使用python创建生成动态链接库dll

如今,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,很多重要算法都有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同类型的接口。

动态链接库(.dll,.so)是系统开发中一种非常重要的跨语言协作方式。把python语言写成的算法编译成动态库,能够提供给其他语言调用,这能够在很大程度上提高算法的开发效率。

但是,虽然python可以调用其他语言生成的动态库,python作为一种脚本语言,本身是不能直接编译生成动态库的。为了生成动态库,我们借助cython,将python脚本变成c语言文件。具体过程,我们通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。我们把这个代码保存成run.py备用。根据cython的语法,我们给出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,比如run.pyx。

接下来,我们执行如下命令,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。这个两个文件通过调用python的C-API实现了run.py代码的功能。

接下来,我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改成,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,所有数据都以pyobject进行存储。这个函数通过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,并把结果通过PyLong_AsLong函数从python对象,变成整形数字。

我们可以通过如下命令,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,根据不同电脑python的安装位置,做相应调整。

生成的dll,我们写个简单调用,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。

通过以上步骤,我们已经能够把python代码实现的功能,封装成动态库。然而,这个动态库无法在没有安装python的机器上面运行。事实上,python代码,通常需要很多依赖包才能运行。而且,每段代码需要的依赖包是不一样的。为了查找这些包,我们采用另外一个工具pyinstaller。具体步骤简介如下:

  1. virtualenv envpack # 创建新的环境,python包依赖比较复杂,创建新环境可以减少最终引入的包
  2. cd envpack # 进入目录
  3. #复制run.py到这个目录,run.py运行需要的包,和最终dll需要的包是一样的
  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等脚本需要的库,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. 需要打包的文件在envpack\dist, 包括很多.dll和.pyd文件,把这些文件和dll一起发布即可。

 

posted on 2018-07-27 09:26  xueliangliu  阅读(54743)  评论(10编辑  收藏  举报

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