深度Deepin-Wine环境下微信解压失败问题的解决方案
2025-06-09 00:13:06作者:殷蕙予
在Deepin-Wine环境下运行微信时,用户可能会遇到一个常见问题:解压files.7z文件失败,导致微信无法正常生成图标和运行。这个问题通常表现为在/opt/apps/com.qq.weixin.deepin/files目录下执行run脚本时,兼容层提示解压失败,且files.7z文件的MD5校验值与预期不符。
问题分析
该问题的核心在于Deepin-Wine的脚本在处理7z压缩包时过于严格。当解压过程中遇到任何非致命警告或提示时,脚本会直接判定为失败,而实际上这些警告可能并不影响微信的正常运行。特别是在Ubuntu 24.04等较新系统中,这个问题更为常见。
解决方案
经过技术分析,我们可以通过修改Deepin-Wine的运行脚本run_v4.sh来解决问题:
- 使用文本编辑器打开
/opt/deepinwine/tools/run_v4.sh文件 - 找到包含
7z x "$APPDIR/$APPTAR" -o"$1"的行 - 将其修改为
7z x "$APPDIR/$APPTAR" -o"$1" || true
这个修改的关键在于添加了|| true,它告诉脚本即使解压命令返回非零状态码(表示警告或错误),也继续执行而不是终止。这种方法既解决了问题,又不会影响微信的正常功能。
验证与效果
多位用户已经验证此解决方案的有效性:
- 在Ubuntu 24.04系统上成功运行微信3.9.10版本
- 微信的关联文件夹功能保持正常
- 清除apt包缓存后重新安装deb包,问题不再复现
技术背景
7z解压工具在某些情况下会返回警告状态码,例如:
- 解压过程中遇到重复文件
- 某些文件属性无法完全保留
- 解压路径已存在部分文件
这些情况在实际应用中通常不会影响软件的核心功能。Deepin-Wine原始脚本的严格错误处理机制虽然提高了安全性,但在微信等特定应用场景下显得过于保守。
总结
这个解决方案展示了在Linux环境下处理Windows应用兼容性问题的一种思路:通过适当放宽错误检查标准来平衡功能性和稳定性。对于依赖Deepin-Wine运行微信的用户来说,这个修改简单有效,能够在不影响主要功能的前提下解决启动问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 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 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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
659
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
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
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146