Chromium 开源项目安装与配置指南
2025-04-22 12:58:28作者:翟萌耘Ralph
1. 项目基础介绍与主要编程语言
Chromium 是一个开源的网页浏览器项目,它是谷歌Chrome浏览器的核心组件。Chromium 的目标是提供一个安全、快速且功能丰富的网页浏览体验。它是许多其他网页浏览器的基石,包括但不限于Google Chrome、Brave、Edge等。
该项目主要使用以下编程语言:
- C++:主要用于浏览器的核心功能实现。
- JavaScript:用于网页渲染和浏览器用户界面。
- Python:用于一些测试和构建脚本。
2. 项目使用的关键技术与框架
Chromium 项目使用了多种关键技术和框架,以下是一些主要的部分:
- V8:一个开源的JavaScript引擎,用于执行网页中的JavaScript代码。
- Blink:一个开源的网页渲染引擎,它是Webkit的一个分支,专门用于Chrome和Chromium浏览器。
- Chromium Content API:允许开发者创建Web应用程序,与浏览器进行交互。
- 多进程架构:提高性能和稳定性,每个标签页都在自己的进程中运行。
3. 项目安装与配置准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,您需要准备以下环境:
- 操作系统:推荐使用Linux或macOS,Windows支持相对有限。
- 编译工具:安装GCC或Clang编译器,以及相应的开发工具。
- Python:至少Python 2.7版本,但推荐使用Python 3。
- Git:用于克隆和更新代码仓库。
- 依赖管理工具:如
apt-get(Debian/Ubuntu)或brew(macOS)。 - Node.js:用于运行一些内置的工具。
安装步骤
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/ChromiumWebApps/chromium.git cd chromium -
安装依赖项:
根据您的操作系统,使用以下命令安装依赖项。
对于Debian/Ubuntu系统:
sudo apt-get update sudo apt-get install git build-essential python3 libgtk-3-dev \ libglib2.0-dev libgnome-keyring-dev libnss3-dev libgconf2.0-dev \ libXi-dev libXtst-dev对于macOS系统:
brew install git python -
配置构建脚本:
在项目目录中,运行以下命令来设置构建环境。
python3 tools/gyp/gyp --depth=. build/all.gyp -
构建项目:
运行以下命令开始构建。
build/gn_run.sh build/all.gyp -
运行Chromium:
构建完成后,您可以运行Chromium浏览器。
out/Default/chromium
请按照上述步骤逐步操作,确保每一步都正确执行。如果在安装过程中遇到任何问题,您可以查阅Chromium官方文档或社区论坛以获取帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492