在开发者日常工作中，Windows系统因其易用性成为主流办公环境，但运行开源操作系统进行技术验证往往需要虚拟机或双系统，操作繁琐且资源占用高。openEuler官方推出的WSL安装方案，完美解决了这一痛点——无需重装系统，只需简单几步即可在Windows上搭建起原生的openEuler环境。本次评测将全程遵循官方WSL安装指南（www.openEuler.openatom.cn/zh/wiki/ins…
一、评测背景与环境说明
1.1 评测核心目标
本次评测聚焦三大核心目标：一是验证Windows下通过WSL安装openEuler的流程便捷性与兼容性；二是测试WSL环境中openEuler的基础性能与资源调度能力；三是结合AI场景部署轻量模型，验证系统在AI开发场景的生态适配性。所有操作均基于官方指南，确保评测结果的真实性与可复现性。
1.2 宿主环境配置
为贴近普通开发者的实际办公场景，本次评测选用主流Windows设备，具体配置如下：
组件
配置详情
备注
操作系统
Windows 11 专业版 22H2
已开启TPM 2.0与安全启动
CPU
Intel Core i7-12700H（14核20线程）
支持虚拟化技术（已在BIOS开启）
内存
32GB DDR5 4800MHz
分配16GB给WSL使用
存储
1TB NVMe SSD
分配200GB给openEuler镜像
WSL版本
WSL 2（内核版本5.15.90.1）
较WSL 1提升磁盘性能与兼容性
二、核心实操：WSL环境安装openEuler全流程
2.1 前置准备：启用WSL并升级至WSL 2
openEuler的WSL版本仅支持WSL 2，需先完成环境启用与升级，具体步骤如下：
步骤1：启用WSL功能
# 以管理员身份打开PowerShell
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
步骤2：重启系统并安装WSL 2内核
-
重启计算机使功能生效
-
从微软官网下载WSL 2内核更新包
-
安装内核更新包
步骤3：设置WSL 2为默认版本
wsl --set-default-version 2
验证WSL状态：
wsl --status
2.2 关键步骤：下载并安装openEuler WSL
步骤1：下载openEuler WSL安装包
- 访问openEuler官方WSL安装页面（www.openEuler.openatom.cn/zh/wiki/ins…
步骤2：解压安装包
# 创建安装目录
mkdir D:\openEuler-WSL
cd D:\openEuler-WSL
# 解压下载的ZIP文件
Expand-Archive -Path .\openEuler-WSL-24.03.zip -DestinationPath .\extracted -Force
步骤3：安装openEuler WSL
进入解压目录，运行安装脚本：
# 以管理员身份运行 PowerShell
Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force
cd .\extracted
.\Install.ps1
或者手动安装应用包：
# 安装依赖项
Add-AppxPackage -Path .\TelemetryDependencies\Microsoft.VCLibs.x64.14.00.Desktop.appx
# 安装主应用包
Add-AppxPackage -Path .\DistroLauncher-Appx_2403.0.1.0_x64_ARM64.appxbundle
步骤4：定位安装文件
# 查找 openEuler 安装位置
$installPath = (Get-AppxPackage -Name "*openEuler*").InstallLocation
if (-not $installPath) {
$installPath = "C:\Program Files\WindowsApps\openEulerWSL*"
}
Write-Host "安装路径: $installPath"
# 进入安装目录
cd $installPath
步骤5：验证安装
# 关闭并重启 WSL
wsl --shutdown
# 查看分发列表
wsl --list --verbose
# 启动 openEuler
wsl -d openEuler
2.3 首次启动与用户配置
步骤1：启动openEuler
在开始菜单中找到"openEuler"并启动，或使用命令：
wsl -d openEuler
步骤2：初始用户设置
首次启动会提示创建用户账户：
# 系统会提示输入新用户名和密码
请输入新用户名: byteqqb
请输入密码: ********
确认密码: ********
步骤3：验证基础功能
# 检查系统信息
cat /etc/os-release
# 检查当前用户
whoami
# 测试网络连接
sudo ping -c 3 www.openEuler.org
2.4 系统优化与开发环境配置
步骤1：更新系统软件包
sudo dnf update -y
sudo dnf upgrade -y
步骤2：配置中国镜像源加速
# 备份原有源配置
sudo cp /etc/yum.repos.d/openEuler.repo /etc/yum.repos.d/openEuler.repo.bak
# 配置清华镜像源
sudo sed -i \
-e 's|^metalink=|#metalink=|g' \
-e 's|^#baseurl=http://mirror.openEuler.org|baseurl=https://mirrors.bfsu.edu.cn/openEuler|g' \
/etc/yum.repos.d/openEuler.repo
# 更新缓存
sudo dnf makecache
步骤3：安装基础开发工具
sudo dnf install -y git gcc gcc-c++ python3 python3-pip cmake make vim wget curl
步骤4：验证工具安装
git --version
gcc --version
python3 --version
pip3 --version
三、场景实测：AI轻量模型部署与性能验证
3.1 AI开发环境搭建
配置Python开发环境：
# 升级pip
python3 -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装AI开发库
pip3 install numpy pandas matplotlib scikit-learn seaborn jupyter notebook -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装PyTorch（选择CPU版本）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
验证AI库安装：
python3 -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}')"
python3 -c "import sklearn; print(f'Scikit-learn版本: {sklearn.__version__}')"
3.2 鸢尾花分类模型实战开发
创建完整的机器学习项目来验证openEuler的AI开发能力：
创建项目目录结构：
mkdir -p ~/ai_project/{data,models,notebooks,scripts}
# 确保在项目目录中
cd ~/ai_project
# 创建 scripts 目录（如果不存在）
mkdir -p scripts
# 创建 Python 脚本文件
vim scripts/preprocess.py
#保存
# 按 Esc 键确保在命令模式，然后输入：
:wq
# 或者
:x
编写数据预处理脚本（scripts/preprocess.py）：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def load_and_explore_data():
"""加载和探索鸢尾花数据集"""
iris = load_iris()
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['target'] = iris.target
df['species'] = df['target'].apply(lambda x: iris.target_names[x])
print("数据集基本信息:")
print(f"数据形状: {df.shape}")
print(f"特征名称: {iris.feature_names}")
print(f"目标类别: {list(iris.target_names)}")
return df, iris
def create_visualizations(df, iris):
"""创建数据可视化图表"""
plt.figure(figsize=(15, 10))
# 特征分布图
plt.subplot(2, 2, 1)
sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[0])
plt.title('花萼长度分布')
plt.subplot(2, 2, 2)
sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[1])
plt.title('花萼宽度分布')
plt.subplot(2, 2, 3)
sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[2])
plt.title('花瓣长度分布')
plt.subplot(2, 2, 4)
sns.boxplot(data=df, x='species', y=iris.feature_names[3])
plt.title('花瓣宽度分布')
plt.tight_layout()
plt.savefig('data/feature_distribution.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("特征分布图已保存")
# 特征相关性热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
correlation_matrix = df[iris.feature_names].corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0)
plt.title('特征相关性热力图')
plt.savefig('data/correlation_heatmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("相关性热力图已保存")
if __name__ == "__main__":
df, iris = load_and_explore_data()
create_visualizations(df, iris)
编写模型训练脚本（scripts/train_model.py）：
# 创建 Python 脚本文件
vim scripts/train_model.py
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import joblib
import time
class IrisClassifier:
def __init__(self):
self.models = {
'decision_tree': DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42),
'random_forest': RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42),
'svm': SVC(kernel='rbf', random_state=42)
}
self.results = {}
def load_data(self):
"""加载数据集"""
iris = load_iris()
self.X = iris.data
self.y = iris.target
self.feature_names = iris.feature_names
self.target_names = iris.target_names
# 分割数据集
self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = train_test_split(
self.X, self.y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=self.y
)
print(f"训练集大小: {self.X_train.shape}")
print(f"测试集大小: {self.X_test.shape}")
def train_models(self):
"""训练所有模型"""
for name, model in self.models.items():
print(f"\n训练 {name}...")
start_time = time.time()
# 训练模型
model.fit(self.X_train, self.y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(self.X_test)
accuracy = accuracy_score(self.y_test, y_pred)
# 交叉验证
cv_scores = cross_val_score(model, self.X_train, self.y_train, cv=5)
training_time = time.time() - start_time
self.results[name] = {
'model': model,
'accuracy': accuracy,
'cv_mean': cv_scores.mean(),
'cv_std': cv_scores.std(),
'training_time': training_time,
'predictions': y_pred
}
print(f"{name} 准确率: {accuracy:.4f}")
print(f"{name} 交叉验证平均分: {cv_scores.mean():.4f} (+/- {cv_scores.std() * 2:.4f})")
print(f"{name} 训练时间: {training_time:.4f}秒")
def evaluate_models(self):
"""评估模型性能"""
best_model = None
best_accuracy = 0
print("\n" + "="*50)
print("模型性能比较")
print("="*50)
for name, result in self.results.items():
print(f"\n{name.upper()} 详细评估:")
print(f"测试集准确率: {result['accuracy']:.4f}")
print(f"5折交叉验证: {result['cv_mean']:.4f} (+/- {result['cv_std'] * 2:.4f})")
# 分类报告
print("\n分类报告:")
print(classification_report(self.y_test, result['predictions'],
target_names=self.target_names))
if result['accuracy'] > best_accuracy:
best_accuracy = result['accuracy']
best_model = name
print(f"\n最佳模型: {best_model} (准确率: {best_accuracy:.4f})")
return best_model
def visualize_results(self, best_model_name):
"""可视化结果"""
best_model = self.results[best_model_name]['model']
# 混淆矩阵
plt.figure(figsize=(12, 10))
plt.subplot(2, 2, 1)
y_pred_best = self.results[best_model_name]['predictions']
cm = confusion_matrix(self.y_test, y_pred_best)
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues',
xticklabels=self.target_names, yticklabels=self.target_names)
plt.title(f'混淆矩阵 - {best_model_name}')
plt.ylabel('真实标签')
plt.xlabel('预测标签')
# 决策树可视化（如果是决策树模型）
if best_model_name == 'decision_tree':
plt.subplot(2, 2, 2)
plot_tree(best_model,
feature_names=self.feature_names,
class_names=self.target_names,
filled=True,
rounded=True)
plt.title('决策树结构')
# 模型比较图
plt.subplot(2, 2, 3)
model_names = list(self.results.keys())
accuracies = [self.results[name]['accuracy'] for name in model_names]
training_times = [self.results[name]['training_time'] for name in model_names]
x = np.arange(len(model_names))
width = 0.35
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6))
color = 'tab:blue'
ax1.set_xlabel('模型')
ax1.set_ylabel('准确率', color=color)
bars1 = ax1.bar(x - width/2, accuracies, width, label='准确率', color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
ax1.set_ylim(0, 1)
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:red'
ax2.set_ylabel('训练时间(秒)', color=color)
bars2 = ax2.bar(x + width/2, training_times, width, label='训练时间', color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
plt.title('模型性能比较')
plt.xticks(x, model_names)
ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')
plt.tight_layout()
plt.savefig('models/model_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print("模型比较图已保存")
def save_best_model(self, best_model_name):
"""保存最佳模型"""
best_model = self.results[best_model_name]['model']
joblib.dump(best_model, f'models/{best_model_name}_model.pkl')
print(f"最佳模型已保存为 models/{best_model_name}_model.pkl")
def main():
"""主函数"""
print("开始鸢尾花分类项目...")
# 初始化分类器
classifier = IrisClassifier()
# 加载数据
classifier.load_data()
# 训练模型
classifier.train_models()
# 评估模型
best_model = classifier.evaluate_models()
# 可视化结果
classifier.visualize_results(best_model)
# 保存模型
classifier.save_best_model(best_model)
print("\n项目完成！")
if __name__ == "__main__":
main()
运行完整的AI项目：
# 运行数据预处理
cd ~/ai_project
python3 scripts/preprocess.py
# 运行模型训练和评估
python3 scripts/train_model.py
3.4 解决中文显示问题（可选）
步骤 1：安装中文字体
安装常用中文字体
sudo dnf install -y wqy-microhei-fonts wqy-zenhei-fonts
# 刷新字体缓存
sudo fc-cache -fv
步骤 2：修改 matplotlib 配置文件
# 创建 matplotlib 配置文件目录
mkdir -p ~/.config/matplotlib
cd ~/.config/matplotlib
# 创建配置文件
cat > matplotlibrc << 'EOF'
font.family : sans-serif
font.sans-serif : WenQuanYi Micro Hei, WenQuanYi Zen Hei, DejaVu Sans
axes.unicode_minus : False
EOF
步骤 3：修改 Python 脚本以支持中文
# 创建 matplotlib 配置文件目录
mkdir -p ~/.config/matplotlib
cd ~/.config/matplotlib
# 创建配置文件
cat > matplotlibrc << 'EOF'
font.family : sans-serif
font.sans-serif : WenQuanYi Micro Hei, WenQuanYi Zen Hei, DejaVu Sans
axes.unicode_minus : False
EOF
步骤 4：清除 matplotlib 缓存
# 清除 matplotlib 缓存
rm -rf ~/.cache/matplotlib
步骤 5：运行脚本
python3 scripts/preprocess.py
3.3 创建主运行脚本
cat > run_project.py << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
"""
鸢尾花分类项目主运行脚本
"""
import os
import sys
import subprocess
def main():
print("=== 鸢尾花分类项目 ===")
# 检查依赖
try:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
print("✓ 所有依赖已安装")
except ImportError as e:
print(f"✗ 缺少依赖: {e}")
print("请运行: pip3 install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn")
return
# 运行数据预处理
print("\n1. 运行数据预处理...")
try:
result = subprocess.run([sys.executable, "scripts/preprocess.py"],
capture_output=True, text=True)
if result.returncode == 0:
print("✓ 数据预处理完成")
print(result.stdout)
else:
print(f"✗ 数据预处理失败: {result.stderr}")
return
except Exception as e:
print(f"✗ 数据预处理失败: {e}")
return
# 运行模型训练
print("\n2. 运行模型训练...")
try:
result = subprocess.run([sys.executable, "scripts/train_model.py"],
capture_output=True, text=True)
if result.returncode == 0:
print("✓ 模型训练完成")
print(result.stdout)
else:
print(f"✗ 模型训练失败: {result.stderr}")
return
except Exception as e:
print(f"✗ 模型训练失败: {e}")
return
print("\n🎉 项目运行完成！")
print("查看生成的文件:")
print(" - data/feature_distribution.png")
print(" - data/correlation_heatmap.png")
print(" - models/ 目录中的模型文件")
if __name__ == "__main__":
main()
EOF
步骤 1：给脚本添加执行权限
chmod +x run_project.py
步骤 2：运行完整项目
python3 run_project.py
运行结果：
查看生成图片：
# 使用正确的分发名称
cd \\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data
# 列出文件
dir
直接打开图片：
在 Windows 文件资源管理器中输入：
\\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data
# 打开特征分布图
explorer.exe "\\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data\feature_distribution.png"
# 打开相关性热力图
explorer.exe "\\wsl$\openEuler-24.03\home\byteqqb\ai_project\data\correlation_heatmap.png"
3.4 性能监控与资源使用分析
监控系统资源使用情况：
# 实时监控系统资源
top
# 监控WSL资源使用
wsl --system
性能测试结果：
测试指标
测试结果
性能分析
模型训练总耗时
2.3秒
三个模型总训练时间，效率良好
内存峰值占用
1.2GB
资源占用合理，无内存泄漏
CPU使用率
15-25%
多核利用率良好
磁盘I/O性能
平均95MB/s
WSL 2磁盘性能优秀
模型准确率
98-100%
所有模型表现优秀
四、核心优势与开发者实践建议
4.1 WSL版openEuler核心优势总结
通过本次深度体验，WSL版openEuler展现出以下显著优势：
1. 部署便捷性
-
一键式安装，无需复杂配置
-
与Windows系统深度集成
-
快速启动和关闭，资源占用低
- 开发体验优秀
-
完整的Linux开发环境
-
与Windows文件系统无缝交互
-
支持GPU加速（需额外配置）
- 生态兼容性良好
-
主流AI框架完美支持
-
开发工具链完整
-
软件包管理高效
4.2 实践建议与优化技巧
性能优化配置：
# 在Windows用户目录创建.wslconfig文件（C:\Users\[用户名]\.wslconfig）
[wsl2]
memory=8GB
processors=4
swap=2GB
localhostForwarding=true
开发效率提升技巧：
使用VS Code的WSL远程开发扩展
配置Windows Terminal优化命令行体验
使用
\\wsl$\openEuler路径直接访问WSL文件设置别名简化常用命令
五、评测总结
本次深度评测验证了openEuler在WSL环境下的优秀表现。从安装部署到AI开发实战，openEuler展现出卓越的兼容性和性能稳定性。相比传统虚拟机方案，WSL版openEuler在资源占用、启动速度和系统集成方面具有明显优势。
技术亮点总结：
安装过程简洁高效，10分钟内完成环境搭建
AI开发环境配置顺利，主流框架无障碍运行
系统资源调度合理，对宿主系统影响小
文件系统交互流畅，开发体验接近原生Linux
**应用前景展望：**随着openEuler生态的持续完善，WSL版本将成为Windows开发者体验开源操作系统、进行跨平台开发的重要桥梁。特别是在AI开发、云原生应用测试等场景中，openEuler WSL提供了理想的轻量级解决方案。对于广大开发者而言，openEuler WSL不仅是技术体验的窗口，更是连接Windows生产力与Linux开源生态的重要纽带。随着版本的持续迭代，相信openEuler将在开源操作系统领域发挥越来越重要的作用。
