在aarch64架构下构建Pendulum库的wheel文件
2025-06-02 02:20:16作者:何将鹤
背景介绍
Pendulum是一个流行的Python日期时间处理库,它提供了比标准库datetime更直观和强大的功能。在实际开发中,我们经常需要为特定平台构建Python包的wheel文件,特别是在非x86架构(如aarch64)上使用时。
问题描述
当用户需要在aarch64架构上使用Pendulum 2.0.5版本时,可能会遇到官方未提供对应平台预编译wheel文件的情况。这种情况下,用户需要从源代码自行构建wheel文件。
解决方案
方法一:使用pip wheel命令
最直接的方法是使用pip的wheel子命令来构建wheel文件:
pip wheel ./pendulum-2.0.5.tar.gz
这个命令会自动处理源代码包并生成对应平台的wheel文件。执行完成后,你可以在当前目录下找到生成的.whl文件。
方法二:使用build工具
虽然用户尝试使用python -m build没有成功,但这通常是构建wheel的标准方法。确保你已经安装了最新版本的build工具:
pip install --upgrade build
然后运行:
python -m build --wheel
构建前的准备工作
在构建wheel文件前,请确保:
- 系统已安装必要的编译工具链
- Python开发头文件已安装
- 所有构建依赖项已满足
对于aarch64架构,可能需要安装特定的交叉编译工具链或在本机aarch64环境中直接构建。
注意事项
- 构建过程可能需要一些时间,特别是当包包含C扩展时
- 确保构建环境与目标运行环境一致(特别是Python版本和架构)
- 如果构建失败,检查错误日志并安装缺失的依赖项
结论
通过上述方法,开发者可以轻松地为aarch64架构构建Pendulum库的wheel文件,解决在特定平台上无法直接安装预编译包的问题。这种方法不仅适用于Pendulum,也适用于其他需要从源代码构建的Python包。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878