Python包管理工具pip将正式支持Android平台
随着Python 3.13将Android列为官方支持平台,Python生态正在向移动端扩展。作为Python生态中最核心的包管理工具,pip即将迎来对Android平台的完整支持,这将显著改善在Android设备上使用Python的体验。
技术背景
Android平台的特殊性在于其独特的ABI(应用二进制接口)架构。与传统的Linux系统不同,Android使用了自己的C库实现(Bionic)和特定的CPU架构组合。这导致为Android编译的Python扩展模块需要特殊的处理。
在Python 3.13之前,开发者只能通过交叉编译或直接在Android设备上编译的方式安装Python包。这种方式不仅耗时,而且容易遇到兼容性问题。随着PEP 11正式将Android列为支持平台,以及PyPA规范中加入了Android wheel标签格式,现在PyPI已经可以接受并正确识别Android平台的wheel包。
实现方案
pip对Android的支持将通过以下步骤实现:
- 首先在packaging库中合并Android平台标签的支持
- 发布新版本的packaging库
- 更新pip中vendored的packaging版本
- 在pip中实现剩余的平台识别逻辑
这种分阶段实施的方案可以避免之前添加iOS支持时遇到的混乱情况。核心团队特别强调,虽然他们会接受Android支持的代码,但由于缺乏相关设备和使用经验,后续的维护工作将主要由社区贡献者负责。
影响与意义
这一改进将直接影响以下几个使用场景:
- 在Termux等Android终端环境中直接使用pip安装预编译的wheel包,大幅提升安装速度
- 支持Briefcase等应用打包工具通过指定平台参数(如
--platform android_21_arm64_v8a)来获取正确的Android版本包 - 为Kivy等移动端Python框架提供更好的依赖管理支持
目前,像Chaquopy和Briefcase这样的工具不得不使用多年未更新的pip分支,缺少现代pip的许多重要特性,如新的依赖解析器。原生支持将让这些工具能够跟上pip的最新发展。
技术细节
Android平台的wheel标签遵循特定的格式规范,包含三个关键部分:
- Android API级别(如21)
- CPU架构(如arm64)
- ABI变体(如v8a)
这种精细的平台标识使得pip能够为特定的Android设备和环境选择最合适的预编译包。对于没有对应wheel包的情况,pip仍会回退到源码编译安装,但这种情况将随着生态发展逐渐减少。
未来展望
随着移动设备性能的提升和Python在移动开发中的应用增多,Android支持将成为pip不可或缺的功能。这一变化也为其他移动平台(如iOS)的支持提供了参考模板,展示了如何在不增加核心团队维护负担的情况下扩展pip的平台兼容性。
对于Python移动开发者来说,这意味着更流畅的开发体验和更可靠的依赖管理,进一步降低了将Python应用于移动开发的障碍。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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