编译stacktrace,而且会导致编译结束后报错,需要分析boost的conanfile.py脚本才能找到原因.
conan install
执行成功后,就会将生成的二进制包保存在本地仓库$HOME/.conan/data/boost/1.69.0/_/_package
执行conan search boost/1.69.0@
会显示二进制包的信息
项目编译成功就可以上执行conan upload
传到私有制品库了:
conan upload boost/1.69.0 -r ${repo} --all
# ${repo}为私有制品库的名字
–all 指定上传所有内容(配置文件conanfile.py,源码和二进制包),如果不指定些选项,只上传除二进制包之外的所有文件
关于
conan upload
命令的详细说明参见Conan官方文档:《conan upload》
上传成功进入JFrog Artifactory后台就可以看到已经上传的package
上面一套流程做完,可以总结一下将一个conan执行Android NDK交叉编译的Boost的过程:
开始麻烦些,需要准备profile(可复用),后面就很简单 :
conan install
完成交叉编译
conan upload
负责 conan包的上传发布
《conan install》
《conan upload》
《将 NDK 与其他构建系统配合使用》
《conan入门(一):conan 及 JFrog Artifactory 安装》
《conan入门(二):conan 服务配置-密码管理及策略》
《conan入门(三):上传预编译的库(artifact)》
《conan入门(四):conan 引用第三方库示例》
《conan入门(五):conan 交叉编译引用第三方库示例》
《conan入门(六):conanfile.txt conanfile.py的区别》
《conan入门(七):将自己的项目生成conan包》
《conan入门(八):交叉编译自己的conan包项目》
《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》
《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》
《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》
《conan入门(十二):Windows NDK 编译 boost报错:CMake was unable to find a build program … MinGW Makefile》
《conan入门(十三):conan info 命令的基本用法》
《conan入门(十四):conan new 命令的新特性–模板功能(–template)》
《conan入门(十五):AttributeError: ‘CMake‘ object has no attribute ‘definitions‘》
《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》
《conan入门(十七):支持android NDK (armv7,armv8,x86,x86_64)交叉编译的统一profile jinja2模板》
《conan入门(十八):Cannot recognize the Windows subsystem, install MSYS2/cygwin or specify a build_require》
《conan入门(十九):封装第三方开源库cpp_redis示例》
《conan入门(二十):封装只包含头文件(header_only)的库示例》
《conan入门(二十一):解决MinGW编译Openssl的编译错误:crypto/dso/dso_win32.c》
《conan入门(二十二):编译 openssl要求python 3.7以上版本》
《conan入门(二十三):Windows下MinGW编译libcurl》
《conan入门(二十四):通过CONAN_DISABLE_CHECK_COMPILER禁用编译器检查》
《conan入门(二十五):imports将包安装到本地项目或其他指定位置》