由于生产部署的问题，需要把用python写的深度学习代码编译为可被调用的文件。上网搜索了下，暂时了解到win10下pyd文件比较流行。下面是直接引用某位博主的结论，个人感觉总结的很好。其中Cython库将已有的Python代码转化为C语言的代码，并作为Python的built-in模块扩展。

Python的文件类型介绍：

.py       python的源代码文件

.pyc     Python源代码import后，编译生成的字节码

.pyo     Python源代码编译优化生成的字节码。pyo比pyc并没有优化多少，只是去掉了断言

.pyd     Python的动态链接库(Windows平台)

.py, .pyc, .pyo 运行速度几乎无差别，只是pyc, pyo文件加载的速度更快，不能用文本编辑器查看内容，反编译不太容易

一、系统环境

win10 64位+anaconda的python环境（此处对应envs为tf_2c）+pycharm

 

二、利用cython创建pyd文件

先安装cython，如果在线安装不了，在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载后本地安装即可。

1.编写一个测试代码文件utils.py放在。。。/pyd_test这个project中

class utils:def fun_Hello(self, s):return s

2.在pyd_test这个project中创建一个setup.py文件

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonizesetup(name='test',ext_modules=cythonize('utils.py'),
)

3.在pycharm命令行调用

进入tf_2c这个虚拟环境中（必须进入该环境中，不然无法调用相应的库）

在terminal中回到当前的project路径，输入以下cmd命令：

python setup.py build_ext --inplace

编译成功后可以看到，project中会出现对应的.c和.pyd文件，如下图所示：

备注：在anaconda prompt中打开对应envs和路径，输入同样的cmd命令亦可实现。

三、测试

在对应的project中创建一个test.py文件，输入以下代码，编译

from utils import utilsif __name__ == '__main__':obj1 = utils()print(obj1.fun_Hello("pyd测试"))

若出现对应字符就为编译正确如下图所示：

注意：

terminal一定也要进入对应的envs，不然无法调用cython。由于之前一直使用anaconda中的spyder作为IDE，没用过pycharm，在此处被坑了一个上午。望后来者引以为戒！

参考文献：

https://blog.csdn.net/feijiges/article/details/77932382