如何用Python编写代码来构建动态链接库（DLL）？

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随着深度学习的蓬勃发展，Python已经成为深度学习研究中的首选编程语言。绝大多数深度学习工具都提供了Python版本，许多重要算法也有Python实现。为了将这些算法应用于实际工程，Python在深度学习领域的应用日益广泛。

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。