安装¶

以下所有说明适用于 Linux、macOS 和 Windows。

二进制文件¶

安装 LFortran 的推荐方法是使用 Conda。例如，按照你的平台的说明安装 Miniconda，安装 Conda。然后创建一个新环境（你可以选择任何名称，这里我们选择了lf）并激活它：

conda create -n lf
conda activate lf

然后通过以下方式安装 LFortran：

conda install lfortran -c conda-forge

现在 lf 环境有 lfortran 编译器可用，你可以通过执行 lfortran 启动交互式提示，或使用 lfortran -h 查看命令行选项。

Jupyter 内核是通过上面的命令自动安装的，所以在安装 Jupyter 本身之后：

conda install jupyter -c conda-forge

你可以通过执行以下命令来创建基于 Fortran 的 Jupyter 笔记本：

jupyter notebook

并选择 New->Fortran。

从源代码构建¶

如果你只想自己或在包管理器（Spack、Conda、Debian 等）中安装 LFortran，建议使用此方法。源代码包含所有生成的文件，并且具有最小的依赖关系。

The source tarball of LFortran only depends on:

Python
cmake
LLVM 10-16 (versions 17 and 18 not supported yet)

首先，我们必须安装依赖项，例如使用 Conda：

conda create -n lf python cmake llvmdev
conda activate lf

然后从 https://lfortran.org/download/ 下载源代码，例如：

wget https://lfortran.github.io/tarballs/dev/lfortran-0.9.0.tar.gz
tar xzf lfortran-0.9.0.tar.gz
cd lfortran-0.9.0

并构建：

cmake -DWITH_LLVM=yes -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd`/inst .
make -j8
make install

This will install lfortran into inst/bin. It assumes that c++ and cc are available, which on Linux are typically the GNU C++/C compilers.

从 Git 构建¶

我们假设你安装了 C++ 编译器，以及 git 和 wget。在 Ubuntu 中，你还可以为 stacktraces 安装 binutils-dev。

如果你没有安装 Conda，你可以在 Linux 上安装（在其他平台上类似）：

wget --no-check-certificate https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p $HOME/conda_root
export PATH="$HOME/conda_root/bin:$PATH"

然后准备环境：

conda create -n lf -c conda-forge llvmdev=11.0.1 bison=3.4 re2c python cmake make toml zstd-static pandoc gcc gxx libcxx
conda activate lf

克隆 LFortran git 存储库：

git clone https://github.com/lfortran/lfortran.git
cd lfortran

生成构建所需的文件（此步骤取决于 re2c、bison 和 python）：

./build0.sh

现在的过程与从源 tarball 安装相同。例如在 Debug 模式下构建:

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DWITH_LLVM=yes -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd`/inst .
make -j8

运行测试:

ctest
./run_tests.py

运行交互式提示符:

./src/bin/lfortran

在 Windows 上使用 Visual Studio 从 Git 构建¶

安装 Visual Studio (MSVC)，例如 2022 版本，可以免费下载社区版本：https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ 。

使用来自 https://github.com/conda-forge/miniforge 的 Windows 安装程序安装 miniforge。

从桌面上启动 Miniforge Prompt。

在 shell 中，用以下方法初始化 MSVC 编译器:

call "C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Common7\Tools\VsDevCmd" -arch=x64

你可以选择通过以下方式测试 MSVC 是否工作:

cl /?
link /?

这两个命令都必须打印帮助信息（若干页）。

现在你可以下载并建立 LFortran：

git clone https://github.com/lfortran/lfortran.git
cd lfortran
conda env create -f environment_win.yml
conda activate lf
build0.bat
build1.bat

如果一切都编译好了，那么你就可以使用 LFortran，如下所示:

inst\bin\lfortran examples/expr2.f90
expr2.exe
inst\bin\lfortran

等等。

注意：LFortran 目前使用 MSVC 的链接器程序（link），只有在运行上面的 MSVC bat 脚本时才能使用。如果你忘记激活它，LFortran 的链接就会失败。

注意：miniforge shell 似乎在运行某个版本的 git-bash（尽管它是cmd.exe），它有一些类似 unix 的文件系统挂载在 /usr，有几个命令可用，如ls、which、git、vim。由于这个原因，Conda 构建的 environment_win.yml 包含了所有需要的东西，包括 git。

用 WSL 在 Windows上从 Git 构建¶

在 Windows 中搜索“打开或关闭 Windows 功能”。
标记适用于Linux 的 Windows 子系统。
按“确定”并重新启动计算机。
到微软商店下载 Ubuntu 20.04，并启动它。
运行下列程序语句。

wget  https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p $HOME/conda_root
export PATH="$HOME/conda_root/bin:$PATH"

现在做以下工作来配置路径

sudo nano .bashrc

然后转到文件底部，粘贴以下内容

export PATH="$HOME/conda_root/bin:$PATH"

然后按 ctrl + O（保存），Enter（确认），ctrl + X（退出）
之后，重新启动 Ubuntu
运行以下内容

conda create -n lf -c conda-forge llvmdev=11.0.1 bison=3.4 re2c python cmake make toml
conda init bash

再次重启 Ubuntu

conda activate lf
sudo apt update
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install zlib1g-dev libzstd-dev
sudo apt install clang

你可以使用 cd /mnt/[drive letter]/[windows location]将路径改为 Windows 位置。
例如：cd mnt/c/Users/name/source/repos/
现在克隆 LFortran 的 git 仓库

git clone https://github.com/lfortran/lfortran.git
cd lfortran

运行以下命令

conda activate lf
./build0.sh
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DWITH_LLVM=yes -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd`/inst .\
make -j8

如果一切都能编译，你可以使用 LFortran，如下所示

./src/bin/lfortran ./examples/expr2.f90
./expr2.out

运行交互式提示符

./src/bin/lfortran

运行测试

ctest
./run_tests.py

启用 Jupyter 内核¶

要安装 Jupyter 内核，还要安装以下 Conda 软件包:

conda install xeus=5.1.0 xeus-zmq=3.0.0 nlohmann_json

并通过 -DWITH_XEUS=yes 启用内核，然后安装到 $CONDA_PREFIX。比如：

cmake \
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug \
    -DWITH_LLVM=yes \
    -DWITH_XEUS=yes \
    -DCMAKE_PREFIX_PATH="$CONDA_PREFIX" \
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$CONDA_PREFIX" \
    .
cmake --build . -j4 --target install

要使用它，请安装 Jupyter（conda install jupyter）并测试是否找到 LFortran 内核:

jupyter kernelspec list --json

然后启动 Jupyter notebook，如下所示:

jupyter notebook

单击 New - > Fortran。启动 jupyter LFortran 终端控制台：

jupyter console --kernel=fortran

使用 Nix 从 Git 构建¶

确保精确环境和依赖关系的方法之一是使用 nix。这将确保系统的依赖性不会干扰到开发环境。如果你愿意，你可以在 nix-shell 环境下报告 bug，以方便别人复制。

带有 root 权限¶

我们从获得 nix 开始。下面的多用户安装将在任何装有 Linux 发行版、MacOS 或 Windows（通过 WSL）的机器上工作：

sh <(curl -L https://nixos.org/nix/install) --daemon

不带有 root 权限¶

如果你想不给nix提供机器的root权限，在Linux发行版上，我们可以使用 nix-portable.。

wget https://github.com/DavHau/nix-portable/releases/download/v003/nix-portable

现在只要在所有 nix-shell 命令前加上 NP_RUNTIME=bwrap . /nix-portable。所以：

# Do not
nix-shell --run "bash"
# Do
NP_RUNTIME=bwrap ./nix-portable nix-shell --run "bash"

开发¶

现在进入开发环境:

nix-shell --run "bash" --cores 4 -j4 --pure ci/shell.nix

--pure 标志确保在环境中不使用系统依赖。

构建步骤与 ci 相同:

./build0.sh
./build1.sh

要把编译环境从 gcc（默认）改为 clang，我们可以使用 --argstr：

nix-shell --run "bash" --cores 4 -j4 --pure ci/shell.nix --argstr clangOnly "yes"

关于依赖性的说明¶

我们鼓励终端用户（和发行版）使用来自 https://lfortran.org/download/的tarball，它只依赖于LLVM、CMake和C++编译器。

这个 tarball 是由我们的 CI（持续集成）自动生成的，包含一些自动生成的文件：解析器、AST 和 ASR 节点，由 ASDL 翻译器生成（需要 Python）。

在开发 LFortran 本身时要使用来自 git 的指令。

不使用 Conda 的用户注意¶

以下是在开发模式下安装此版本库的必要依赖，

Bison - 3.5.1
LLVM - 11.0.1
re2c - 2.0.3
binutils - 2.31.90 —— 确保你应该启用与此依赖关系相关的必要选项来构建动态库（以 .so 结尾的库）。

堆栈跟踪¶

LFortran 可以在出现未处理的异常时打印堆栈跟踪，也可以在任何编译器错误时使用 --show-stacktrace 选项。这对开发编译器本身很有帮助，可以看到 LFortran 中的问题所在。默认情况下，堆栈跟踪支持是关闭的，要启用它，需要在每个平台上按照下面的说明安装先决条件后，用-DWITH_STACKTRACE=yes cmake 选项编译 LFortran。

Ubuntu¶

在 Ubuntu 系统，apt install binutils-dev。

macOS¶

如果你在 macOS 上使用默认的 Clang 编译器，那么堆栈跟踪应该正好在基于 Intel 和 M1 的 macOS 上工作（CMake 构建系统自动调用 dsymtuil 工具和我们的 Python 脚本来存储调试信息，更多细节见 src/bin/CMakeLists.txt）。如果不能工作，请报告一个错误。

如果你不喜欢默认的方式，另一个选择是使用bintutils。为此，首先安装 Spack，然后：

spack install binutils
spack find -p binutils

最后一条命令将显示已安装的 binutils 软件包的完整路径。把这个路径添加到你的 shell 配置文件中，例如：

export CMAKE_PREFIX_PATH_LFORTRAN=/Users/ondrej/repos/spack/opt/spack/darwin-catalina-broadwell/apple-clang-11.0.0/binutils-2.36.1-wy6osfm6bp2323g3jpv2sjuttthwx3gd

并使用 -DCMAKE_PREFIX_PATH="$CMAKE_PREFIX_PATH_LFORTRAN;$CONDA_PREFIX" cmake 选项编译 LFortran。$CONDA_PREFIX 是在你使用 Conda 安装了一些其他的依赖项（如 llvm）的情况下出现的，否则你可以把它删除。

安装¶