前言
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本文我会介绍Python.Included这个项目,它不但优雅的解决了这个问题,并且让.NET开发者可以轻松愉快的让.NET与Python进行互操作。作为概念的证明,我将使用Numpy.Net进行展示,它是一个.NET标准库,它为Python的Numpy提供了一个强类型API,并且使用它并不需要在Windows上安装Python。
开发人员从Numpy.NET的强类型API中获益,与动态API不同,后者支持Visual Studio的IntelliSense功能,可以显示原始的Numpy文档。
问题是什么?
每个人可能都安装了不同版本的Python,有一些人用Python 2.7,其他一些人用Python 3.5,3.6甚至3.7。当你使用pythonnet的时候,针对Python的每个小版本,它必须使用不同的配置进行编译,而且该版本的Python必须安装,这样代码才可以运行。所以如果你在团队里工作,每个人就必须配置完全相同的Python环境。但拿我们的SciSharp团队来说,情况就已经不是这样的了。如果你想部署你的.NET应用,你首先必须部署Python,从开发人员角度来讲,这很闹心。
然而,如果你正在搞机器学习和人工智能,尽管微软和SciSharp都付出了很大努力,但目前你还是无法完全避免Python的使用。如果你看一下正在使用pythonnet的项目的列表,你会发现很多AI领域的公司当前都在使用.NET与Python进行连接。
Python.Included 前来救援
如果你可以很简单的引用一个Nuget包,并在无需手动修改的情况下,一切都会自动的配置好,假如可以达到这种程度,你会感觉怎么样?这就是我创建Python.Included的愿景,Python.Included可以把packages python-3.7.3-embed-amd64.zip包含在它的程序集里,这这样就允许你可以通过Nuget来有效的引用Python了。为了证明它能正常工作,并可以快速提供所有的NumSharp中仍然缺少的Numpy功能,我创建了基于Python.Included的Numpy.NET这个项目。
概念验证:Numpy.NET
Numpy.NET为Numpy提供了强类型的包装函数,这意味着您完全不需要使用dynamic关键字,但这部分我会在另一篇文章中深入讨论。今天的重点是介绍 Numpy.NET 如何使用 Python.Included 来按需自动部署Python和Numpy以便对它们进行调用。
这是Numpy将在幕后实际执行的设置代码。这些都不需要你来操作。一旦你使用了它的一个函数:
var a = np.array(new [,] {{1, 2}, {3, 4}});,
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