如何在VMware中完美运行macOS?解锁工具Unlocker 3.0完整教程
2026-02-05 04:02:42作者:翟江哲Frasier
您是否曾想在VMware虚拟机中体验macOS系统,却因兼容性限制而受阻?Unlocker 3.0(又称unloc)正是解决这一难题的终极开源工具,它能一键破解VMware对macOS的限制,让普通电脑也能流畅运行苹果操作系统。本文将详细介绍这款神器的功能特性、安装步骤及实用技巧,帮助新手用户快速上手。
📌 什么是Unlocker?核心功能解析
Unlocker是一款专为VMware Workstation和Player设计的跨平台解锁工具,主要解决以下痛点:
- ✅ 修补VMware内核文件,允许macOS虚拟机启动
- ✅ 解锁"Apple macOS"系统选项,支持直接创建macOS虚拟机
- ✅ 自动下载最新版macOS虚拟机工具(darwin.iso)
- ✅ 支持Windows/Linux双平台,兼容VMware 11-15版本
⚠️ 重要提示:安装新版本前必须彻底卸载旧版本,否则可能导致VMware无法启动!
🚀 快速上手:3步完成安装部署
1️⃣ 系统要求检查
- 操作系统:Windows 7+ 或 Linux(如Ubuntu 18.04+)
- VMware版本:Workstation 11-15 / Player 7-15
- Python环境:Linux需预装Python 2.7(Windows版已内置)
2️⃣ 下载与准备
从项目仓库克隆完整代码:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/unloc/unlocker
进入项目目录后,根据系统选择对应脚本:
- Windows用户:
win-install.cmd - Linux用户:
lnx-install.sh
3️⃣ 执行安装(以Windows为例)
- 右键点击
win-install.cmd,选择"以管理员身份运行" - 等待脚本自动完成以下操作:
- 停止VMware相关服务
- 修补
vmware-vmx等核心文件 - 下载
darwin.iso工具镜像
- 看到"Press any key to continue..."提示时,按任意键完成安装
⚙️ 高级配置:解决常见问题
🔧 虚拟机创建后崩溃?
若新建macOS虚拟机时出现核心转储错误,可通过以下方法修复:
- 硬件版本降级:在VMware设置中将虚拟机硬件版本改为10
- 添加配置参数:编辑
.vmx文件,加入:smc.version = "0"
📥 手动挂载工具镜像
部分旧版VMware(如Workstation 11)无法自动识别darwin.iso,需手动操作:
- 进入虚拟机设置 → 硬件 → CD/DVD
- 选择"使用ISO映像文件",浏览至项目目录下的
tools/darwin.iso - 启动虚拟机后,在macOS中运行
Install VMware Tools
💡 实用技巧与注意事项
📝 版本更新指南
当VMware提示更新或需要升级Unlocker时:
- 先运行卸载脚本(
win-uninstall.cmd或lnx-uninstall.sh) - 下载最新版项目文件
- 重新执行安装流程
🐧 Linux系统权限问题
若Linux版安装失败,可能是权限不足导致:
chmod +x lnx-install.sh
sudo ./lnx-install.sh
📊 支持的macOS版本
Unlocker 3.0已测试兼容:
- macOS Sierra (10.12)
- macOS High Sierra (10.13)
- macOS Mojave (10.14)
- macOS Catalina (10.15)
📚 项目结构与资源
核心文件说明:
- 解锁脚本:
unlocker.py(Python源码)、unlocker.exe(Windows可执行文件) - 工具下载器:
gettools.py(自动获取darwin.iso) - 系统脚本:
lnx-*(Linux系列)、win-*(Windows系列)
完整文档可查看项目根目录下的
readme.txt和darwin.md
🎯 为什么选择Unlocker?
相比同类工具,Unlocker的核心优势在于:
- 开源免费:基于MIT许可证,代码完全透明可审计
- 持续更新:从2011年至今已迭代3个大版本,社区支持活跃
- 操作极简:无需复杂命令,双击脚本即可完成解锁
- 跨平台兼容:同时支持Windows和Linux主机系统
如果您是开发者、设计师或Apple生态爱好者,Unlocker将是您在VMware中体验macOS的最佳拍档。现在就下载体验,开启你的跨平台开发之旅吧!
⭐ 项目地址:通过
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/unloc/unlocker获取最新版本
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.79 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
433
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
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
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
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
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1