Python for Android 使用教程
1. 项目介绍
Python for Android (p4a) 是一个开源工具,旨在将 Python 应用程序打包成可以在 Android 设备上运行的二进制文件。该项目支持生成 Android Package (APK) 文件、Android App Bundle (AAB) 文件以及 Android Archive (AAR) 文件。p4a 不仅支持 Kivy 框架,还支持 PySDL2 和基于 WebView 的 Python Web 服务器。此外,p4a 能够自动处理大多数纯 Python 包的依赖关系,对于依赖 C 代码的包,则需要编写特定的“recipe”来支持交叉编译。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Python 和 Git。然后,通过以下命令克隆并安装 p4a:
git clone https://github.com/kuri65536/python-for-android.git
cd python-for-android
pip install .
创建一个简单的 APK
假设你有一个简单的 Python 脚本 hello.py,内容如下:
print("Hello, Android!")
你可以使用以下命令将其打包成 APK:
p4a apk --private . --package=org.example.hello --name="HelloApp" --version=0.1 --bootstrap=pygame --requirements=python3
这将生成一个名为 HelloApp-0.1-debug.apk 的 APK 文件,你可以将其安装到 Android 设备上运行。
3. 应用案例和最佳实践
案例1:使用 Kivy 开发 Android 应用
Kivy 是一个跨平台的 OpenGL 用户界面工具包,p4a 对其有良好的支持。以下是一个简单的 Kivy 应用示例:
from kivy.app import App
from kivy.uix.label import Label
class HelloApp(App):
def build(self):
return Label(text="Hello, Kivy!")
if __name__ == '__main__':
HelloApp().run()
使用 p4a 打包:
p4a apk --private . --package=org.example.kivyhello --name="KivyHelloApp" --version=0.1 --bootstrap=sdl2 --requirements=kivy
案例2:集成第三方库
假设你想在应用中使用 numpy,你可以通过以下命令打包:
p4a apk --private . --package=org.example.numpyapp --name="NumpyApp" --version=0.1 --bootstrap=pygame --requirements=python3,numpy
4. 典型生态项目
Buildozer
Buildozer 是一个用于自动化 p4a 构建过程的工具。它通过一个配置文件来管理应用的构建选项,简化了打包过程。你可以通过以下命令安装 Buildozer:
pip install buildozer
然后,创建一个 buildozer.spec 文件并运行 buildozer init 来生成初始配置文件。最后,运行 buildozer android debug 来生成 APK。
Kivy
Kivy 是一个开源的 Python 库,用于快速开发多点触控应用程序。它与 p4a 紧密集成,提供了丰富的 UI 组件和跨平台支持。
PySDL2
PySDL2 是一个 Python 绑定库,用于 SDL2 多媒体库。p4a 支持 PySDL2,允许你在 Android 上运行基于 SDL2 的应用。
通过这些工具和库,你可以轻松地将 Python 应用程序移植到 Android 平台,并利用丰富的生态系统来增强应用的功能和用户体验。
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