scns-forge feedstocks

前提条件

1. 如果使用 centos-7 的docker或实体机作为构建环境，必须安装 Development Tools 组和 yum_requirements.txt 中的全部软件包。
2. 如果使用 centos-7 的 docker 作为构建环境，还应当确保 LC_ALL 和 LANG 不能是中 文。设置为 en_US.utf8 更为保险。

使用以下命令即可完成前提条件1的安装：

$ yum -y groupinstall "Development Tools"
$ cat yum_requirements.txt  | xargs -n 1 yum -y install

快速添加一个 feedstock

1. 创建包数据库(只需要做一次，但要定期更新，保持和 conda-forge 同步)：./make_package_db.py
2. 创建 feedstock: ./create_feedstock.py <PKG_NAME>

上述命令将在 recipes 目录中为 <PKG_NAME> 创建 feedstock。注意查看是否需要修改 其中的构建和测试逻辑，并测试是否能够正常编译生成软件包。

注意：目前上述工具不能为软件包的依赖也生成 feedstock，需要人工根据依赖关系来逐 步生成。

出坑指南

python 包依赖特别多

确实多，测试部分尤其多。把 tests: 里面的 require 部分中多余的包删掉，把相关 的测试命令注释掉。由于我们是对 conda-forge 重新打包，简单的测试也就够了。

另一种情况是一些多输出包的子包依赖特别多，如 jsonschema 输出的 jsonschema-with-format 会依赖非常多的软件包，其中 rfc3689-validator 甚至无法 通过编译。这种情况下，确认多输出包中只有 jsonschema 是被使用和依赖的，就把其他 输出直接删除即可。

编译包的时候解析依赖很慢

确实很慢。慢的原因是 conda 用 local 和 conda-forge 联合做依赖解析。虽然我们 并没有设置 conda-forge，但 mambaforge 在安装目录下的 .condarc 文件中设置了 conda-forge 源，清除掉就好了。

Python 循环依赖

是的。修改 ~/.condarc，加入：add_pip_as_python_dependency: false 即可。

明明我编译了 spdlog，但仍然依赖解析失败

很可能是因为锁版本的原因。如果 meta 里面没有锁，查看 conda_build_config.yaml。 将其中锁定的版本修正为当前编译的版本即可。这是 conda-forge 的 ABI 兼容机制，会锁 定一些软件包的版本。我们只编译一个版本，只要 meta 里面没有锁版本就不存在这个问题。

有没有参考资料

参见 https://jihulab.com/programfan/docker-images 仓库中对 Docker 镜像的配置。

常见问题

1. krb5 的依赖里面将 python 强制设置为 3.7,但这个包完全不需要 python，估计是年久 失修，直接去掉 python 后面的 3.7 限制即可。
2. beautifulsoup4 and soupsieve 构成循环依赖，将 soupsieve 的测试删掉即可解开。
3. cmake-no-system 找不到，因为我们不需要了。将 cmake-no-system 修改为 cmake 即 可。
4. xxx-static 包通常是一个多输出包的输出，编译 xxx 后 xxx-static 就有了。例如， c-ares 和 libev。
5. mamba 1.0.0 测试失败，试图安装 py27 但我们只设置了 local 源，所以就失败了。这 种情况直接把 meta.yaml 中那行测试删掉即可。
6. 源码文件的 Hash 码不匹配。通常是因为 meta.yaml 中出现了两个不同的 url，却指向 同样的文件。这导致 create_feedstock.py 误以为是同一个文件，结果只匹配了一个 url。解决方法是修改 meta.yaml，下载缺失文件，将文件改名为name-<folder>-postfix 格式存放于 pkgs目录。