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如何不用安裝python就能在.NET里調用Python庫

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前言

Pythonnet這個?瘧?的項目的出現,使得我們可以用一種新的方式,讓C#可以和Python之間進行互操作。但是它的設置和部署可能有點問題,真的是這樣嗎?

本文我會介紹Python.Included這個項目,它不但優雅的解決了這個問題,并且讓.NET開發者可以輕松愉快的讓.NET與Python進行互操作。作為概念的證明,我將使用Numpy.Net進行展示,它是一個.NET標準庫,它為Python的Numpy提供了一個強類型API,并且使用它并不需要在Windows上安裝Python。

如何不用安裝python就能在.NET里調用Python庫_第1張圖片

開發人員從Numpy.NET的強類型API中獲益,與動態API不同,后者支持Visual Studio的IntelliSense功能,可以顯示原始的Numpy文檔。

問題是什么?

每個人可能都安裝了不同版本的Python,有一些人用Python 2.7,其他一些人用Python 3.5,3.6甚至3.7。當你使用pythonnet的時候,針對Python的每個小版本,它必須使用不同的配置進行編譯,而且該版本的Python必須安裝,這樣代碼才可以運行。所以如果你在團隊里工作,每個人就必須配置完全相同的Python環境。但拿我們的SciSharp團隊來說,情況就已經不是這樣的了。如果你想部署你的.NET應用,你首先必須部署Python,從開發人員角度來講,這很鬧心。

然而,如果你正在搞機器學習和人工智能,盡管微軟和SciSharp都付出了很大努力,但目前你還是無法完全避免Python的使用。如果你看一下正在使用pythonnet的項目的列表,你會發現很多AI領域的公司當前都在使用.NET與Python進行連接。

Python.Included 前來救援

如果你可以很簡單的引用一個Nuget包,并在無需手動修改的情況下,一切都會自動的配置好,假如可以達到這種程度,你會感覺怎么樣?這就是我創建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,這這樣就允許你可以通過Nuget來有效的引用Python了。為了證明它能正常工作,并可以快速提供所有的NumSharp中仍然缺少的Numpy功能,我創建了基于Python.Included的Numpy.NET這個項目。

概念驗證:Numpy.NET

Numpy.NET為Numpy提供了強類型的包裝函數,這意味著您完全不需要使用dynamic關鍵字,但這部分我會在另一篇文章中深入討論。今天的重點是介紹 Numpy.NET 如何使用 Python.Included 來按需自動部署Python和Numpy以便對它們進行調用。

這是Numpy將在幕后實際執行的設置代碼。這些都不需要你來操作。一旦你使用了它的一個函數:

            
var a = np.array(new [,] {{1, 2}, {3, 4}});,
          

Numpy.dll 就會設置好嵌入的Python發行版,而它是從你本機home目錄里的程序集里解壓縮出來的(如果還沒安裝過的話)。

            
var installer = new Python.Included.Installer();
installer.SetupPython(force:false).Wait();
          

下一步(如果在之前的運行中還沒完成)它將解壓縮 numpy pip wheel,而numpy pip wheel 是作為嵌入的資源打包到了Numpy.dll里的并其安裝到了Python安裝文件里。

            
installer.InstallWheel(typeof(NumPy).Assembly, "numpy-1.16.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl").Wait();
          

最后,pythonnet運行時被初始化了,Numpy也被導入進來了,可供后續使用。

            
PythonEngine.Initialize();
Py.Import("numpy");
          

這些都是在幕后發生的,使用Numpy.dll的用戶根本不用擔心本地的Python安裝。事實上,即使您已安裝了任何版本的Python也無所謂。

性能注意事項

大家都知道pythonnet比較慢,因此您可能會問自己,使用pythonnet將Python庫與.NET接在一起是否真的是一個好主意。一如既往,這要看情況而定。

我的測試結果表明,與直接從Python調用Numpy相比,使用.net調用numpy的開銷大約是它的4倍。需要澄清一下,這并不意味著Numpy.NET比python中的numpy慢四倍,這僅僅意味著通過pythonnet調用Numpy會有額外的開銷。當然了,由于Numpy.NET調用的是Numpy,Numpy函數本身的執行時間是完全相同的。

開銷是否是一個問題完全取決于實際用例。如果您在一個嵌套循環中不斷的在CLR和Python之間來回切換,那就可能會遇到問題。但大多數Python庫的設計都都是為了提高效率,避免數據循環。Numpy允許您只使用一個調用就可以對數百萬的數組元素進行操作。Pytorch和Tensorflow允許您完全在GPU上執行操作。因此,如果正確使用,與處理大量數據時操作的執行時間相比,互操作開銷可以忽略不計。

路線圖

我知道現在有很多把Numpy移植到.NET上的方案和項目,例如使用IronPython。但是IronPython項目仍然只支持Python 2.7,而且項目進展非常緩慢。這就導致了依賴于python 3的庫不能通過IronPython來獲得和使用,而且這種情況在近期也不會有什么改變。

我的重點是通過pythonnet為.NET提供更多的機器學習和人工智能庫。SciSharp團隊也在討論如何研發出一個更快版本的pythonnet,從而避免使用天性緩慢的DynamicObject。

請嘗試一下Numpy.NET,并讓我知道它為你做了什么并且做的如何。如果有任何意見或建議,我將不勝感激,我希望我的工作能夠幫助.NET機器學習社區成長和繁榮。

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。


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