使用CMake 统一管理并编译 C++/Python/R 算法包
在数据分析领域，Python 和 R 是常用的编程语言。它们各有优势与劣势，但共同点在于代码执行效率不如静态语言如 C++。Python 和 R 方便使用，且有许多第三方库，适合与算法一起使用。因此，形成了一种模式，即使用 Python 和 R 调用 C++ 计算，以发挥各自长处。
为了统一管理并编译 C++、Python 和 R 算法包，我尝试使用 CMake 进行统一开发。项目结构上，根目录包含配置文件、文档源文件等，遵循 C++ 项目格式，先开发 C++ 代码，再开发针对 Python 或 R 的代码。
核心 C++ 代码负责算法内核，不使用 Python 或 R 特有的数据类型。测试通过单元测试确保无误。Python 和 R 部分代码提供与 C++ 交互的接口，Python 中用 Cython 或 Pybind，R 中用 Rcpp，实现不同语言之间的数据转换与调用。
CMake 配置文件是关键，根配置文件设置条件，引入 C++、测试与 R 配置文件。C++ 配置文件构建库或可执行文件，R 配置文件则根据 R 包结构要求生成相应文件，使用 CMake 命令构建 R 包。
Python 配置文件更复杂，涉及 Cython 语言和 scikit-build 库。使用 scikit-build 可以直接编译 Python 模块（pyd 文件），或者构建 Pypi 包。Python 配置文件需与 scikit-build 配合，区分本地构建和 Pypi 包构建。
通过 CMake 管理 C++、Python 和 R 算法包，实现统一开发、测试与编译，提高代码管理效率，减少开发时间，确保算法跨语言一致性。
为了统一管理并编译 C++、Python 和 R 算法包，我尝试使用 CMake 进行统一开发。项目结构上，根目录包含配置文件、文档源文件等，遵循 C++ 项目格式，先开发 C++ 代码，再开发针对 Python 或 R 的代码。
核心 C++ 代码负责算法内核，不使用 Python 或 R 特有的数据类型。测试通过单元测试确保无误。Python 和 R 部分代码提供与 C++ 交互的接口，Python 中用 Cython 或 Pybind，R 中用 Rcpp，实现不同语言之间的数据转换与调用。
CMake 配置文件是关键，根配置文件设置条件，引入 C++、测试与 R 配置文件。C++ 配置文件构建库或可执行文件，R 配置文件则根据 R 包结构要求生成相应文件，使用 CMake 命令构建 R 包。
Python 配置文件更复杂，涉及 Cython 语言和 scikit-build 库。使用 scikit-build 可以直接编译 Python 模块（pyd 文件），或者构建 Pypi 包。Python 配置文件需与 scikit-build 配合，区分本地构建和 Pypi 包构建。
通过 CMake 管理 C++、Python 和 R 算法包，实现统一开发、测试与编译，提高代码管理效率，减少开发时间，确保算法跨语言一致性。