前言

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。本文中会附上我们打包好的一些软件包，文末还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，我们需要编译安装所需软件包。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，直接在容器内编译所需程序需要数个小时。因此，我们选择在宿主机（而非容器）交叉编译 Python（和依赖库）、GCC、OpenBLAS。

一、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-ev3-linux-gnueabi。不要忘记将 ~/x-tools/arm-ev3-linux-gnueabi/bin 也加入到 PATH 中。

二、交叉编译

为了得到相对完整可用的 Python，我们需要先交叉编译一些依赖库。为了能最终在容器里继续编译安装软件包，我们还需要交叉编译新版 GCC 编译器。这一过程非常复杂，笔者也没有完全弄清，如有深入见解，欢迎交流讨论。

因此对这个过程，我们利用 AI 写了一些脚本简化我们的工作。这些脚本已在 GitHub 开源。

请移步上方仓库链接查看详细使用方法。简单来说，完成第一步后，只需：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/Spams-Tech/ev3-build-scripts
cd ev3-build-scripts
# 添加脚本运行权限并开始构建
chmod +x full.sh
./full.sh -a -o

脚本会自动下载源码并构建所需要的内容，然后打包成 deb 格式。

三、安装交叉编译的软件包

上一步打包完成后，所有 deb 包位于 ~/cross-compile/packages 。可用下列命令将所有包复制到容器里：

mkdir ~/ev3-deb-packages
cp ~/cross-compile/packages/*.deb ~/ev3-deb-packages
sudo docker cp ~/ev3-deb-packages 目标容器ID.例如b09c76f149e1:/home/robot

启动到容器：

sudo docker container exec -it 目标容器ID.例如b09c76f149e1 /bin/bash

在容器内安装：

dpkg -i /home/robot/ev3-deb-packages/*.deb

注：安装过程中出现“Python 报错”是正常现象。

四、安装其他软件包（NumPy, SciPy, ...）

在容器里指定编译器：

export CC=arm-ev3-linux-gnueabi-gcc
export CXX=arm-ev3-linux-gnueabi-g++
export FC=arm-ev3-linux-gnueabi-gfortran

unset CC
unset CXX
unset FC

先建立一个 Python 3.13 的虚拟环境并激活：

cd /home/robot
python3.13 -m venv venv313

安装 SciPy 等所需软件包：

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

cmake-4.0.3-py3-none-linux_armv5tel.whl
contourpy-1.3.2-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
evdev-1.9.2-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
kiwisolver-1.4.8-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
markupsafe-3.0.2-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
matplotlib-3.10.3-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
ninja-1.11.1.4-py3-none-linux_armv5tel.whl
numpy-2.3.1-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
pandas-2.3.0-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
pillow-11.2.1-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl
scipy-1.16.0-cp313-cp313-linux_armv5tel.whl

五、打包

打包前，更改虚拟环境所属用户为 robot ，删除容器内 deb 软件包，然后退出容器：

chown -R robot /home/robot/venv313
rm -rf /home/robot/ev3-deb-packages
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默认上限 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 ev3d10new.tar
BRICKSTRAP_IMAGE_FILE_SIZE=5200M 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，给出我们制作的 img 系统镜像。

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