请在本系列下面的文章下载Github演示示例代码：
git clone https://github.com/davenkin/gradle-learning.git
假设我们Gradle的Task一个黑盒子。那么我们便能够抽象出输入和输出的概念，一个Task对输入进行操作，然后产生输出。
比方，在使用java插件编译源码时，输入即为Java源文件，输出则为class文件。
假设多次运行一个Task时的输入和输出是一样的，那么我们便能够觉得这种Task是没有必要重复运行的。此时，重复运行同样的Task是冗余的，而且是耗时的。
为了解决这种问题，Gradle引入了增量式构建的概念。在增量式构建中，我们为每一个Task定义输入（inputs）和输入（outputs），假设在运行一个Task时，假设它的输入和输出与前一次运行时没有发生变化，那么Gradle便会觉得该Task是最新的（UP-TO-DATE），因此Gradle将不予运行。
一个Task的inputs和outputs能够是一个或多个文件，能够是目录，还能够是Project的某个Property，甚至能够是某个闭包所定义的条件。
每一个Task都拥有inputs和outputs属性，他们的类型分别为TaskInputs和TaskOutputs。在以下的样例中。我们展示了这么一种场景：名为combineFileContent的Task从sourceDir文件夹中读取全部的文件，然后将每一个文件的内容合并到destination.txt文件里。让我们先来看看未定义Task输入和输出的情况：
task combineFileContentNonIncremental {
def sources = fileTree('sourceDir')
def destination = file('destination.txt')
doLast {
destination.withPrintWriter { writer ->
sources.each {source ->
writer.println source.text
}
}
}
}
多次运行“gradle combineFileContentNonIncremental”时，整个Task都会重复运行。即便在第一次运行后我们已经得到了所需的结果。
假设该combineFileContentNonIncremental是一个繁重的Task，那么多次重复运行势必造成不是必需的时间耗费。
这时，我们能够将sources声明为该Task的inputs，而将destination声明为outputs，又一次创建一个Task例如以下：
task combineFileContentIncremental {
def sources = fileTree('sourceDir')
def destination = file('destination.txt')
inputs.dir sources
outputs.file destination
doLast {
destination.withPrintWriter { writer ->
sources.each {source ->
writer.println source.text
}
}
}
}
相比之下，后一个Task仅仅比前一个Task多了两行代码：
inputs.dir sources
outputs.file destination
当首次运行combineFileContentIncremental时，Gradle会完整地运行该Task。
可是紧接着再运行一次，命令行显示：
:combineFileContentIncremental UP-TO-DATEBUILD SUCCESSFULTotal time: 2.104 secs
我们发现，combineFileContentIncremental被标记为UP-TO-DATE，表示该Task是最新的。Gradle将不予运行。
在实际应用中，你将遇到非常多这种情况。由于Gradle的非常多插件都引入了增量式构建机制。
假设我们改动了inputs（即sourceDir目录）中的不论什么一个文件或删除掉了destination.txt。当调用“gradle combineFileContentIncremental”时。Gradle又会又一次运行。由于此时的Task已经不再是最新的了。
对于outputs，我们还能够使用upToDateWhen()方法来决定一个Task的outputs是否为最新，这个方法接受一个闭包作为检查条件，有兴趣的读者可以自行了解。
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