kerl项目在Ubuntu 24.04上的libncurses依赖问题解析
2025-07-10 12:43:25作者:伍霜盼Ellen
背景介绍
kerl是一个流行的Erlang版本管理工具,它能够帮助开发者在同一台机器上安装和管理多个Erlang/OTP版本。在构建Erlang/OTP时,kerl会自动检查系统是否安装了必要的依赖包,如果缺少依赖则会发出警告。
问题现象
在Ubuntu 24.04系统上使用kerl构建Erlang/OTP时,会出现一个关于libncurses5-dev包缺失的警告信息。这个警告提示系统缺少libncurses5-dev包,但实际上在Ubuntu 24.04中这个包已经被移除,取而代之的是libncurses-dev包。
技术分析
依赖包变更历史
通过查询Ubuntu和Debian的包管理系统,我们可以发现:
- libncurses5-dev在Ubuntu 20.04到23.04版本中都存在
- 从Ubuntu 24.04开始,该包被移除,改为提供libncurses-dev
- 这两个包实际上都提供了ncurses库的开发文件,只是版本命名方式不同
ncurses版本兼容性
ncurses库从6.0版本开始就保持了良好的向后兼容性。根据ncurses 6.5的发布说明,它设计为与ncurses 5.0到6.4版本源代码兼容,并提供了应用程序二进制接口(ABI)的扩展。这意味着即使包名发生了变化,功能上仍然是兼容的。
解决方案
kerl项目采用了更灵活的包名检测方式来解决这个问题。原本的检测方式是精确匹配"libncurses5-dev",现在改为使用正则表达式"libncurses[^w]*dev"来匹配:
- 这样可以同时匹配"libncurses5-dev"和"libncurses-dev"
- 排除了可能存在的"libncursesw-dev"等变体
- 保持了与旧版本Ubuntu的兼容性
技术意义
这个改动展示了软件依赖管理中的一个重要原则:在保证功能的前提下,应该尽可能放宽对特定包名的限制。特别是在跨不同Linux发行版和版本的环境中,包命名和版本可能会有差异,采用更灵活的检测机制可以提高工具的兼容性。
实际影响
对于使用kerl的开发者来说:
- 在Ubuntu 24.04上不再会看到虚假的警告信息
- 系统会自动检测到安装的libncurses-dev包
- 在旧版本Ubuntu上仍然可以正常工作
- 提高了工具在不同环境下的健壮性
最佳实践建议
- 在Ubuntu 24.04上,应该安装libncurses-dev而不是尝试安装已经不存在的libncurses5-dev
- 定期更新kerl工具以获取最新的兼容性改进
- 遇到类似依赖问题时,可以检查相关库的版本兼容性声明
- 在跨多版本Ubuntu环境中部署时,考虑使用容器技术来隔离不同版本的依赖需求
这个问题的解决体现了开源社区对跨平台兼容性的持续关注和改进,也展示了kerl作为一个成熟工具对用户友好性的重视。
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