博客
关于我
Linux系统编程25:基础IO之亲自实现一个动静态库
阅读量:193 次
发布时间:2019-02-28

本文共 1459 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

??

???????????????.a?.so???????.a?.so???????.o????????????????.o?????????????????

?????????????mylib.h????mylib.c?????????????????????

// mylib.h#include 
void Myprintf();
// mylib.c#include "mylib.h"void Myprintf() {    printf("Hello World\n");}

????gcc -c??.o???????????test??mylib.o?mylib.h?????????????????????test.c????????????mylib.h?????Myprintf??????????????mylib.o???

?????

??????????????????????????????????????add.c add.h sub.c sub.h?????

?????????

// add.h#include 
int add(int x, int y);
// add.c#include "add.h"int add(int x, int y) {    return x + y;}
// sub.h#include 
int sub(int x, int y);
// sub.c#include "sub.h"int sub(int x, int y) {    return x - y;}

??????.c????????.o???????ar -rc????????

ar -rc libMYLIB.a add.o sub.o

????????????.a????????????????????my_method?????include?lib??????.h?????include?????.a?????lib????

?????

????????????????Makefile????????????-fPIC????????????????-shared??????????

Makefile?????

libMYLIB.so: add.o sub.o    gcc -shared -o $@ $^add.o: add.c    gcc -fPIC -c add.csub.o: sub.c    gcc -fPIC -c sub.cclean:    rm -rf *.o libMYLIB.so my_methodpackage:    mkdir -p my_method/include    mkdir -p my_method/lib    cp *.h my_method/include    cp *.so my_method/lib

?????????????????????????-static???

gcc -o test.exe test.c -I./my_method/include -L./my_method/lib -lMYLIB

????????????????????????????LD_LIBRARY_PATH????????

export LD_LIBRARY_PATH=./my_method/lib

????????????????????

转载地址:http://ojsi.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Pandas matplotlib 无法显示中文
查看>>
pandas PIVOT_TABLE保持索引
查看>>
Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
查看>>
pandas to_latex() 转义数学模式
查看>>
Pandas | 频数统计很简单,但这5 种技巧你使用过吗?
查看>>
Pandas 中文官档 ~ 基础用法4
查看>>
pandas 中的 for 循环真的很糟糕吗?我什么时候应该关心?
查看>>
Pandas 中的多索引旋转
查看>>
Pandas 中的日期范围
查看>>
pandas 中的时间序列箱线图
查看>>
Pandas 使用指南
查看>>
pandas 分组并使用最小值更新
查看>>
pandas 叶上的热图
查看>>
pandas 均值(mean), 均值填充NA(fill_na)
查看>>
Pandas 对数据框的布尔比较
查看>>
Pandas 将多个数据帧与时间戳索引对齐
查看>>
pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
查看>>
pandas 找到局部最大值和最小值
查看>>
Pandas 按年份分组,按销售列排名,在具有重复数据的数据框中
查看>>
pandas 按日期和年份分组,并汇总金额
查看>>