解决drozer在Mac M1设备上连接失败的疑难问题
2025-06-15 10:52:21作者:魏侃纯Zoe
drozer是一款强大的Android安全评估框架,但在某些特定环境下可能会遇到连接问题。本文将针对Mac M1设备上出现的"Resource temporarily unavailable"和"Invalid argument"错误进行深入分析,并提供解决方案。
问题现象
在Mac M1设备上运行drozer时,用户可能会遇到以下两种错误之一:
Caught Exception [Errno 35] Resource temporarily unavailableCaught Exception [Errno 22] Invalid argument
这些错误通常发生在尝试通过drozer console connect命令连接Android设备时,尽管设备已被正确识别且ADB转发设置正常。
环境要求
要正常运行drozer,需要满足以下条件:
- Python 3.9.6或更高版本
- 正确安装的drozer wheel文件
- 最新版的drozer Agent(3.0.0或更高)
- 配置好的ADB环境
问题排查步骤
1. 验证基础环境
首先确认Python版本和drozer安装情况:
python3 --version
which drozer
2. 检查ADB连接
确保设备已连接且ADB转发正常工作:
adb devices
adb forward tcp:31415 tcp:31415
3. 验证Agent版本
确认手机上安装的是最新版drozer Agent(3.0.0或更高),并确保Agent服务已启动。
4. 使用调试模式
运行drozer时添加调试标志以获取更多信息:
drozer console connect --debug
解决方案
方案一:使用Python 3.9+
对于Mac M1用户,推荐使用Python 3.9或更高版本。可以通过以下方式直接指定Python版本运行:
python3.9 $(which drozer) console connect
方案二:使用Docker容器
如果原生安装方式存在问题,可以考虑使用Docker容器:
docker run -it --network host --volume /path/to/your/workspace:/workspace withsecurelabs/drozer
方案三:虚拟机环境
在极端情况下,可以考虑在ARM64架构的虚拟机(如Kali Linux)中运行drozer,通过USB将设备连接到虚拟机。
技术背景
这些错误通常与底层socket通信有关。Errno 35(EWOULDBLOCK)和Errno 22(EINVAL)表明在建立网络连接时出现了问题,可能是由于:
- 系统资源限制
- 网络栈配置问题
- Python运行时环境不兼容
- ARM64架构的特殊处理
Mac M1的ARM64架构和系统安全策略可能对网络通信有额外限制,这也是为什么Python 3.9+版本表现更好的原因。
最佳实践建议
- 始终使用官方发布的wheel文件安装
- 保持Python环境和相关依赖更新
- 在干净的环境中测试(如virtualenv)
- 定期检查ADB和drozer Agent的版本兼容性
- 考虑使用--debug标志获取更多错误信息
通过以上方法,大多数Mac M1用户应该能够解决drozer连接问题。如果问题仍然存在,建议收集更详细的日志信息以便进一步分析。
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-1.5暂无简介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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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