隨著深度學習的發展，python已經成為了深度學習研究中第一語言。絕大部分的深度學習工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的實現。為了將這些算法應用到具體工程中，這些工具包也提供了不同類型的接口。
動態鏈接庫（.dll，.so）是系統開發中一種非常重要的跨語言協作方式。把python語言寫成的算法編譯成動態庫，能夠提供給其他語言調用，這能夠在很大程度上提高算法的開發效率。
但是，雖然python可以調用其他語言生成的動態庫，python作為一種腳本語言，本身是不能直接編譯生成動態庫的。為了生成動態庫，我們藉助cython，將python腳本變成c語言文件。具體過程，我們通過一個簡單的例子來解釋。
def str_add(str1,str2): return int(str1) + int(str2)
這個代碼，將兩個數字組成的字符串轉化成數字，並求和。我們把這個代碼保存成run.py備用。根據cython的語法，我們給出cython版本的函數：
cdef public str_add(str1,str2): return int(str1) + int(str2)
和前面python版本的相比，cdef替換了def，並加了public關鍵字，表示這個函數要導出。將這個代碼保存成pyx文件，比如run.pyx。
接下來，我們執行如下命令，把這個代碼變成c語言版本：
cython run.pyx
這時，目錄下面生出來run.h和run.c兩個文件。這個兩個文件通過調用python的C-API實現了run.py代碼的功能。
接下來，我們編寫動態庫的主文件dllmain.c：
#include
#include#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初始化的時候調用，這是python3的寫法，python2改成，initrun()。參見生成的run.h break; case DLL_PROCESS_DETACH: Py_Finalize(); break; } return TRUE; }
該文件定義了導出函數_str_add。在python中，所有數據都以pyobject進行存儲。這個函數通過PyUnicode_FromString，將兩個字符串變成python對象類型，並調用run.h裡面的函數str_add求和，並把結果通過PyLong_AsLong函數從python對象，變成整形數字。
我們可以通過如下命令，將這個代碼編譯生成dll：
cl /LD dllmain.c run.c -IC:python36include C:python36libspython36.lib
這裡python的路徑，根據不同電腦python的安裝位置，做相應調整。
生成的dll，我們寫個簡單調用，測試一下：
#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
", _str_add("123","456")); return 0; }
輸出結果： 579，正好等於123+456。
通過以上步驟，我們已經能夠把python代碼實現的功能，封裝成動態庫。然而，這個動態庫無法在沒有安裝python的機器上面運行。事實上，python代碼，通常需要很多依賴包才能運行。而且，每段代碼需要的依賴包是不一樣的。為了查找這些包，我們採用另外一個工具pyinstaller。具體步驟簡介如下：
virtualenv envpack # 創建新的環境，python包依賴比較複雜，創建新環境可以減少最終引入的包
cd envpack # 進入目錄
#複製run.py到這個目錄，run.py運行需要的包，和最終dll需要的包是一樣的
Scriptsactivate # 激活並切換到virtualenv環境
pip install pyinstaller # 安裝打包工具pyinstaller
pip install numpy # 安裝numpy等腳本需要的庫,查看你的import
pyinstaller run.py # 打包命令
Scriptsdeactivate # 打包成功後，使用命令取消激活環境
需要打包的文件在envpackdist， 包括很多.dll和.pyd文件，把這些文件和dll一起發佈即可。
