find_package(Python3 COMPONENTS Interpreter Development REQUIRED)
add_executable(cpp-python-test main.cpp)
target_include_directories(${PROJECT_NAME} PRIVATE ${Python3_INCLUDE_DIRS})
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${Python3_LIBRARIES})
#include <Python.h>
int main(int, char **)
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print('Hello World')");
Py_Finalize();
return 0;
找到 Python3 的解释器、编译器和开发环境（包括 include 的文件和库文件）
提供如下组件：
Interpreter：寻找 Python3 解释器Compiler：寻找 Python3 编译器。仅使用 IronPython 时提供Development：寻找开发环境套件（包含 include 目录和库文件）NumPy：寻找 NumPy 的 include 目录
如果没有 COMPONENT 被指定，那么默认使用 Interpreter
为了确保所有组件 Interperter，Compiler，Development，NumPy的版本一致，需要同时指定所有的组件，如下所示：
find_package(Python3 COMPONENTS Interpreter Development)
这个模块仅寻找 Python3 的版本。该模块可以和 FindPython2 同时使用，以便可以使用两个版本的 Python
同时如果 python 的版本对你并无大碍，可以使用 FindPython 模块
注意：如果 Interpreter 和 Development 组件都被指定的话，这个模块只会搜索 Cmake 配置的平台架构的解释器。如果仅指定了 Interpreter 组件的话，这个约束不会生效。
这个模块定义了如下几个导入目标（当 CMAKE_ROLE 为项目时）
| 名称 | 说明 |
|---|
| Python3::Interpreter | Python3 解释器。如果找到 Interpreter 组件那么目标会被定义。 |
| Python3::Compiler | Python3 编译器。如果找到 Compiler 组件那么目标有定义。 |
| Python3::Python | Python3 嵌入库。如果找到 Development 组件那么目标有定义。 |
| Python3::Module | Python3 模块。如果找到 Development 组件那么目标有定义。 |
| Python3::NumPy | Python3 的 Numpy 组件。如果找到 NumPy 组件那么目标有定义。 |
这个模块会在项目中定义下列的变量（可以查看标准变量命名）
| 名称 | 说明 |
|---|
| Python3_Found | 系统具有 Python3 需要的组件 |
| Python3_Interpreter_Found | 系统具有 Python3 解释器 |
| Python3_EXECUTABLE | Python3 解释器的路径 |
| Python3_INTERPRETER_ID | 解释器名称的唯一标识，可能是 Python、ActivePython、Anaconda、Canopy、IronPython之一 |
| Python3_STDLIB | 标准平台独立安装的目录。可以通过 distutils.sysconfig.get_python_lib(plat_specific=False, standard_lib=True) 获取信息 |
| Python3_STDARCH | 标准平台依赖安装的目录。可以通过 distutils.sysconfig.get_python_lib(plat_specific=True,standard_lib=True) 获取信息 |
| Python3_SOABI | 模块的扩展名后缀。可以通过 distutils.sysconfig.get_config_flag('SOABI') 或 distutils.sysconfig.get_config_flag('EXT_SUFFIX') 或 python3-config --extension-suffix 获取信息 |
| Python3_Compiler_FOUND | 系统具有 Python3 编译器 |
| Python3_COMPILER | Python3 编译器的路径，只有使用 IronPython 时提供 |
| Python3_COMPILER_ID | 编译器名称的唯一标识，可能是 IronPython |
| Python3_Development_FOUND | 系统具有 Python3 开发环境套件 |
| Python3_INCLUDE_DIRS | Python3 include 文件目录 |
| Python3_LIBRARIES | Python3 库文件 |
| Python3_LIBRARY_DIRS | Python3 库文件路径 |
| Python3_RUNTIME_LIBRARY_DIRS | Python3 运行时库文件路径 |
| Python3_VERSION | Python3 版本 |
| Python3_VERSION_MAJOR | Python3 主版本 |
| Python3_VERSION_MINOR | Python3 此版本 |
| Python3_VERSION_PATCH | Python3 小版本 |
| Python3_NumPy_FOUND | 系统具有 Numpy |
| Python3_NumPy_INCLUDE_DIRS | NumPy include 文件目录 |
| Python3_NumPy_VERSION | NumPy 版本 |
用户可以通过修改如下变量的属性更改使用的 Python3 的属性，例如安装位置等
| 名称 | 说明 |
|---|
| Python3_ROOT_DIR | 定义 Python3 安装的根目录路径 |
FindPython3
浅析 C++ 调用 Python 模块
能够从各种来源生成CMakelists.txt的Python工具
＃vcproj2cmake.py
此转换器能够从vcproj文件生成CMakeLists.txt
<Filter>标记中的source_group
排除文件支持
处理<Configuration>标签
VCCLCompilerTool中的COMPILE_FLAGS <工具>
预处理程序定义
＃sln2cmake
处理项目依赖关系并为其创建一个CMakelists.txt
生成链接器标志
定制构建工具来定制命令
使用TensorRT来加速部署图片分类项目，此文档中包含全部 软件及依赖库
在Win10系统上完成，需要用到的软件与依赖包有：cuda 10.2 , cudnn 7.6.5 , VS2017 , OpenCV 3.4.0 , Anaconda3 , CMake 3.19.4 , TensorRT 8.0
，代码附详细解释
Make 就是针对上面问题所设计的工具：它首先允许开发者编写一种平台无关的 CMakeList.txt 文件来定制整个编译流程，然后再根据目标用户的平台进一步生成所需的本地化 Makefile 和工程文件，如 Unix 的 Makefile 或 Windows 的 Visual Studio 工程。从而做到“Write once, run everywhere”。
写在前面的话安装caffe依赖的时候我的mac版本10.10，安装opencv遇到问题如下：Error: You are using macOS 10.10.We(and Apple)do not provide support for this old version.You may encounter build failures or other breakages.Please creat...
在cmake中常见以下错误：
By not providing "FindPython3.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has
asked CMake to find a package configuration file provided by "Python3", but
CMake did not find one.
Could not find a package configuration file provided by "
因为项目需要一些监控告警，并且要尽量在不修改项目代码的前提下，所以选择了Python写一些告警脚本。之前一直做Java相关开发，所以趁此机会学习一下Python，毕竟技多不压身😏。本文主要介绍windows系统下Python的环境配置。
其实之前成功过 作死😂... 安装了一下gtest 然后不止为何python3.8就映射过来了，也可能不是gtest的锅，反正就是突然make不成功了，报错内容：
(missing: Python3_INCLUDE_DIRS Python3_LIBRARIES Python3_NumPy_INCLUDE_DIRS Development NumPy Development.Module Development.Embed) (found version "3.8.12")
暂且直接用test_
本系列内容主要是对小土堆的《操作系统》课程的笔记整理。
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Pytorch加载数据初认识
1、pytorch加载数据主要涉及两个类，dataset、dataloder
假如有一堆数据
Dataset .
CMake这玩意儿自从学会去fork别人的代码的时候就一直不停的出现在我的眼前，当然，去配置C++的各种库的时候也很常见。具体是干啥的，实际上一直都是一知半解的，所以花点时间，搞搞它具体是怎么个写法。
这一段我们在借鉴ros的genmsg包的实现来创建我们的数据定义到.h文件的自动生成机制。但是genmsg是ros中基于python写的包，还依赖gencpp等包。鉴于此，我们分成几步来做这件事。
（1）将ros中的genmsg包及其依赖的包都抽出来，变成一个与ros环境无关的工程gendo，然后在该工程中进行msg文件到.h文件的测试。但是没有使用catkin_make和cmake，而是用的python脚本。
（2）在gendo中编写一个cpp和.h文件，里面定义一个函数。在该函数中创建一个pytho
Learning CMake Cookbook Chapter03 Part01检测python解释器Find\.cmake文件在哪？如何使用find_package()命令找不在“系统标准位置”的包？嵌入执行一个python脚本文件而不是一条单一的python语句检测python库检测python模块和包
本部分与python相关～
检测python解释器
这部分直接在CmakeLists.txt中进行python代码的嵌入，没有C/C++相关的源码，如下所示：
cmake_minimum_requir
