Swift Package Manager 开发环境搭建与贡献指南

Swift Package Manager 开发环境搭建与贡献指南

swift-package-manager The Package Manager for the Swift Programming Language swift-package-manager 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-package-manager

项目概述

Swift Package Manager(简称 SwiftPM)是苹果官方提供的 Swift 语言包管理工具,用于管理 Swift 代码的分发和依赖关系。作为 Swift 生态系统的核心组件,它支持创建、构建、测试和运行 Swift 包。

开发环境配置

Xcode 开发环境(推荐)

  1. 安装最新版 Xcode:确保安装最新稳定版或测试版 Xcode
  2. 验证安装:打开终端执行 xcode-select -p 确认路径正确
  3. 打开项目:直接打开 SwiftPM 的 Package.swift 文件
  4. 构建与测试
    • 首先构建 SwiftPM-Package scheme
    • 然后可以运行其他 scheme 进行测试

命令行开发环境

工具链安装
  1. macOS 用户

    export TOOLCHAINS=swift
    xcrun --find swift  # 验证路径
    swift --version     # 验证版本
    
  2. Linux 用户

    export PATH=/path/to/swift-toolchain/usr/bin:"${PATH}"
    which swift         # 验证路径
    swift --version     # 验证版本
    
使用 swiftly 工具

swiftly 是 Swift 工具链管理工具,可以自动安装和管理所需版本:

swiftly install    # 安装工具链
swift build        # 构建项目
swift test         # 运行测试

本地开发流程

构建项目

执行基础构建命令:

swift build

构建成功后会在 .build/ 目录生成二进制文件,结构如下:

.build/
├── artifacts
├── checkouts
├── debug
├── repositories
└── x86_64-apple-macosx  # 平台相关目录

测试新构建的 SwiftPM

mkdir /tmp/hello && cd /tmp/hello
/path/to/swiftpm/.build/x86_64-apple-macosx/debug/swift-package init
/path/to/swiftpm/.build/x86_64-apple-macosx/debug/swift-build

测试策略

  1. 运行全部测试

    swift test
    
  2. 运行单个测试

    swift test --filter PackageGraphTests.DependencyResolverTests/testBasics
    
  3. 选择性测试

    swift test --filter BuildTests --skip BuildPlanTests --filter WorkspaceTests --skip InitTests
    
  4. 性能测试

    export TSC_ENABLE_PERF_TESTS=1
    swift test -c release --filter PerformanceTests
    

高级开发场景

使用自定义 Swift 编译器

通过环境变量指定编译器路径:

SWIFT_EXEC=/path/to/my/built/swiftc swift build
  • SWIFT_EXEC_MANIFEST:控制解析 Package.swift 的编译器
  • SWIFT_EXEC:控制编译 Swift 源代码的编译器

覆盖运行时库路径

设置 SWIFTPM_CUSTOM_LIBS_DIR 环境变量:

export SWIFTPM_CUSTOM_LIBS_DIR=/custom/libs/path

Linux 开发环境

使用 Docker 进行跨平台开发:

  1. 准备镜像

    docker-compose -f Utilities/docker/docker-compose.yaml \
                  -f Utilities/docker/docker-compose.<os>.<swift>.yaml \
                  build
    
  2. 交互式 Shell

    docker-compose -f ... run --rm shell
    
  3. 构建与测试

    docker-compose -f ... run --rm build
    docker-compose -f ... run --rm test
    

文档生成

使用 DocC 生成文档:

  1. 生成符号图

    swift package dump-symbol-graph
    
  2. 预览文档

    xcrun docc preview Sources/PackageDescription/PackageDescription.docc \
         --additional-symbol-graph-dir .build/*/symbolgraph/
    

访问 http://localhost:8000/documentation/packagedescription 查看文档。

常见问题排查

  1. SPI 属性错误

    @_spi(Testing) public var isFramework: Bool
    

    确保使用 SwiftPM 5.3 或更高版本

  2. PkgConfig 错误: 检查 PkgConfigError 枚举是否包含所需成员

通过遵循这些指南,开发者可以有效地为 Swift Package Manager 项目做出贡献,无论是修复 bug、改进功能还是完善文档。

swift-package-manager The Package Manager for the Swift Programming Language swift-package-manager 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-package-manager

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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