Kivy Buildozer 构建 Android APK 时 Gradlew 失败的解决方案
2025-07-07 01:58:09作者:袁立春Spencer
在使用 Kivy 和 Buildozer 构建 Android 应用时,开发者经常会遇到 Gradlew 构建失败的问题。本文将深入分析这一常见错误的成因,并提供多种解决方案。
问题现象
在构建过程中,开发者会遇到类似以下错误信息:
FAILURE: Build failed with an exception.
* Where:
Build file '.../build.gradle' line: 75
* What went wrong:
Could not compile build file '.../build.gradle'.
> startup failed:
build file '.../build.gradle': 75: Unexpected input: '{' @ line 75, column 14.
dependencies {
^
1 error
根本原因分析
这个错误通常由以下几种情况引起:
- gradle_dependencies 格式问题:在 buildozer.spec 文件中,gradle 依赖项的引号使用不当
- Gradle 版本兼容性问题:项目配置与当前 Gradle 版本不兼容
- AndroidX 支持未正确启用:当使用某些现代库时,需要显式启用 AndroidX
解决方案
1. 修正 gradle_dependencies 格式
在 buildozer.spec 文件中,确保 gradle 依赖项格式正确:
# 错误写法(带有引号)
android.gradle_dependencies = 'com.google.firebase:firebase-ads:21.4.0'
# 正确写法(去掉引号)
android.gradle_dependencies = com.google.firebase:firebase-ads:21.4.0
2. 启用 AndroidX 支持
如果使用了 Firebase 等现代库,需要启用 AndroidX:
android.enable_androidx = True
3. 检查 Gradle 版本兼容性
确保你的项目配置与使用的 Gradle 版本兼容。可以尝试以下配置:
android.api = 33
android.minapi = 21
android.sdk = 33
android.ndk = 25b
4. 完整配置示例
以下是一个完整的 buildozer.spec 配置示例:
[app]
# 应用基本信息
title = My App
package.name = org.example.myapp
package.domain = org.example
[android]
# Android 配置
api = 33
minapi = 21
sdk = 33
ndk = 25b
gradle_dependencies = com.google.firebase:firebase-ads:21.4.0
enable_androidx = True
permissions = INTERNET, ACCESS_NETWORK_STATE
预防措施
- 保持工具链更新:定期更新 Buildozer 和 Python-for-Android
- 检查依赖兼容性:添加新库时,检查其与现有配置的兼容性
- 分步验证:每次修改配置后,进行小规模构建测试
- 查阅日志:构建失败时,仔细阅读完整日志以定位问题
总结
Gradlew 构建失败是 Kivy 应用开发中的常见问题,通常由配置格式错误或兼容性问题引起。通过正确配置 gradle_dependencies、启用 AndroidX 支持以及选择合适的 API 版本,大多数情况下可以解决这一问题。开发者应当养成良好的配置管理习惯,并在遇到问题时系统性地排查可能的原因。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
660
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
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
490
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
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