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介绍

BearPi官方提供了完整的开发镜像还贴心的配置了B站视频，实属良心。
BearPi提供的Ubuntu镜像大小为5.09G，着实不小。

对于贫困的老Mac系统用户来说，表示装不起。
而且，Mac系统上如果开发鸿蒙Device，可以使用的组合是：
Mac 装Ubuntu虚拟机 + Windows虚拟机，都是资源大户。
为了快速开发，有大佬提供的Docker的方式，但是，好像不能使用了

为了简化开发环境的搭建，推荐使用：
Mac 系统 + Docker装Ubuntu + Windows虚拟机的方式。
为啥Windows虚拟机还是绕不过，因为我没有找到HiBurn的其他版本，所以…

使用方式

Dockerfile中使用的build.sh完全参考BearPi的官方教程，一步一步搭建的。大家可以参考。

• 代码仓在GitHub上存储，后面会迁移到Gitee。
  地址

hms-iot_docker

鸿蒙 iot 小熊派 ubuntu20.04 开发环境

使用方式一、直接获取镜像

docker pull thne/hms:01
docker run -it --name hms_demo -v ~/code:/code thne/hms:01 # ~/code:/code 表示会
把容器中的/code目录映射到 本机～/code 目录
hpm init -t default && hpm install @bearpi/bearpi_hm_nano && hpm dist # 获取hms>源码然后构建

# 附build.sh脚本
#!/bin/bash
cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list
sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list

apt-get update
apt-get -y install xz-utils 
apt-get -y install python3.8
apt-get -y install python3-pip
apt-get -y install make 
apt-get -y install gcc 
rm /usr/bin/python
ln -s python3.8 /usr/bin/python
apt-get install scons -y
pip3 install -r requirements.txt

tar -xvf gn.1523.tar -C ~/
tar -xvf ninja.1.9.0.tar -C ~/
tar -xvf gcc_riscv32-linux-7.3.0.tar.gz -C ~/
tar -xvf node-v14.15.1-linux-x64.tar.xz -C ~/

cat >>~/.bashrc<<EOF
export PATH=~/gn:~/gcc_riscv32/bin:~/ninja:$PATH
EOF

source ~/.bashrc
rm -rf /usr/bin/npm
rm -rf /usr/bin/node
rm -rf /usr/bin/hpm
ln -s ~/node-v14.15.1-linux-x64/bin/npm /usr/bin/
ln -s ~/node-v14.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/
# npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
npm config set registry https://repo.huaweicloud.com/repository/npm/

npm config set unsafe-perm true
npm install -g @ohos/hpm-cli
ln -s ~/node-v14.15.1-linux-x64/bin/hpm /usr/bin/


# hpm init -t default && hpm install @bearpi/bearpi_hm_nano && hpm dist

使用方式二、自己构建

1. 拉取本代码仓

链接: https://pan.baidu.com/s/12XeFauIhpBs0mF4XNomDDg 提取码: 6adr

2. 构建镜像

docker build -t hms:01 -f Dockerfile . --no-cache                                

3. 启动镜像

docker run -it --name hms_demo -v ~/code:/code hms:01 # ~/code:/code 表示会把容>器中的/code目录映射到 本机～/code 目录
hpm init -t default && hpm install @bearpi/bearpi_hm_nano && hpm dist # 获取hms>源码然后构建