在Devenv项目中解决Android SDK在M1 Mac上的安装问题
背景介绍
在开发环境中使用Nix包管理器配置Android开发工具链时,许多开发者遇到了一个常见问题:在搭载M1处理器的Mac电脑(aarch64-darwin架构)上安装Android SDK时会出现失败。这个问题主要源于Nixpkgs中对Android SDK包的原生支持不足。
问题分析
当开发者在M1 Mac上尝试启用Android支持时,系统会报错提示"没有适用于aarch64-darwin架构的Android SDK tarball可用"。这个错误发生在Nix的androidenv组件中,它目前主要针对x86架构进行了优化,对ARM架构的Mac支持不够完善。
解决方案
经过社区讨论和测试,发现可以通过以下方法解决这个问题:
-
使用nixpkgs-unstable分支:由于主分支可能尚未包含最新的修复补丁,切换到nixpkgs-unstable分支可以获取最新的Android SDK支持。
-
最小化Android配置:对于只需要支持Flutter开发的场景,可以精简Android配置,仅启用必要的组件。例如,可以禁用不需要的系统镜像、NDK等组件。
-
环境变量配置:确保正确设置FLUTTER_ROOT和DART_ROOT环境变量,指向正确的Flutter和Dart SDK路径。
配置示例
以下是一个在M1 Mac上工作的最小化配置示例:
languages.dart.enable = true;
languages.dart.package = pkgs.flutter;
android = {
systemImageTypes = [];
abis = [];
emulator.enable = false;
sources.enable = false;
systemImages.enable = false;
ndk.enable = false;
googleAPIs.enable = false;
googleTVAddOns.enable = false;
extras = [];
android-studio.enable = false;
enable = true;
flutter.enable = true;
flutter.package = pkgs.flutter;
};
env.FLUTTER_ROOT = lib.mkForce pkgs.flutter;
env.DART_ROOT = lib.mkForce "${pkgs.flutter}/bin/cache/dart-sdk";
未来展望
随着Nix社区对ARM架构支持的不断完善,预计未来版本的Nixpkgs将原生支持在M1 Mac上安装Android SDK,不再需要特殊配置。开发团队也在持续关注这一问题,计划在Devenv中集成更完善的跨平台支持。
结论
虽然目前在M1 Mac上配置Android开发环境需要一些额外步骤,但通过使用nixpkgs-unstable分支和精简配置,开发者仍然可以成功搭建开发环境。这一解决方案已经过实际验证,能够支持基础的Flutter开发需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00