突发奇想:Go 集成集成进 Python 中

看到一篇文章：https://simonwillison.net/2026/Feb/4/distributing-go-binaries/。作者将 Go 二进制发布到 PyPI 上，通过 Python 安装 Go 二进制文件，还可以在 Python 代码中调用 Go。

我最近在用 Go 写一些小而快、而且完全自包含的命令行工具。用 Go 的体验让我挺满意的：基本上大部分事情都有一条“显而易见的正道”，代码写出来朴素、无魔法、可读性好——同时也非常适合让大模型来帮忙生成。

唯一比较麻烦的一点，是怎么把编译好的二进制方便地分发给用户。

但事实证明，如果把 Go 编译出的二进制发布到 PyPI 上，那任何一份 Go 二进制，基本上都能变成一句命令：

uvx package-name

就能直接运行。

sqlite-scanner：一个用来扫文件系统里 SQLite 库的 Go 工具

我最近写了一个新的 Go CLI 工具，叫做 sqlite-scanner^[1]，用途很简单：在文件系统里扫描并找出所有 SQLite 数据库文件。

它的工作原理是： 检查文件前 16 个字节，是否完全匹配 SQLite 的魔数（magic number）：

SQLite format 3\x00

只要文件头是这串字节，就把它认作 SQLite 数据库文件。

这个工具支持：

• 递归扫描一个或多个目录；
• 使用并发 goroutine 加速扫描过程；
• 实时流式输出结果；
• 输出格式可选：
• 纯文本
• JSON
• 每行一条 JSON（JSON Lines / NDJSON）
• 可选输出文件大小信息。

三种用法，对比一下

你有几种方式可以试用它：

1. GitHub Releases 直接下二进制去 GitHub releases 页面^[2] 下载对应平台的发布版本。 在 macOS 上，你还得绕过系统对“未认证开发者二进制”的各种安全提示，这一步比较烦（官方文档在这：Running apps from unidentified developers^[3] ）。

2. clone 仓库，自行用 Go 编译会 Go 的话，这当然没问题，但对很多用户来说门槛偏高。

3. 一句命令直接跑二进制（推荐）

   如果你装了 `uv`^[4]，可以直接这样运行：

   uvx sqlite-scanner

   默认会从当前目录开始递归搜索 SQLite 数据库。

   你也可以传入一个或多个目录：

   uvx sqlite-scanner ~ /tmp

   想换输出格式：

   示例：

   uvx sqlite-scanner ~ --jsonl --size

   会类似这样滚动输出：

   

• --json：输出 JSON
• --jsonl：输出 NDJSON（每行一条 JSON）
• --size：附带输出文件大小

如果你还没被 uv 安利过，也可以走“传统 Python 路线”：

pip install sqlite-scanner sqlite-scanner

想让 uv 长期缓存这个工具，可以：

uv tool install sqlite-scanner

之后终端里直接运行 sqlite-scanner 即可。

Python 包是怎么“驱动”这个 Go 二进制的？

让这件事变得真正有趣的是：pip / uv / PyPI 会自动帮你选对平台和架构对应的那份二进制。

在 sqlite-scanner 的 PyPI 页面^[5]上，你能看到类似下面这些文件：

• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-win_arm64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-win_amd64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-musllinux_1_2_x86_64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-musllinux_1_2_aarch64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-manylinux_2_17_x86_64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-manylinux_2_17_aarch64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-macosx_11_0_arm64.whl
• sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-macosx_10_9_x86_64.whl

我在 Apple Silicon 的 Mac 上运行：

pip install sqlite-scanner # 或 uvx sqlite-scanner

Python 打包生态那一整套“魔法”，就会帮我自动挑选 macosx_11_0_arm64.whl 这一份 wheel，里面藏着对应平台的二进制。

wheel 文件本质是一个 zip 包，你可以在这里在线展开看具体内容：

What’s in the wheel https://tools.simonwillison.net/zip-wheel-explorer?url=...

其中最关键的两个部分：

• bin/sqlite-scanner：真正的 Go 可执行文件；
• sqlite_scanner/__init__.py：负责找到这个二进制并调用它。

核心 Python 代码大致如下：

def get_binary_path():
"""Return the path to the bundled binary."""
    binary = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "bin", "sqlite-scanner")

# Ensure binary is executable on Unix
if sys.platform != "win32":
        current_mode = os.stat(binary).st_mode
if not (current_mode & stat.S_IXUSR):
            os.chmod(binary, current_mode | stat.S_IXUSR | stat.S_IXGRP | stat.S_IXOTH)

return binary


def main():
"""Execute the bundled binary."""
    binary = get_binary_path()

if sys.platform == "win32":
# On Windows, use subprocess to properly handle signals
        sys.exit(subprocess.call([binary] + sys.argv[1:]))
else:
# On Unix, exec replaces the process
        os.execvp(binary, [binary] + sys.argv[1:])

这里的 main() 函数（也会由 sqlite_scanner/__main__.py 调用），配合 wheel 里的 entry point 声明：

sqlite-scanner = sqlite_scanner:main

就实现了：用户运行 sqlite-scanner 这个 Python 入口，其实就是在执行打包在 wheel 里的 Go 二进制。

更妙的一步：把 Go 二进制当成其他 Python 包的依赖

坦白说，用 PyPI 来发 Go 二进制，多少有点“滥用”感觉——不过其实早有先例，我之前就写过一篇：Bundling binary tools in Python wheels^[6]。

我给它的“正当化理由”是：

这意味着：我们现在可以把 Go 编译好的二进制，当作 Python 包的依赖来使用了。

这其实非常有用。

任何只要能以“跨平台 Go 二进制”形式提供的功能，现在都可以“嵌入”到 Python 工具链里。Python 非常擅长跑子进程，这就给我们打开了很多可能性：

• 高性能计算可以用 Go 实现；
• Python 只负责 orchestrate（编排）；
• 用户只用 pip install，不需要管 Go 怎么来的。

为此我写了一个新的 Datasette 插件：datasette-scan^[7]，它依赖 sqlite-scanner，并通过这个 Go 二进制扫描一个目录，把找到的所有 SQLite 数据库挂载到一个 Datasette 实例上。

有了 uv，你甚至可以不用先安装任何东西，直接一条命令体验：

uv run --with datasette-scan datasette scan ~/Downloads

这条命令会：

1. 临时安装 datasette-scan 及其依赖（包括 sqlite-scanner 的 wheel）；
2. 扫描 ~/Downloads 目录中的 SQLite 数据库；
3. 把它们挂到 Datasette 里，供你浏览和查询。

如果你去看 datasette-scan 的代码，会发现它在 pyproject.toml 里这样声明依赖：

[project] dependencies = ["datasette","sqlite-scanner",]

然后在自己的 scan_directories() 函数中，通过：

subprocess.run([sqlite_scanner.get_binary_path(), ...])

来调用 sqlite-scanner 对应平台的二进制。

最近我也在其他项目里用类似模式——比如这里有个小脚本：livestream-gif.py^[8]，依赖的是一个叫 static-ffmpeg^[9] 的包，目的也是为了在 Python 里能稳定拿到一个 ffmpeg 可执行文件。

用 go-to-wheel 从 Go 项目自动构建 Python wheels

自己手撸了几次“把 Go 项目打包成 Python wheel”的过程之后，我意识到：是该有一个自动化工具了。

我先用 Claude 头脑风暴了一下，确认暂时没有现成工具完全符合我这个需求。它倒是推荐了两个相关项目：

• maturin bin^[10]：给 Rust 项目做 wheel 打包的工具；
• pip-binary-factory^[11]：会帮你打包各种二进制项目。

但都不完全符合：

“给一个 Go 项目，一键产出带多平台二进制的 Python wheels。”

于是我用 Claude Code for web 生成了一个初版，再在本地用 Claude Code 加上一点 OpenAI Codex 迭代调优，最终做出了 simonw/go-to-wheel^[12] 这个工具。

我把它本身也发到了 PyPI 上了，所以你可以直接用：

uvx go-to-wheel --help

查看帮助。

sqlite-scanner 这个包，就是用 go-to-wheel 打出来的。完整命令类似这样：

uvx go-to-wheel ~/dev/sqlite-scanner \
  --set-version-var main.version \
  --version 0.1.1 \
  --readme README.md \
  --author 'Simon Willison' \
  --url https://github.com/simonw/sqlite-scanner \
  --description 'Scan directories for SQLite databases'

这条命令会在 dist/ 目录里生成一整套多平台 wheel。

我会先在本地随便挑一个 wheel 试一下，比如：

uv run --with dist/sqlite_scanner-0.1.1-py3-none-macosx_11_0_arm64.whl \
  sqlite-scanner --version

如果输出的版本号正确，我就基本确定构建流程没问题了。

接下来，把所有 wheel 一次性上传到 PyPI：

uvx twine upload dist/*

输入 PyPI 的 API token，就搞定发布。

这个模式，我打算长期用下去

sqlite-scanner 本身其实更像是这个模式的一个“概念验证”（proof of concept）。要知道：

如果只是递归遍历目录、判断文件头字节前缀，其实 Python 也完全可以自己干这件事。

但我依然觉得，这个模式有很大价值：

• Go 是 Python 的一个绝佳补充：
• 编译后是小而自包含的二进制；
• 性能好，并发支持一流；
• 标准库强大，生态也不错；
• Go 和 Python 都有“强标准库”的特点，尤其是在 HTTP 相关工具上 Go 非常好用。
• 我过去用 Go 的 net/http/httputil.ReverseProxy 写过不少 HTTP 代理。

最近我还在试验 wazero^[13]，这是一个完全用 Go 写的、零依赖的 WebAssembly 运行时，我用它继续探索“安全执行不可信代码”的理想沙箱形态。我的一个最新实验在这里：

wasm-repl-cli https://github.com/simonw/research/tree/main/wasm-repl-cli

现在，多亏了这个“Go + PyPI + wheel + uv” 的模式，我可以：

把 Go 二进制无缝整合进 Python 项目里，而终端用户完全不需要关心 Go 的存在—— 他们只会看到：pip install / uv run ，然后“一切正常工作”。

这一点，让我觉得这个模式非常值得长期采用。

如果你：

• 有现成的 Go CLI 工具，想降低分发成本；
• 想在 Python 项目里用上高性能的 Go 组件；
• 或者单纯想为自己的 Go 项目多开一条“PyPI 分发渠道”；

不妨试试：

1. 用 go-to-wheel 把 Go 项目打成多平台 Python wheel；
2. 发布到 PyPI；
3. 在 Python 项目中把它当成普通依赖，用 subprocess + get_binary_path() 调用即可。

一条命令跑 Go 二进制，用户却只感觉自己在用 Python 工具——这会是今后我在个人项目里反复使用的一种模式。