python程序如何打包为dll,给c#程序调用？
作者：卡卷网发布时间：2024-12-15 00:25浏览数量：114次评论数量：0次
将 Python 程序打包为 DLL 提供给 C# 程序调用，可以通过以下几种方法实现。核心思路是将 Python 代码封装为共享库，供其他语言（如 C#）通过 P/Invoke 或其他方式调用。
方法一：使用 pybind11 或 ctypes 创建共享库
1、准备 Python 代码
将你的 Python 功能封装成一个函数或模块。例如：
# example.py
def add(a, b):
return a + b
2、创建共享库
使用工具将 Python 文件编译为动态链接库（.dll 或 .so）。
- 安装依赖：
pip install pybind11
- 创建绑定代码
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/embed.h>
namespace py = pybind11;
int add(int a, int b) {
py::scoped_interpreter guard{}; // 启动 Python 解释器
auto add_func = py::module_::import("example").attr("add");
return add_func(a, b).cast<int>();
}
PYBIND11_MODULE(my_library, m) {
m.def("add", &add, "A function that adds two numbers");
}
- 编译为 DLL： 使用 g++ 或 Visual Studio 编译：
g++ -shared -o my_library.dll -fPIC your_cpp_file.cpp -I<path_to_pybind11> -lpython<version>
3、在 C# 中调用
使用 C# 的 DllImport 调用生成的 DLL：
using System;
using System.Runtime.InteropServices;
class Program {
[DllImport("my_library.dll", EntryPoint = "add")]
public static extern int Add(int a, int b);
static void Main() {
int result = Add(5, 3);
Console.WriteLine($"Result: {result}");
}
}
方法二：使用 cython 生成 DLL
- 安装 Cython
pip install cython - 编写
.pyx文件
将 Python 函数声明为可导出的接口：
# example.pyx
cdef public int add(int a, int b):
return a + b
- 生成共享库
使用 Cython 和编译器生成 DLL：
- 创建
setup.py：python
Copy code
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules=cythonize("example.pyx", language_level="3"),
)
- 编译：bash
python setup.py build_ext --inplace
- 将生成的文件重命名为
.dll（Windows）或.so（Linux）。
- 在 C# 中调用
和方法一类似，使用DllImport直接调用生成的 DLL。
方法三：使用 pythonnet
pythonnet 可以在 .NET 应用中直接嵌入 Python 运行时，并通过 Py.Import 调用 Python 模块。具体步骤如下：
- 安装
pythonnetpip install pythonnet - 在 C# 中使用 Python
编写 C# 程序直接调用 Python 脚本：
using Python.Runtime;
class Program {
static void Main() {
PythonEngine.Initialize();
using (Py.GIL()) {
dynamic example = Py.Import("example");
int result = example.add(5, 3);
Console.WriteLine($"Result: {result}");
}
PythonEngine.Shutdown();
}
}
优点：无需将 Python 代码转为 DLL，直接调用原生 Python 模块。
缺点：需要在运行时依赖完整的 Python 解释器。
方法四：使用 Boost.Python 或其他工具
如果你的项目复杂，也可以考虑使用其他专用工具，比如 Boost.Python 来生成共享库，这些工具和 pybind11 的用法类似。
对比总结
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| pybind11 | 性能高、支持复杂绑定 | 需要编写 C++ 代码，较复杂 |
| cython | 简单、高效，支持静态类型优化 | 不灵活，适合简单接口 |
| pythonnet | 无需编译、调用简单 | 依赖完整 Python 运行环境 |
| Boost.Python | 强大的 C++ 支持 | 编译复杂，适合高性能要求的场景 |
根据需求和项目复杂度，选择合适的方案即可。
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