如何使Python模块可共享？

我们有一个基于python的模块，我们希望通过创建一个linux系统可以理解的编译副本（即.so文件），将其分发给我们的客户

我们已经评估了cython，它很容易做到这一点，但我们看到它创建的.so文件与.pyx/.py文件一样多，但我们希望为完整的包创建一个uber.so文件。从某种意义上说，如果我们将来向其他模块添加依赖项，uber编译的文件应该具有所有依赖项，我们希望能够巧妙地做到这一点

有什么建议吗？我们如何才能干净利落地做到这一点？

可以创建可重新分发的python模块包

例如：

cxfreeze my\u script\u使用\u my\u python\u module.py--target dir dist

python包是编译的还是普通的python并不真正相关。与此相关的是，您的客户需要有兼容的python版本以及兼容的libc/gcc才能运行它

因此，为了将python模块分发给第三方，单个

.So

将无法与所有人兼容。永远

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cx\u freeze

捆绑了所需的python解释器版本和python包，因此没有依赖关系。它也是跨平台的。

是否可以将它们编译为静态库（.a）而不是动态库（最终产品仍然是动态的）？Python只允许每个

有一个模块。因此
。我建议将您的库打包为一个轮子。那么
文件的数量就少了。他们只需要处理一个文件。创建一个uber编译文件背后的想法是减少内存占用，我正在检查在python程序中导入任何第三方模块，并且运行这些程序的多个实例时线性地消耗内存，我想创建。因此，成比例的设置大小（PSS）可以随着同一程序执行次数的增加而减少。如果创建一个轮子可以做到这一点，我很想知道我们如何做到这一点？@kabanus我如何能够将.a库导入任何python程序，我知道我可以将任何基于.so的python模块导入py程序。@VardanGupta您可以将.a文件合并到
。so
文件和
gcc
。另外，另一个选择是在编译之前通过一些脚本将代码合并到一个脚本中。完全同意您的观点。因此永远不会与每个客户兼容，但更重要的是，我们正在努力提高内存消耗。关于一些统计数据，我们对python repo有依赖性，它依赖于导入等基本用法，占用50MB，我们希望运行1000多个类似的进程，如果我们能够使分发共享，我们肯定会提高并发执行。关于cxfreeze，如果它能帮助我们的话，我们一定会尝试一下！非常感谢您所编写的python代码占用了50MB的内存。它主要是python解释器。因此，50MB将作为共享进程内存在解释器中的所有线程之间以及Linux上的进程之间共享。无论哪种方式，cx\u freeze都将绑定给它运行的python脚本。如果它启动1000个进程，它们将共享相同的python发行版。