因为想要做一个C++的docker，这样大家都可以用，但是又不想把已经安装和配置完成的库重新在docker上面安一遍。所以想看下C++有没有类似java的Maven的包管理工具。
结果谷歌了一圈，发现两个工具，一个是conan，好评很高，但是尴尬的是直接在本机上面跑之后，发现没法连接到官网，这可坑了。所以放弃了。
另一个是微软的vcpkg。包管理的策略和maven有些类似。
步骤如下，
需要先下载微软的vcpkg工程，然后在vcpkg/ports下面新建一个工程，例如我的工程是cppwork，建立方法如下，
cd /vcpkg/ports
创建的配置文件保存在cppwork目录下，远端工程URL为cppwork-master.zip，下载到本地的包名为cppwork.zip。
vcpkg create cppwork https://git.appannie.org/fzhu/cppwork/-/archive/master/cppwork-master.zip cppwork.zip修改一下/vcpkg/ports/cppwork目录下的vcpkg.json文件，添加上自己想要的依赖包。
{
"name": "cppwork",
"version-string": "",
"homepage": "",
"description": "",
"dependencies": [
{
"name": "boost",
"version>=": "1.76.0"
},
{
"name": "pthread",
"version>=": "3.0.0"
},
{
"name": "nanodbc",
"version>=": "2.13.0#4"
},
{
"name": "pystring",
"version>=": "1.1.3#4"
},
{
"name": "yaml-cpp",
"version>=": "0.7.0#1"
},
{
"name": "protobuf",
"version>=": "3.18.0"
},
{
"name": "gtest",
"version>=": "1.11.0"
},
{
"name": "openssl",
"version>=": "1.1.1l#1"
},
{
"name": "opencv",
"version>=": "4.5.3"
}
],
"builtin-baseline": "8275003fd8c5119cb9438fea1425ebe774f2e527"
}
注意这个builtin-baseline的来历和用途，可以参考知乎。主要是用来限定版本用的。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/390410760
- 在/vcpkg/ports/cppwork目录下面执行vcpkg install，就可以安装所有依赖包了。
其中 boost库因为包比较多，大概要安装30分钟到1小时左右。
nanodbc库需要依赖autoconf进行配置。而且少了一个#include <limits> 声明，需要自己处理。
autoconf需要依赖perl，所以要先安装perl。
其他的包就比较顺利了。
-
vcpkg安装的包被安装在这个目录下，
/vcpkg/ports/cppwork/vcpkg_installed/x64-linux
目录格式如下，
image.png 使用CMakeLists.txt文件来兼容Mac和Linux构建。
以前文《C++ 操作status io API生成yaml配置文件》的CMakeLists.txt文件为例，可以配置如下的CMakeLists.txt文件。
CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
if(APPLE)
message(STATUS "This is Apple, do nothing.")
elseif(UNIX)
message(STATUS "This is linux, set CMAKE_PREFIX_PATH.")
set(CMAKE_PREFIX_PATH /vcpkg/ports/cppwork/vcpkg_installed/x64-linux/share)
endif(APPLE)
project(get_incident_file)
add_definitions(-std=c++14)
add_definitions(-g)
find_package(ZLIB)
find_package(OpenCV REQUIRED )
find_package(Boost REQUIRED COMPONENTS
system
filesystem
serialization
program_options
thread
)
if(APPLE)
MESSAGE(STATUS "This is APPLE, set INCLUDE_DIRS")
set(INCLUDE_DIRS ${Boost_INCLUDE_DIRS} /usr/local/include /usr/local/iODBC/include /opt/snowflake/snowflakeodbc/include/ ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../../)
elseif(UNIX)
MESSAGE(STATUS "This is linux, set INCLUDE_DIRS")
set(INCLUDE_DIRS ${Boost_INCLUDE_DIRS} /usr/local/include ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../../)
endif(APPLE)
if(APPLE)
MESSAGE(STATUS "This is APPLE, set LINK_DIRS")
set(LINK_DIRS /usr/local/lib /usr/local/iODBC/lib /opt/snowflake/snowflakeodbc/lib/universal)
elseif(UNIX)
MESSAGE(STATUS "This is linux, set LINK_DIRS")
set(LINK_DIRS ${Boost_INCLUDE_DIRS} /usr/local/lib /vcpkg/ports/cppwork/vcpkg_installed/x64-linux/lib)
endif(APPLE)
if(APPLE)
MESSAGE(STATUS "This is APPLE, set ODBC_LIBS")
set(ODBC_LIBS iodbc iodbcinst)
elseif(UNIX)
MESSAGE(STATUS "This is linux, set LINK_DIRS")
set(ODBC_LIBS odbc odbcinst ltdl)
endif(APPLE)
include_directories(${INCLUDE_DIRS})
LINK_DIRECTORIES(${LINK_DIRS})
file( GLOB APP_SOURCES ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.cpp ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../impl/*.cpp ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.h ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/*.cpp ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../../http/impl/*.cpp ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../../yaml/impl/*.cpp)
foreach( sourcefile ${APP_SOURCES} )
file(RELATIVE_PATH filename ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} ${sourcefile})
string(FIND "${filename}" "test.cpp" "TEMP")
if( NOT "${TEMP}" STREQUAL "-1" )
string(REPLACE ".cpp" "" file ${filename})
add_executable(${file} ${APP_SOURCES})
target_link_libraries(${file} ${Boost_LIBRARIES} ZLIB::ZLIB ${OpenCV_LIBS})
target_link_libraries(${file} ssl crypto libgtest.a libgtest_main.a pystring libyaml-cpp.a libgmock.a ${ODBC_LIBS} libnanodbc.a pthread)
endif()
endforeach( sourcefile ${APP_SOURCES})
其中最重要的一点是Linux系统下需要设置CMAKE_PREFIX_PATH为vcpkg的share路径，这个路径下主要是存放，CMake find_package指令需要的各种.cmake文件。如果不加这一句，就会发现find_package各种不好用。
-
Linux ~/.bash_profile环境变量文件里面加上这几个环境变量。
image.png
其中，
这个是使用vcpkg必须。
export PATH=/vcpkg:$PATH
这两个是CMake查找头文件和库文件的路径。
export CMAKE_INCLUDE_PATH=/vcpkg/ports/cppwork/vcpkg_installed/x64-linux/include
export CMAKE_LIBRARY_PATH=/vcpkg/ports/cppwork/vcpkg_installed/x64-linux/lib
这两个是 Linux ODBC必须。
export ODBCINI=/etc/odbc.ini
export ODBCSYSINI=/etc
- 本文的实验环境， Fedora linux 35[最新版本]。
使用Fedora最新版本的原因是Centos系比较稳定。
另外最新的Fedora的gcc可以支持C++最新的C++2a版本。
