在Windows下编译OpenSSL

Windows下OpenSSL编译 Windows下OpenSSL编译OpenSSL源码下载编译工具准备1.下载ActivePerl2. 环境变量进行编译1.打开VS命令行工具2.进入openssl源码目录下,执行配置3.编译4.测试编译结果5.安装 OpenSSL源码下载 在 https://www.openssl.org网站下载openssl源码 或用git命令从github上下载 git clone https://github.com/openssl/openssl.git 目前OpenSSL包含两个比较大的版本,openSSL1.0 阅读详情

本文转载自:http://lwglucky.blog.51cto.com/1228348/325483,感谢原作者

需要说明的是请一定安装openssl-0.9.8a 。  openssl-1.0.0我没有编译成功.

如何在Windows下编译OpenSSL (Vs2005使用Vc8的cl编译器)
1、安装ActivePerl//初始化的时候,需要用到perl解释器
2、使用VS2005下的Visual Studio 2005 Command Prompt进入控制台模式(这个模式会自动设置各种环境变量)
3、解压缩openssl的包,进入openssl的目录
4、perl configure VC-WIN32
尽量在这个目录下执行该命令,否则找不到Configure文件,或者指定完整的Configure文件路径。
5、ms\do_ms
在解压目录下执行ms\do_ms命令
6、nmake -f ms\ntdll.mak

编译后
在openssl解压目录下执行,完成编译后。输出的文件在out32dll里面,包括应用程序的可执行文件、lib文件和dll文件

注意:在运行第五步时,cl编译器会抱怨说.\crypto\des\enc_read.c文件的read是The POSIX name for this item is deprecated(不被推荐的),建议使用_read。呵呵,我可不想将OpenSSL中的所有的read函数修改为_read。再看cl的错误代码error C2220,于是上MSDN上查找:
warning treated as error - no object file generated
/WX tells the compiler to treat all warnings as errors. Since an error occurred, no object or executable file was generated.
是由于设置了/WX选项,将所有的警告都作为错误对待,所以。。。

于是打开OpenSSL目录下的MS目录下的ntdll.mak文件,将CFLAG的/WX选项去掉,存盘。。。
继续执行nmake -f ms\ntdll.mak

于是成功。。。

=================================

[转]VC6.0中编译和使用OpenSSL的过程

Posted on 2009-10-18 18:25 answer 阅读(285) 评论(0)  编辑 收藏 所属分类: C/C++ 

一、编译并安装OpenSSL

1、按照标准步骤从源代码编译安装OpenSSL
    在编译OpenSSL前,需要正确安装Perl,因为在编译OpenSSL时需要使用到该程序。
   
    下载最新版本的Perl:http://downloads.activestate.com/ActivePerl/Windows/。然后安装之。

    下载最新版本的OpenSSL:http://www.openssl.org/source/
   
    然后将源码解压缩到某个目录(如 C:\openssl-0.9.8j)中。
   
    进入openssl源码目录。
    cd c:\openssl-0.9.8.j
   
    以下为参照该目录下的文件INSTALL.W32的执行过程:

    运行configure:
    perl Configure VC-WIN32 --prefix=c:/openssl

    创建Makefile文件:
    ms\do_ms
   
    编译动态库:
    nmake -f ms\ntdll.mak
    编译静态库:
    nmake -f ms\nt.mak

    测试动态库:
    nmake -f ms\ntdll.mak test
    测试静态库:
    nmake -f ms\nt.mak test

    安装动态库:
    nmake -f ms\ntdll.mak install
    安装静态库:
    nmake -f ms\nt.mak install

    清除上次动态库的编译,以便重新编译:
    nmake -f ms\ntdll.mak clean
    清除上次静态库的编译,以便重新编译:
    nmake -f ms\nt.mak clean

2、如果嫌麻烦,不想编译,可以直接用别人做好的windows OpenSSL 安装包(我用的是0.9.8j版),
   可以从 http://www.slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html 下载 OpenSSL for Windows,直接安装。

P.S. OpenSSL for Windows 的源代码有一些数据类型和VC6的编译器不兼容,我发现的不兼容的数据类型如下:
在OpenSSL安装目录的下的include/bn.h文件中,将
    #define BN_ULLONG unsigned long long
    #define BN_ULONG unsigned long long
    #define BN_LONG long long
    分别修改为:
    #define BN_ULLONG ULONGLONG
    #define BN_ULONG ULONGLONG
    #define BN_LONG LONGLONG

    否则,会出现编译错误。


二、使用OpenSSL

    在VC中配置使用以上的函数库:
    点击菜单:Tools -> Options,弹出对话框"Options",在该对话框中选择"Directories"标签。
    在"Show directories for:"的"Include files"选项中新增目录"C:\openssl\include";
      "Library files"选择中新增目录"C:\openssl\lib"。

    然后在需要链接OpenSSL函数库的工程中加入如下两句:
    #pragma comment(lib, "ssleay32.lib")
    #pragma comment(lib, "libeay32.lib")
    其作用是将OpenSSL所需的库导入工程中。

三、问题

    我在链接OpenSSL的静态函数库时遇到类似以下的问题:
    Linking...
    msvcrt.lib(MSVCRT.dll) : error LNK2005: _strchr already defined in libcmtd.lib(strchr.obj)
    ...
   
    这是由于OpenSSL的静态函数库使用的是了VC的多线程DLL的Release版本,而我的程序使用了多线程静态链接的Release版本。

    调整OpenSSL的静态函数库使用的库函数版本即可,调整过程如下:
   
    编辑文件 ms\nt.mak,将该文件第19行
    "CFLAG= /MD /Ox /O2 /Ob2 /W3 /WX /Gs0 /GF /Gy /nologo -DOPENSSL_SYSNAME_WIN32 -DWIN32_LEAN_AND_MEAN -DL_ENDIAN -DDSO_WIN32 -D_CRT_SECURE_NO_DEPRECATE -

D_CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE /Fdout32 -DOPENSSL_NO_CAMELLIA -DOPENSSL_NO_SEED -DOPENSSL_NO_RC5 -DOPENSSL_NO_MDC2 -DOPENSSL_NO_TLSEXT -DOPENSSL_NO_KRB5 -

DOPENSSL_NO_DYNAMIC_ENGINE"
    中的"/MD"修改为"/MT"。然后重新编译安装OpenSSL即可。

四、附录:在VC中对C/C++ 运行时库不同版本编译指令说明
    《在VC中对C/C++ 运行时库不同版本编译指令说明》(http://blog.yesky.com/271/dgkang/1737771.shtml)一文中详细介绍了连接不同版本库的编译指令如下:
    C Runtime Library:
        /MD        MSVCRT.LIB     多线程DLL的Release版本
        /MDd       MSVCRTD.LIB    多线程DLL的Debug版本
        /MT        LIBCMT.LIB     多线程静态链接的Release版本
        /MTd       LIBCMTD.LIB    多线程静态链接的Debug版本
        /clr       MSVCMRT.LIB    托管代码和非托管代码混合
        /clr:pure  MSVCURT.LIB    纯托管代码
    C++ Standard Library:
        /MD       MSVCPRT.LIB     多线程DLL的Release版本
        /MDd      MSVCPRTD.LIB    多线程DLL的Debug版本
        /MT       LIBCPMT.LIB     多线程静态链接的Release版本
        /MTd      LIBCPMTD.LIB    多线程静态链接的Debug版本

===============================================

一 配置编译参数

    配置编译参数是进行OpenSSL编译的第一步,这一步可以确定系统的环境,使用什么编译器,默认安装路径以及其他一些选项.步骤如下:

1.安装perl:下载ActivePerl-5.8.8.822-MSWin32-x86-280952.msi,然后点击msi文件进行安装!

perl学习http://www.hongen.com/pc/program/tutors/perl/perl0001.htm

 

2..配置编译参数:下载openssl-0.9.8g.tar.gz,解压.

vc:首先在D:\Program Files\Microsoft Visual Studio .NET 2003\Vc7\bin\目录下执行vcvars32.bat,然后在解压后的openssl-0.9.8g目录,执行命令配置编译参数:perl Configure VC-WIN32   

bc:在解压后的openssl-0.9.8g目录下执行:perl Configure BC-32

二 生成批处理文件

    在使用configure脚本配置好的编译参数后,就可以使用批处理命令来生成编译脚本.生成编译脚本根据采用编译器的不同通常使用不同的批处理文件.就目前来说,使用vc编译的时候有三种选择:do_ms,do_masm和do_nasm来创建一系列编译脚本文件,即.mak脚本.步骤如下:

vc:在openssl-0.9.8g目录下,执行命令来批处理文件:do_ms,do_masm和do_nasm

bc:1.下载nsm09839.zip微软汇编编译器,解压,拷贝到c:/windows目录下,修改名称为nasmw.exe;2.在openssl-0.9.8g目录下,执行命令来批处理文件:ms\do_nasm

三 代码编译

vc:

完成上面步骤后,可以看到两个关键脚本文件:nt.mak和ntdll.mak.如果我们需要编译后的OpenSSL库是支持动态DLL形式的,那么应该使用ntddll.mak文件进行编译,这样编译完成我们会得到四个与OpenSSL的API库有关文件:ssleay32.lib,libeay32.lib,ssleay32.dll和libeay32.dll.执行的编译命令形式如下:nmake -f ms\ntdll.mak

如果不希望以动态库的形式使用OpenSSL,那么可以使用nt.mak文件进行编译.这样编译后使用OpenSSL的时候,回直接将代码链接进我们的程序里面.执行命令如下:nmake -f ms\nt.mak

bc:执行命令来完成代码编译:make -f ms\bcb.mak

四 ELSE

1

   测试动态库:
    nmake -f ms\ntdll.mak test
    测试静态库:
    nmake -f ms\nt.mak test

    安装动态库:
    nmake -f ms\ntdll.mak install
    安装静态库:
    nmake -f ms\nt.mak install

    清除上次动态库的编译,以便重新编译:
    nmake -f ms\ntdll.mak clean
    清除上次静态库的编译,以便重新编译:
    nmake -f ms\nt.mak clean

2  

    使用OpenSSL
    在VC中配置使用以上的函数库:
    点击菜单:Tools -> Options,弹出对话框"Options",在该对话框中选择"Directories"标签。
    在"Show directories for:"的"Include files"选项中新增目录"C:\openssl\include";"Library files"选择中新增目录"C:\openssl\lib"。
    然后在需要链接OpenSSL函数库的工程中编译时加入"libeay32.lib"就可以了。


OpenSSL 在Windows下的源码编译 OpenSSL 介绍:OpenSSL是Eric Andrew Young 和 Tim J. Hudson 在1995年到1998年用C语言开发的包含安全套接字层协议(Secure Sockets Layer)和传输层安全协议(Transport Layer Security)的开源密码库。最早是Eric A. Young在1995年开发的开源的SSLeay实现,其中SSL就是安全套接字层,“eay” 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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openssl之windows编译

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hezhanran的博客 6057

OpenSSL在windows环境下编译

OpenSSL在windows环境的编译 编译平台: Windows10 x64 Visual Studio 2017 OpenSSL代码版本:OpenSSL_1_1_1e ActivePerl版本:ActivePerl-5.26.3.0000-MSWin32-x64 编译后的OpenSSL可运行平台: windows 10 x64 windows 7 x64 windows 7 x32 ...

逆光倾城的博客 2392

OpenSSL 在windows系统下的编译全解

由于google等强推TLS/SSL网络加密,不得不准备为自己的服务器也加入TLS/SSL支持,反正我们能得到的支持TLS/SSL的库就那么几个,mozila的库太复杂,基本可以排除,GNU的库,因为GPL的关系,也被排除,那么剩下的就只有OpenSSL符合要求了,不过它也确实符合要求,因为是c编写了所有实现[除界面交互确认部分,我个人认为这个最好还是直接设置一个开关来由调用者确定是否交互,而不是...

danscort2000的专栏 2万+

如何在Windows下编译OpenSSL

OpenSSL是一个开源的第三方库,它实现了SSL(Secure SocketLayer)和TLS(Transport Layer Security)协议,被广泛企业应用所采用。对于一般的开发人员而言,在http://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html 上下载已经编译好的OpenSSL库是省力省事的好办法。对于高级的开发用户,他们可能需要适当的修改或者裁

GUANYIJUN123的专栏 765

windows下编译openssl

1. 下载ActivePerl

皓月如我的专栏 9120
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疯狂-的-蜗牛
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