AlmaLinux （兼容centos）安装Geant4与ROOT

AlmaLinux 介绍

AlmaLinux OS 是一个开源、社区驱动的 Linux 操作系统，它填补了因 CentOS 稳定版本停止维护而留下的空白，同时更加强大。

安装 AlmaLinux

这个我用的是 windows 子系统进行安装

首先打开微软商店，然后搜索AlmaLinux，选择AlmaLinux9安装。

安装依赖软件包

Cmake 安装

这里 Cmake 我是直接安装的，并没有自己编译，直接安装的版本完全够用。

sudo dnf install cmake
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expat 安装

sudo dnf install expat.x86_64 expat expat-devel
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qt5core 安装

sudo dnf install 'qt5*-devel.x86_64'
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安装 X11、Xmu 和 Motif 库

sudo dnf install libX11-devel libXmu-devel motif-devel
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XercesC 安装

XercesC 在 AmlaLinux 中并不可以直接安装（也可能是我没找到），这里通过源码进行编译安装。

1. 去xerces-c 网站获取下载链接

2. 到终端使用命令wget download-link进行下载

3. 使用命令解压tar -zxvf 文件名.tar.gz对文件进行解压

4. cd 下载后的文件夹

5. 执行./configure命令

6. 执行make -j线程数,如make -j8

7. 执行sudo make install

这样就是安装好了。

安装 Geant4

这里说一下，我一开始编译的是最新版的Geant4-11.1.2（截止到2023.10.10），但是报错，这里我就降低一个版本。

下载 Geant4 源码压缩文件与数据压缩文件

打开Old Geant4 releases

可以看到，最新版的是11.1.2,所以我就下载11.1.1，这里对 11.1.1 进行点击，打开网页页面如下图，这里获取下载链接方法与XercesC安装获取下载链接方法相同，不再过多赘述。

然后就在终端进行wget下载。

注意：这里我把 Geant4 的源码压缩包与 dataset 文件在同一文件夹下

这里对于数据集的下载我是mkdir dataset一个文件夹，然后进入dataset文件夹中，对数据集文件进行wget，这里数据集的下载链接获取同上。

这里可以使用解压命令对Geant4的压缩文件进行解压。

看上图可以发现我也创建了一个data文件夹，这时候我把dataset里面的数据集压缩文件复制到data文件夹中，这里 dataset 文件夹是做备份用的，防止以后用。这里之所以创建一个data文件夹是因为后面编译好的Geant4还需要data文件夹存放数据集，这里我就直接创建，到时候复制就好了。

# 把dataset中的数据集压缩文件复制到data文件夹
cp -r /path/to/dataset/*tar.gz /path/to/data

# 批量解压tar.gz文件
for file in *.tar.gz; do tar -zxvf "$file"; done

# 批量删除tag.gz文件
rm -rf *tar.gz
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编译 Geant4

注意都是在Geant-v11.1.1-build内操作

1. cmake

当解压好 Geant4 压缩文件后，创建一个Geant-v11.1.1-build文件夹（可以根据自己的文件创建，甚至创建为 Geant4-build 都可以，没有要求），然后使用下面命令进行编译（cd到 Geant-v11.1.1-build 文件夹内进行执行）。

cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/geant4-v11.1.1-build -DGEANT4_BUILD_MULTITHREADED=ON -DGEANT4_USE_GDML=ON -DGEANT4_USE_QT=ON -DGEANT4_USE_OPENGL_X11=ON -DGEANT4_USE_RAYTRACER_X11=ON -DGEANT4_USE_XM=ON /path/to/geant4-v11.1.1
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注意/path/to是geant4-v11.1.1-build文件夹的父路径，需要自己替换/path/to/geant4-v11.1.1-build为源码文件夹,/path/to/geant4-v11.1.1-build为要安装的位置，这里pwd一下自己进行路径替换。如geant4-v11.1.1-build在/home/admin/app下，那么path/to就是/home/admin/app，下面遇到的所有情况同理。

cmake成功后的示例，只要中间不爆红，不退出编译就行。

2. make -j

再执行 make -j（j 为并行核数），如make -j8

3. make install
   最后执行make install，就会将安装文件写入，指定的安装文件夹中。

4. 将数据包 copy 到 Geant 中

cp -r /path/to/data /path/to/geant4-v11.1.1-build/share/Geant4
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以上就编译好了

配置环境变量

1. 执行vi ~/.bashrc命令，把下面内容添加到结尾。

# Geant4配置
export GEANT4=/path/to/geant4-v11.1.1-build
source $GEANT4/bin/geant4.sh
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2. 执行source ~/.bashrc命令

测试

进入存放例子的文件夹，复制一个例程。

我的存放路径是/path/to/geant4-v11.1.1-build/share/Geant4/examples/basic/B1

这里我复制的是B1，其在/path/to/geant4-v11.1.1-build/share/Geant4/examples/basic路径下。basic文件夹是基本的例程，有B1~B5的 5 个例程。

测试步骤：

1. 进入复制的 B1 文件夹中
2. 创建一个 build 文件夹并进入 build 文件夹：mkdir build && cd build
3. 运行cmake ..命令

4. 运行make -j

可以看到已经生成一个exampleB1文件。

5. 运行./exampleB1命令

ROOT 安装

命令：

sudo dnf install root python3-root
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这里无法使用 jupyter，发现其依赖 gui，暂时不可用，但是可以在 python 上使用 ROOT,运行python3就可以import ROOT，对于在该系统下的 jupyter 使用 ROOT，后面解决了再出文章。

示例：

from ROOT import TH1D,TCanvas
# 创建一个叫c1的画布，标题为Histograms Exmple，画布宽600，高900
c1 = TCanvas("c1", "Histograms Exmple", 800, 600)
# 创建一个叫h1d1,标题为TH1D Exmple，把[-10,10]区间分为200个小区间的直方图
h1d1 = TH1D("h1d1", "TH1D Exmple", 200, -10, 10)
# FillRandom 用于高斯分布、泊松分布等填充。
h1d1.FillRandom("gaus", 10000)  # 使用gaus，并填充10000个数据
h1d1.Draw()
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个人感觉如果使用python来写root没有docker里面构建jupyter环境方便，而且在jupyter中可以写C++的ROOT代码。（需要Docker文件构建jupyter环境的私我）

直接使用 root 也是可以的。

END

好了，本期到此结束，我们下期再见