在Ubuntu上从Python代码创建静态库

Question

上下文：我想使用我编写的一些Python代码并从Matlab调用它（不是理想的设置，但这是我现在必须遵守的约束）。该代码使用numpy，scipy和pandas包。我尝试动态链接选项，并在matpy取得了一些成功。但是，要使用numpy，我需要覆盖Matlab自己的库（libgfortran，liblapack，libblas，libstdc ++），而是使用LD_PRELOAD指向系统的相同库版本。然后，如果下游的Matlab代码尝试使用这些库，那么它总是会出现段错误。事实证明这种可靠性较低，即使我现在解决了所有这些问题，随着下游Matlab代码的发展，也会出现不可预测的后果。

因此我决定将python代码编译成静态库 （包括来自numpy，scipy和pandas的所有依赖项），然后编写一个链接到此的Mex静态库。

在这种情况下，我希望您对以下问题有专家意见：

1. 哪些是最可靠的工具，用于将python代码编译为STATIC lib，目的是将其链接到Mex？我现在只关注Ubuntu 12.04平台。我查看了Cython，Pyrex，pyInstaller，py2exe，cx_freeze - 很棒的工具，但是作为python的新手并没有将python编译成除自动化.pyc以外的任何东西，我需要你帮助做出这个选择。

   < / LI>

2. 在这个设置中我应该注意哪些陷阱/可能出错的事情？ 我指的是（custom.py + numpy + scipy + pandas） - ＆gt; static lib ---＆gt; Mex - ＆gt;从Matlab调用设置。

非常感谢！

Answer 1

我建议您使用套接字在Mex和Python之间进行通信，而不是直接调用Python代码。操作系统将使用内存到内存（或映射技巧）进行套接字传输，因此速度很快。一旦你有了单独的可执行文件，你应该能够摆脱这个共享的库地狱。

如果您仍然需要Python作为单个可执行文件，请考虑pyinstaller或cx_freeze。