记录：为乐高EV3安装带更新Python版本的ev3dev系统 / 安装所需Python软件包（2）

在上一部分，我们提到了为 EV3 简单安装几个 Python 软件包的方法。下面我们更进一步，演示安装 Python 3.13.3 和 SciPy 软件包的过程。本文末将附上经过这些操作之后可直接烧录的 img 镜像。（由于在不断摸索中完成，成品与下面演示所得并不完全相同，具体修改的部分将另行说明）

关键点：由于 Debian 10 早已停止支持，很多新的软件包并不能通过 apt 安装，我们需要先安装新版 GCC 编译器，再编译安装 Python，后续再安装所需软件包。对于 SciPy，编译安装的过程中需要依赖 OpenBLAS，我们需要一并编译安装。

• 现假设已经按照上一部分所说进行了修改。我们以此为基础完成下面的操作。
• 由于容器模拟 CPU 架构会造成很大的性能损失，直接在容器内编译 GCC 需要数个小时。因此，我们首先在宿主机（而非容器）交叉编译出适用于 EV3 的新版本 GCC 编译器，这里以 13.3.0 为例。第一步，准备交叉编译工具链：

# 安装依赖
sudo apt update
sudo apt install -y gperf bison flex texinfo help2man gawk libtool-bin automake libncurses-dev python3-dev
# 下载 crosstool-NG
wget http://crosstool-ng.org/download/crosstool-ng/crosstool-ng-1.27.0.tar.xz
tar xf crosstool-ng-1.27.0.tar.xz
cd crosstool-ng-1.27.0
# 编译安装 crosstool-NG 到 /opt/crosstool-ng
./configure --prefix=/opt/crosstool-ng
make -j$(nproc)
sudo make install
export PATH="/opt/crosstool-ng/bin:$PATH"
# 创建工具链配置
mkdir ~/armv5te-toolchain && cd ~/armv5te-toolchain
ct-ng arm-unknown-linux-gnueabi # 选择近似模板
ct-ng menuconfig # 编辑配置（修改见下方）

完成上面的配置后，开始构建工具链：

ct-ng build -j$(nproc)

[INFO ]  (elapsed: 19:33.15)
[INFO ]  Finishing installation (may take a few seconds)...

生成的工具链默认在 ~/x-tools/arm-unknown-linux-gnueabi。

第二步，交叉编译适用于 EV3 的 GCC：

cd ~
# 添加环境变量
export CROSS_TOOLCHAIN_PATH="${HOME}/x-tools/arm-unknown-linux-gnueabi"
export PATH="${CROSS_TOOLCHAIN_PATH}/bin:$PATH"
# 下载源码准备编译
wget https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-13.3.0/gcc-13.3.0.tar.gz
tar xf gcc-13.3.0.tar.gz
cd gcc-13.3.0
# 下载依赖
./contrib/download_prerequisites
# 编译并安装到指定路径，示例为 /usr/local/gcc-13.3
mkdir build && cd build
../configure --target=arm-unknown-linux-gnueabi --host=arm-unknown-linux-gnueabi --build=x86_64-linux-gnu --prefix=/usr/local/gcc-13.3 --with-sysroot=/ --enable-languages=c,c++,fortran --with-cpu=arm926ej-s --with-float=soft --disable-multilib --enable-multiarch
make -j$(nproc)
# 切换到 root 用户
sudo su
# 重新设置环境变量
export CROSS_TOOLCHAIN_PATH="【例如/home/ubuntu，根据实际安装情况设置】/x-tools/arm-unknown-linux-gnueabi"
export PATH="${CROSS_TOOLCHAIN_PATH}/bin:$PATH"
# 安装
make install
exit

然后启动 Docker 容器，将上面安装在宿主机 /usr/local/gcc-13.3 的传输到容器中相同位置并进入容器：

sudo docker start 上一步查询到刚刚更改的容器 ID.例如 b09c76f149e1
sudo docker cp /usr/local/gcc-13.3 上一步查询到刚刚更改的容器 ID.例如 b09c76f149e1:/usr/local/
sudo rm -rf /usr/local/gcc-13.3 # 清理
sudo docker container exec -it 上一步查询到刚刚更改的容器 ID.例如 b09c76f149e1 /bin/bash

后续在容器内如需使用 新安装的 GCC 来编译，设置环境变量即可：

export CC=/usr/local/gcc-13.3/bin/gcc
export CXX=/usr/local/gcc-13.3/bin/g++
export FC=/usr/local/gcc-13.3/bin/gfortran

• 接下来，我们编译安装 Python：

# 切换工作目录为 /home/robot
cd /home/robot
# 下载源码准备编译
wget https://www.python.org/ftp/python/3.13.3/Python-3.13.3.tgz
tar xzf Python-3.13.3.tgz
cd Python-3.13.3
# 配置编译选项，启用优化
./configure --enable-optimizations --with-lto --host=arm-linux-gnueabi --build=arm-linux-gnueabi
# 编译并安装，不影响已安装的 Python 版本
make -j$(nproc)
make altinstall

完成上面的步骤后，我们就可以使用 python3.13 和 pip3.13 命令了。

• 下面新建一个虚拟环境，后续将需要的软件包安装到这个新虚拟环境里：

# 创建虚拟环境并激活
python3.13 -m venv /home/robot/venv313
source /home/robot/venv313/bin/activate

• 在安装 SciPy 前，需要编译安装 OpenBLAS。这里就以 0.3.29 版本为例：

# 切换工作目录为 /home/robot
cd /home/robot
# 下载源码准备编译
wget https://github.com/OpenMathLib/OpenBLAS/releases/download/v0.3.29/OpenBLAS-0.3.29.tar.gz
tar xzf OpenBLAS-0.3.29.tar.gz
cd OpenBLAS-0.3.29
# 编译并安装
make TARGET=ARMV5 ARM_SOFTFP_ABI=1
make TARGET=ARMV5 ARM_SOFTFP_ABI=1 PREFIX=/usr/local install

unset CC
unset CXX
unset FC

• 回到正题，安装 SciPy 软件包：

pip install numpy scipy --verbose # 编译用时长，建议启用 --verbose 参数查看调试信息

• 打包前，更改虚拟环境所属用户为 robot 并删除上面构建用的源码，然后退出容器：

chown -R robot /home/robot/venv313
rm -rf /home/robot/Python-3.13.3*
rm -rf /home/robot/gcc-13.3.0*
rm -rf /home/robot/OpenBLAS-0.3.29*
exit

• 最后就是熟悉的 brickstrap 打包环节了，不过需要注意，经过上述操作，镜像文件大小很可能超过了 3600M，需要配置环境变量才能正常生成：

# 提交到镜像
sudo docker container commit 此前查询到的容器ID.例如b09c76f149e1 ev3d10new:latest
# 用 brickstrap 工具打包得到可烧录的镜像，注意配置生成 img 文件大小，不能小于实际占用
sudo su
brickstrap create-tar ev3d10new:latest ev3dev10new.tar
BRICKSTRAP_IMAGE_FILE_SIZE=7200M brickstrap create-image ev3d10new.tar ev3d10-gcc13-py313-scipy.img

这样，得到的 ev3d10-gcc13-py313-scipy.img 就是我们所需要的可烧录系统镜像。

在本文的最后，给出我们实际使用的 img 系统镜像。

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