由于生產部署的問題，需要把用python寫的深度學習代碼編譯為可被調用的文件。上網搜索了下，暫時了解到win10下pyd文件比較流行。下面是直接引用某位博主的結論，個人感覺總結的很好。其中Cython庫將已有的Python代碼轉化為C語言的代碼，并作為Python的built-in模塊擴展。

Python的文件類型介紹：

.py ? ? ? python的源代碼文件

.pyc ? ? Python源代碼import后，編譯生成的字節碼

.pyo ? ? Python源代碼編譯優化生成的字節碼。pyo比pyc并沒有優化多少，只是去掉了斷言

.pyd ? ? Python的動態鏈接庫(Windows平臺)

.py, .pyc, .pyo 運行速度幾乎無差別，只是pyc, pyo文件加載的速度更快，不能用文本編輯器查看內容，反編譯不太容易

一、系統環境

win10 64位+anaconda的python環境（此處對應envs為tf_2c）+pycharm

?

二、利用cython創建pyd文件

先安裝cython，如果在線安裝不了，在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下載后本地安裝即可。

1.編寫一個測試代碼文件utils.py放在。。。/pyd_test這個project中

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

2.在pyd_test這個project中創建一個setup.py文件

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

3.在pycharm命令行調用

進入tf_2c這個虛擬環境中（必須進入該環境中，不然無法調用相應的庫）

在terminal中回到當前的project路徑，輸入以下cmd命令：

python setup.py build_ext --inplace

編譯成功后可以看到，project中會出現對應的.c和.pyd文件，如下圖所示：

備注：在anaconda prompt中打開對應envs和路徑，輸入同樣的cmd命令亦可實現。

三、測試

在對應的project中創建一個test.py文件，輸入以下代碼，編譯

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

若出現對應字符就為編譯正確如下圖所示：

注意：

terminal一定也要進入對應的envs，不然無法調用cython。由于之前一直使用anaconda中的spyder作為IDE，沒用過pycharm，在此處被坑了一個上午。望后來者引以為戒！

參考文獻：

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

總結

以上是生活随笔為你收集整理的win10 下pycharm+anaconda 编译生成pyd文件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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