Termux一键安装Linux脚本:移动设备上的Linux环境解决方案
在移动计算时代,能够随时随地访问完整的Linux环境变得越来越重要。Termux一键安装Linux脚本是一个专为Android设备设计的便捷工具,让用户能够在Termux终端中快速搭建多种Linux发行版环境,无需复杂的配置过程。
项目概述
该项目由sqlsec开发,灵感来源于AnLinux和AndroNix,旨在解决国外镜像下载速度慢和系统更新源优化的问题。通过使用国内码云作为核心镜像下载源,该项目为国内用户提供了高速稳定的Linux系统安装体验。
技术实现
项目基于Python编写,充分利用Termux的proot环境来模拟Linux系统运行。proot允许用户在非root权限下运行Linux系统,配合git工具从代码仓库获取安装脚本。整个安装过程自动化程度高,用户只需执行简单的命令即可完成系统安装。
支持安装的Linux发行版包括:
- Ubuntu:稳定的桌面环境系统
- Kali Linux:专注于网络安全测试的轻量级版本
- Debian:经典的Linux发行版
- CentOS:企业级服务器系统
- Fedora:前沿技术测试平台
安装与使用
环境准备
首先需要在Termux中安装必要的依赖包:
pkg install proot git python -y
获取脚本
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/te/termux-install-linux
cd termux-install-linux
执行安装
运行主脚本开始安装过程:
python termux-linux-install.py
脚本提供直观的菜单界面,用户可以选择安装或卸载不同的Linux系统。系统会自动检测已安装的系统,避免重复安装。
系统启动与管理
每个安装的Linux系统都有对应的启动脚本:
启动Ubuntu:
cd ~/Termux-Linux/Ubuntu
./start-ubuntu.sh
启动Kali Linux:
cd ~/Termux-Linux/Kali
./start-kali.sh
启动Debian:
cd ~/Termux-Linux/Debian
./start-debian.sh
启动CentOS:
cd ~/Termux-Linux/CentOS
./start-centos.sh
项目特点
国内网络优化:所有核心镜像文件都从码云下载,确保国内用户的高速下载体验。
安全性设计:脚本包含校验机制,防止恶意篡改,确保安装过程的安全可靠。
用户友好:零学习成本,菜单式操作界面,即使对Linux不熟悉的用户也能轻松上手。
资源优化:特别是Kali Linux版本采用轻量级设计,适合移动设备有限的资源环境。
系统完整性:每个系统都预配置了优化的软件源,安装后即可正常使用包管理工具。
应用场景
移动开发:开发者可以随时随地编写代码、管理版本控制,甚至在手机上完成简单的服务器维护工作。
学习测试:为学生和初学者提供无风险的Linux学习环境,可以随意尝试不同发行版而不用担心影响主机系统。
网络安全研究:Kali Linux版本让安全研究人员能够在移动设备上进行渗透测试和安全分析。
应急处理:在无法访问传统电脑的情况下,Termux可以作为一个临时的Linux工作站处理紧急任务。
技术细节
项目使用proot技术实现Linux环境的容器化运行,每个系统都安装在独立的目录中,互不干扰。安装过程包括下载rootfs镜像、解压系统文件、配置启动脚本和优化系统设置等步骤。
系统启动脚本使用proot命令挂载必要的系统目录,配置环境变量,并提供完整的Linux命令行体验。用户还可以根据需要自定义挂载点,如访问Termux的主目录或SD卡存储。
总结
Termux一键安装Linux脚本是一个实用且高效的移动Linux解决方案,为Android用户提供了进入Linux世界的便捷通道。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能从这个项目中受益。项目的设计考虑了国内用户的实际需求,提供了稳定快速的安装体验,是移动计算时代的优秀工具选择。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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

