使用python建立生成动态连接库dll

现在，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，不少重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不一样类型的接口。

动态连接库（.dll，.so）是系统开发中一种很是重要的跨语言协做方式。把python语言写成的算法编译成动态库，可以提供给其余语言调用，这可以在很大程度上提升算法的开发效率。

可是，虽然python能够调用其余语言生成的动态库，python做为一种脚本语言，自己是不能直接编译生成动态库的。为了生成动态库，咱们借助cython，将python脚本变成c语言文件。具体过程，咱们经过一个简单的例子来解释。

def str_add(str1,str2):   
        return int(str1) + int(str2)

　　这个代码，将两个数字组成的字符串转化成数字，并求和。咱们把这个代码保存成run.py备用。根据cython的语法，咱们给出cython版本的函数：

cdef public str_add(str1,str2): 
         return int(str1) + int(str2)

　　和前面python版本的相比，cdef替换了def，并加了public关键字，表示这个函数要导出。将这个代码保存成pyx文件，好比run.pyx。

接下来，咱们执行以下命令，把这个代码变成c语言版本：

cython run.pyx

这时，目录下面生出来run.h和run.c两个文件。这个两个文件经过调用python的C-API实现了run.py代码的功能。

接下来，咱们编写动态库的主文件dllmain.c：

#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "run.h"

extern __declspec(dllexport) int __stdcall _str_add(const char * a, const char * b) {
    return PyLong_AsLong(str_add(PyUnicode_FromString(a),PyUnicode_FromString(b)));

}

BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
    switch( fdwReason ) { 
        case DLL_PROCESS_ATTACH:
            Py_Initialize(); 
            PyInit_run();  #dll初始化的时候调用，这是python3的写法，python2改为，initrun()。参见生成的run.h
            break;
        case DLL_PROCESS_DETACH:
            Py_Finalize();
            break;
    }
    return TRUE;
}

　　该文件定义了导出函数_str_add。在python中，全部数据都以pyobject进行存储。这个函数经过PyUnicode_FromString，将两个字符串变成python对象类型，并调用run.h里面的函数str_add求和，并把结果经过PyLong_AsLong函数从python对象，变成整形数字。

咱们能够经过以下命令，将这个代码编译生成dll：

cl /LD dllmain.c run.c -IC:\python36\include C:\python36\libs\python36.lib

这里python的路径，根据不一样电脑python的安装位置，作相应调整。

生成的dll，咱们写个简单调用，测试一下：

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
extern __declspec(dllexport) int __stdcall _str_add(const char * a, const char * b);

#pragma comment(lib,"dllmain.lib")

int main()
{
  printf("%d \n", _str_add("123","456"));
  return 0;
}

　　输出结果： 579，正好等于123+456。

经过以上步骤，咱们已经可以把python代码实现的功能，封装成动态库。然而，这个动态库没法在没有安装python的机器上面运行。事实上，python代码，一般须要不少依赖包才能运行。并且，每段代码须要的依赖包是不同的。为了查找这些包，咱们采用另一个工具pyinstaller。具体步骤简介以下：

1. virtualenv envpack # 建立新的环境，python包依赖比较复杂，建立新环境能够减小最终引入的包
2. cd envpack # 进入目录
3. #复制run.py到这个目录，run.py运行须要的包，和最终dll须要的包是同样的
4. Scripts\activate # 激活并切换到virtualenv环境
5. pip install pyinstaller # 安装打包工具pyinstaller
6. pip install numpy # 安装numpy等脚本须要的库,查看你的import
7. pyinstaller run.py # 打包命令
8. Scripts\deactivate # 打包成功后，使用命令取消激活环境
9. 须要打包的文件在envpack\dist， 包括不少.dll和.pyd文件，把这些文件和dll一块儿发布便可。