使用Clang交叉编译的Numpy依赖libgcc_s.so.1问题求助

下面是几个针对性的排查和解决方向，按优先级尝试：

先揪crossenv的工具链配置问题 #

激活crossenv环境后，先跑echo $CC $CXX $LDSHARED看看这几个核心变量是不是真的指向你的Clang交叉编译工具链——要是指向了GCC，直接手动覆盖：

export CC=你的clang交叉编译器路径（比如arm-linux-gnueabihf-clang）
export CXX=对应的clang++路径
export LDSHARED="你的clang路径 -shared"

另外去crossenv生成的环境目录里找sitecustomize.py或者相关配置脚本，看看有没有硬编码指定GCC的逻辑，有的话直接改成Clang的路径。

强制Numpy构建时用Clang，别让它瞎检测 #

Numpy的构建系统有时候会自己猜编译器，直接给它硬塞参数：

• 安装前先设好全局编译变量，指定目标平台：

  export CFLAGS="-target 你的目标平台三元组"
  export CXXFLAGS="-target 你的目标平台三元组"
  export LDFLAGS="-target 你的目标平台三元组"
  

  比如目标是arm32平台的话，三元组就是arm-linux-gnueabihf。
• 或者直接在pip安装时传编译选项：

  pip install numpy --global-option=build_ext --global-option="-cc=你的clang路径" --global-option="-cxx=你的clang++路径"
  

• 还可以写个site.cfg文件，放在Numpy源码根目录（或者pip安装时用--sitecfg=/path/to/your/site.cfg指定），明确告诉它用Clang：

  [DEFAULT]
  compiler = clang
  

检查你自己编译的目标Python有没有带GCC依赖 #

别光怪Numpy，先看看你给目标平台做的Python本身是不是依赖libgcc_s.so.1——跑readelf -d /path/to/target/python/bin/python3 | grep NEEDED，要是输出里有libgcc_s.so.1，说明你编译Python的时候没彻底用Clang，得重新编译Python：

CC=你的clang交叉编译器 CXX=对应的clang++ ./configure --host=目标平台三元组 --prefix=安装路径
make && make install

如果目标平台用libc替代libstdc的话，还要加LDFLAGS="-stdlib=libc++"。

让Clang别默认链GCC的库 #

有些Clang交叉链会默认链接GCC的libstdc++，强制它用自己的libc++：

export CFLAGS="-stdlib=libc++"
export CXXFLAGS="-stdlib=libc++"
export LDFLAGS="-stdlib=libc++ -lc++abi"

记得目标平台上要提前装好libc和libcabi库。

试试禁用Numpy的外部依赖模块 #

Numpy里的一些优化模块（比如依赖OpenBLAS的部分）可能会隐式拉GCC的库，先试试不带这些依赖编译，看能不能解决：

export BLAS=None
export LAPACK=None
pip install numpy

要是没问题，后续再用Clang编译OpenBLAS/LAPACK后重新编译Numpy就行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lawrence Kok