【亲测免费】 Zwift Offline 项目安装和配置指南
2026-01-21 04:22:44作者:宣利权Counsellor
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目基础介绍
Zwift Offline 是一个开源项目,旨在让用户在没有互联网连接的情况下也能使用 Zwift 进行骑行训练。该项目通过模拟 Zwift 服务器,允许用户在本地环境中运行 Zwift,从而实现离线使用。
主要编程语言
该项目主要使用 Python 编程语言进行开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
- Python: 作为主要的编程语言,用于实现服务器的功能。
- Docker: 用于容器化部署,简化安装和配置过程。
- SSL/TLS: 用于加密通信,确保数据的安全性。
框架
- Flask: 一个轻量级的 Python Web 框架,用于处理 HTTP 请求和响应。
- Protobuf: 用于序列化和反序列化数据,提高数据传输效率。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
- 操作系统: 支持 Windows、Linux 和 macOS。
- Python 3: 确保系统中已安装 Python 3。如果没有,请从 Python 官方网站 下载并安装。
- Docker: 如果选择使用 Docker 安装,请确保系统中已安装 Docker。可以从 Docker 官方网站 下载并安装。
详细安装步骤
方法一:Windows 简易安装
- 下载最新版本: 访问 Zwift Offline 发布页面,下载最新的 zoffline 发布版本。
- 运行 zoffline.exe: 双击下载的
zoffline.exe文件,启动 zoffline。 - 启动 Zwift: 在 zoffline 启动后,启动 Zwift 应用程序。
方法二:从源代码安装(适用于 Windows、Linux 和 macOS)
- 安装 Python 3: 确保系统中已安装 Python 3。
- 克隆或下载项目: 使用 Git 克隆项目,或直接下载 ZIP 文件并解压。
git clone https://github.com/zoffline/zwift-offline.git cd zwift-offline - 安装依赖: 安装项目所需的 Python 依赖包。
- 在 Linux/macOS 上:
pip3 install -r requirements.txt - 在 Windows 上:
pip install -r requirements.txt
- 在 Linux/macOS 上:
- 运行 zoffline: 启动 zoffline 服务。
- 在 Linux/macOS 上:
sudo python3 standalone.py - 在 Windows 上:
python standalone.py
- 在 Linux/macOS 上:
- 启动 Zwift: 在 zoffline 启动后,启动 Zwift 应用程序。
方法三:使用 Docker 安装
- 安装 Docker: 确保系统中已安装 Docker。
- 创建 Docker 容器: 使用以下命令创建 Docker 容器。
docker create --name zwift-offline -p 443:443 -p 80:80 -p 3024:3024/udp -p 3025:3025 -p 53:53/udp -v </path/to/host/storage>:/usr/src/app/zwift-offline/storage -e TZ=<timezone> zoffline/zoffline - 启动 Docker 容器: 使用以下命令启动 Docker 容器。
docker start zwift-offline - 启动 Zwift: 在 Docker 容器启动后,启动 Zwift 应用程序。
配置 Zwift 客户端
- 安装 Zwift: 确保 Zwift 已安装在系统中。
- 配置 Zwift 客户端: 按照项目文档中的说明,配置 Zwift 客户端以使用 zoffline 服务。
通过以上步骤,您可以成功安装和配置 Zwift Offline,享受离线骑行的乐趣。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
559
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
890
639
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
793
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
193
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265