对 makefile 中 .DELETE_ON_ERRORS 的学习体会

简介:

上例子

复制代码
SHELL=bash
.DELETE_ON_ERRORS: 

LIBS=foo.gao
all: $(LIBS)
    @echo final
foo.gao:
    @echo $@
    touch $@
    ./me.o
复制代码

其中,me.o 程序是由C语言编译而成。其内容是显示 helloworld ,然后 return 2(即非正常退出)。 

 

运行结果要看如何来运行:

make --dry-run的运行结果:

 echo  foo.gao

 touch  foo.gao

 ./me.o

 echo final

此时 ls 命令可以发现,在当前目录下,并没有 foo.gao 文件。

 

而如果是仅仅运行 make,结果则是这样的:

echo foo.gao

touch foo.gao

./me.o

hello

make: *** [foo.gao] Error 2

此时 ls 命令可以发现,在当前目录下,生成了 foo.gao 文件,并没有被删除。

 

 

结束




本文转自健哥的数据花园博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/gaojian/archive/2012/09/24/2700066.html,如需转载请自行联系原作者

目录
相关文章
|
10月前
|
人工智能 并行计算 编译器
【AI系统】SIMD & SIMT 与 CUDA 关系
本文深入解析了AI芯片中SIMD和SIMT的计算本质,基于NVIDIA CUDA实现的对比,探讨了不同并行编程模型,包括串行(SISD)、数据并行(SIMD)和多线程(MIMD/SPMD)。文章详细介绍了各模型的特点及应用场景,特别强调了英伟达GPU中的SIMT机制如何通过SPMD编程模型实现高效并行计算,以及SIMD、SIMT、SPMD之间的关系和区别。
493 13
|
数据采集 机器学习/深度学习 大数据
基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战
基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战
|
8天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PostgreSQL 18 发布,快来 PolarDB 尝鲜!
PostgreSQL 18 发布,PolarDB for PostgreSQL 全面兼容。新版本支持异步I/O、UUIDv7、虚拟生成列、逻辑复制增强及OAuth认证,显著提升性能与安全。PolarDB-PG 18 支持存算分离架构,融合海量弹性存储与极致计算性能,搭配丰富插件生态,为企业提供高效、稳定、灵活的云数据库解决方案,助力企业数字化转型如虎添翼!
|
7天前
|
存储 人工智能 Java
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
本文讲解 Prompt 基本概念与 10 个优化技巧,结合学术分析 AI 应用的需求分析、设计方案,介绍 Spring AI 中 ChatClient 及 Advisors 的使用。
344 130
AI 超级智能体全栈项目阶段二:Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话
|
19天前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1331 8
|
7天前
|
人工智能 Java API
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
本文介绍AI大模型的核心概念、分类及开发者学习路径,重点讲解如何选择与接入大模型。项目基于Spring Boot,使用阿里云灵积模型(Qwen-Plus),对比SDK、HTTP、Spring AI和LangChain4j四种接入方式,助力开发者高效构建AI应用。
333 122
AI 超级智能体全栈项目阶段一:AI大模型概述、选型、项目初始化以及基于阿里云灵积模型 Qwen-Plus实现模型接入四种方式(SDK/HTTP/SpringAI/langchain4j)
|
6天前
|
监控 JavaScript Java
基于大模型技术的反欺诈知识问答系统
随着互联网与金融科技发展,网络欺诈频发,构建高效反欺诈平台成为迫切需求。本文基于Java、Vue.js、Spring Boot与MySQL技术,设计实现集欺诈识别、宣传教育、用户互动于一体的反欺诈系统,提升公众防范意识,助力企业合规与用户权益保护。