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越来越多原生Windows版Python预编译包的出现，让开发者能更便捷地在Windows on Snapdragon平台上完成Python应用的构建、测试与发布工作。

Python开发者都期望获得熟悉的入门体验：安装Python、创建环境、解决依赖、运行测试，并和团队共享完全一致的设置。在 Windows on Snapdragon平台上，随着CPython支持和原生包可用性的同步推进，这一体验正变得越来越简单。‌‌

近日，我们见证了一个重要的生态系统里程碑：通过原生的Windows on Snapdragon平台工作流程，可以安装并验证围绕应用程序的更多Python 技术栈组件。这为开发者在科学计算、应用开发、AI实验以及连接这些工作流程的工具方面提供了更扎实的起步基础。

对开发者而言，关键在于：Python环境中的更多环节现在可以遵循原生Windows on Snapdragon平台的工作流程 – 从安装、依赖解析，到测试和发布验证。

开发者目前即可使用的平台里程碑

随着Python 3.15版本的发布，‌Windows on Snapdragon平台已成为CPython的2级支持目标，而原生构建包已纳入常规版本发布流程。在Windows on Snapdragon平台设备上，通过常规安装路径即可默认选择原生运行时。开发者可以直接从意图支持的Python版本和依赖文件入手，无需再把架构选择作为项目的首要决策项。‌‌

CPython的发布与测试流程提供了重要基础，但并不会自动维护所有第三方程序库。各软件包维护者仍需自行管理构建、持续集成和发布流程。区别在于该平台目前为这些工作提供了更清晰、更可持续的适配目标。

围绕您应用程序的更多软件包已准备就绪

原生Python支持的价值体现在整个依赖链中，而不仅仅取决于解释器本身。一个项目可能混合使用数值计算库、数据工具、网络框架、模型实用程序、数据库客户端以及开发者工具。随着原生可用性范围的扩大，越来越多的这类构建块可以遵循标准的软件包安装流程。

不断增长的生态系统中的示例包括：用于科学和数值计算工作的NumPy、SciPy、pandas、Polars、Matplotlib、scikit-learn、Numba和llvmlite。应用程序开发人员可以评估Django、Flask、FastAPI、Requests、HTTPX、SQLAlchemy和PyMuPDF等框架和程序库。AI相关工作流可以使用ONNX、safetensors、tokenizers、sentencepiece和Jupyter工具等组件。截至 2026年6月6日，追踪数据显示，按下载量排名的前1,000个Python软件包中，95%已经拥有原生预编译包或不需要此类预编译包。

生态系统合作伙伴正在助力加速 Windows on Snapdragon平台的采用

强大的Python体验不仅依赖于解释器本身。开发者还依赖于软件包仓库、分发渠道、环境管理工具，以及对数千个常用程序库的验证支持。随着Windows on Snapdragon平台的日益成熟，生态系统合作伙伴正通过原生Arm64支持和软件包提供，帮助扩展对这些能力的访问。

“原生Python对Windows on Snapdragon平台的支持，对构建现代应用程序与AI工作负载的开发者而言是重要的步骤。我们很高兴能与高通合作，拓展围绕原生Arm64软件包的生态系统，将高通在计算领域的创新能力与Anaconda在可信AI/机器学习Python软件包上的深厚积累结合在一起，为智能体应用程序的构建、测试与交付提供可复现的基础。”

- 巴里·拉塞尔，伙伴关系高级副总裁

在将Python工具和软件包引入Windows on Snapdragon平台的过程中，Anaconda发挥了重要作用，帮助开发者和数据科学家沿用熟悉的工作流程，同时受益于持续壮大的原生Arm64应用程序与程序库生态系统。配合Python社区的持续推进，这一进展大幅降低了开发者在搭载骁龙X系列计算平台的Windows个人电脑上构建、测试和部署应用程序的门槛。

对AI开发者的重要意义

‌Python是诸多AI项目的连接纽带。Python用于数据预处理、交互式笔记本、分词、模型工具、评估、应用逻辑以及部署相关工具。即使模型运行时只是其中一个组件，周围的 Python环境也决定了开发者能否与队友或CI系统复现和共享项目。

“Python是当前AI工作流程的基础，覆盖从数据预处理和笔记本电脑到应用逻辑的全链路场景。高通QNN对原生NPU场景的支持，为开发者在Windows on Snapdragon平台上评估本地AI工作负载提供了清晰路径，同时Windows Arm64软件包不断提高的可用性，也让周边Python环境的原生安装与测试变得更具实用性。”

- 克里斯·安德森，Windows平台与开发者部门杰出工程师‌

由于原生软件包的不断增加，让开发者能够在Windows on Snapdragon上更实际地安装和验证Python环境。开发者随后可以评估适合其应用程序的AI框架、模型运行时、提供商配置和硬件表现。Windows on Snapdragon平台支持Windows ML，高通QNN支持原生NPU场景；开发者应选择适合其工作负载的路径，并在目标设备上验证实际配置。

原生预编译包是安装和兼容性的明确信号，但其本身并非性能结果，也不能直接证明模型的实际运行位置。这些结论需要通过应用层测试、运行时证据以及测量来确认。

从首次安装到团队可以交付的项目

原生软件包覆盖范围至关重要，因为Python项目很少仅在单台个人电脑上运行。干净安装必须能适配新工程师的设备、演示机器、持续集成任务，以及产品团队维护的配置环境。原生预编译包能为团队提供更具可复现性的项目起点。

- 搭建目标Windows on Snapdragon环境，并安装计划支持的Python版本。

- 在全新环境中安装完整依赖清单，包含所有传递依赖项。

- 运行项目测试，并记录Python版本、各软件包版本，以及操作系统架构。

当依赖项无法解析时，确定具体的软件包，并在证据基础上选择后续步骤：等待发布新版本、使用已获批的替代包，或是向上游贡献内容。

这套流程能把宽泛的兼容性问题转化为团队可复现的工程成果，也能让维护者更清晰地识别出哪些软件包、构建配置或依赖链需要额外的原生Windows支持。

为独立软件开发商（ISV）解锁的价值

对于独立软件开发商而言，原生Python的可用性是产品开发层面的关注问题，绝非只是安装细节的问题。它直接影响新用户接入流程、客户演示效果、问题复现效率、兼容配置范围，以及在各种开发者机器上维护版本的费用。

核心收益是获得了更清晰的技术支持路径：独立软件开发商可以在通过干净设置创建的预期环境中进行测试，确定少数仍需重点关注的依赖项，并将例外情况作为明确的发布决策记录在案。随着时间的推移，Windows on Snapdragon平台将成为常规构建、测试与支持矩阵的组成部分，而并非项目边缘的未知变量。

对于将Python与本地数据处理、模型工具、桌面体验或自动化方向开发者结合在一起的应用程序而言，这种清晰性尤为实用。各个团队可以据此更明智地决定当前能支持哪些功能，以及哪些应纳入后续规划。

持续推进工作 – 路径清晰可见

原生Python支持是整个生态体系的工作，而现有缺口属于路线图的一部分。目前，PyArrow、gRPC、OpenCV、JAXlib、某些数据库客户端等软件包，仍然需要进一步扩大原生预编译包的覆盖范围；不同Python版本、软件包版本和分发渠道的可用状态也存在差异。Conda等受支持的分发渠道可为部分依赖项提供替代方案，但所有应用程序都必须完成环境的验证。

这一进展值得对外公布，因为它直接改变了开发者的决策。当某个程序包准备就绪，团队可以直接对其进行测试。如仍存在缺口，后续步骤径也十分明确 – 查看上游状态、跟进版本发布路径、选用已验证的替代方案，或是帮助填补缺口。开发者花更少时间进行猜测，将更多时间用于构建。

从您想要构建的应用程序起步

最务实的下一步行动是落地实操：针对团队计划在Windows on Snapdragon平台上支持的应用程序、Python版本及依赖项进行设置。创建原生环境，安装完整的要求文件，运行各项，并记录经过验证、可正常运行的配置。如果出现问题，则隔离第一个缺失的依赖项，并根据其当前版本或上游状态来决定下一步行动。

随着原生Python生态系统的发展，更多开发者可以沿用自己熟悉的工作流程完成安装、实验、验证和交付。对于这类开发工作以及根据其构建的AI赋能应用程序，Windows on Snapdragon平台正逐步成为更坚实的基础。

骁龙和高通品牌产品均为高通技术公司和/或其子公司的产品。

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关于作者

马扬克·阿格拉沃尔，高级主管工程师

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