Nokogiri 在 Mac M1 上安装失败的解决方案
问题背景
Nokogiri 是一个广泛使用的 Ruby XML 和 HTML 解析库,但在 Mac M1 设备上安装时可能会遇到编译错误。本文将详细分析一个典型的安装失败案例,并提供解决方案。
错误现象
在 Mac M1 设备上安装 Nokogiri 1.13.10 版本时,用户遇到了编译错误,主要报错信息为:
error: conflicting types for 'gumbo_parse_with_options'
该错误发生在尝试编译 Nokogiri 的 Gumbo 解析器组件时,表明编译器检测到了函数声明冲突。
根本原因分析
通过分析 mkmf.log 文件,我们可以发现几个关键问题:
-
编译器标志冲突:系统配置中包含了
-Wdeprecated-non-prototype标志,这与 Ruby 检测头文件函数的传统方式不兼容。 -
函数声明不匹配:Ruby 的 mkmf 工具尝试以
void gumbo_parse_with_options()形式声明函数,而 Gumbo 头文件中实际定义为GumboOutput* gumbo_parse_with_options(const GumboOptions*, const char*, size_t)。 -
过时的软件版本:用户使用的是已停止维护的 Ruby 2.7.8 和 Nokogiri 1.13.10,这些版本对新硬件的支持有限。
解决方案
推荐方案:使用预编译版本
Nokogiri 为常见平台提供了预编译版本,这是最简单可靠的安装方式:
- 移除
--use-system-libraries选项 - 确保没有强制使用 Ruby 平台 (
force_ruby_platform: true) - 让 Bundler 自动选择适合 M1 的预编译版本
替代方案:从源码编译
如果必须从源码编译,可以尝试以下步骤:
- 检查编译器标志:通过
RbConfig::CONFIG["CFLAGS"]查看 Ruby 的编译标志 - 移除问题标志:找到并移除
-Wdeprecated-non-prototype标志 - 更新开发工具:确保 Xcode 命令行工具是最新版本
- 清理环境:有时旧的编译缓存会导致问题,可以尝试完全清理后重新安装
长期解决方案:升级软件版本
建议升级到受支持的软件版本组合:
- 升级到 Ruby 3.x 系列
- 使用 Nokogiri 的最新稳定版本
- 确保 Homebrew 和相关工具链是最新的
技术细节
在 C 语言中,函数声明有两种形式:
- 传统形式:
void func()- 表示参数未指定 - 现代形式:
void func(void)- 明确表示无参数
Ruby 的 mkmf 工具使用传统形式检测函数,而现代编译器(特别是 Clang 15+)默认会将这种形式视为错误。这种不兼容性导致了编译失败。
总结
在 M1 Mac 上安装较旧版本的 Nokogiri 可能会遇到编译问题,主要原因是编译器严格性提高与旧代码风格的冲突。最佳实践是使用预编译版本或升级到受支持的软件组合。对于必须从源码编译的情况,需要仔细检查编译器标志和环境配置。
通过理解这些底层技术细节,开发者可以更有效地解决类似问题,并为未来的开发环境升级做好准备。
kernelopenEuler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。C080
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0135
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00