使用降压构建的 7 个理由
使用降压构建的 7 个理由
原文：https://medium.com/hackernoon/7-reasons-to-use-buck-build-5b44d7413585
Buck 是一个跨平台、跨语言的编译系统，在脸书为大规模编译而设计。所有的 Buckaroo 软件包都使用 Buck 作为构建系统，所以不用说我们是它们的忠实粉丝。
然而，即使你不在脸书规模，这里有 7 个理由，我们认为你应该给巴克一个尝试。
1.成熟的技术
Buck 不仅仅是一个业余爱好项目，当创作者失去兴趣时，它可能会变得不受支持。仅举几个例子，它就被用于脸书、优步和 Dropbox 的生产中。最重要的是，Buck 团队中的许多人都是前谷歌人，他们曾在 Blaze 工作，Blaze 是 Buck(和 Bazel)的开源前身。Buck 是关于构建系统的大量知识的顶点。
2.更正增量构建
你有没有删除过你的构建文件夹以防万一？在编译之前，Buck 将源文件复制(或符号链接)到登台区，以便将依赖关系放入沙箱。每个构建输入(头、标志和环境)都被用作构建工件的缓存键。这种训练有素的方法意味着 Buck 每次都能给你正确的增量构建。
3.私有标题
对于 C/C++，Buck 允许您将导出的头(库用户可用的头)与私有头(用于构建库的头)分开。这对于 C/C++代码的模块化来说是一个巨大的胜利，因为它防止了其他模块到达你的 API 后面。
4.哈希，而不是时间戳
Buck 知道何时通过输入的散列来重建目标。这意味着减少了开发人员浪费在不必要的重建上的时间，因为您接触了文件，但没有更改。Buck 与分支 VCS(如 Git)配合得非常好。
5.一种合适的脚本语言
任何使用过 CMake 的人都会理解使用蹩脚的脚本语言的沮丧。Buck 没有重新发明轮子，而是使用 Python 来构建脚本。
然而，Buck 以一种受控的方式使用 Python。Python 脚本用于生成构建目标，而不是执行构建本身。这允许 Buck 在单线程中执行 Python 代码，但之后并行执行构建。额外的好处是，这意味着 Python 的结果可以被缓存。
6.更快的构建
Buck 理解你的项目的依赖图，允许它并行地构建独立的工件。然而与make -j4不同的是，Buck 永远是确定性的。您甚至可以使用 Buck Server 在您的团队中共享增量编译结果。
7.容易推理
也许 Buck 最好的特性是构建文件很容易推理。每个目标只能使用它声明的依赖，依赖循环是不允许的，构建输出之间的递归是不可能的。
即使您以前从未使用过 Buck，您也可以理解这一点:
深信不疑？
前往 Buck 网站开始吧。
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