Python、Conda 与动态库

简介

在科学计算领域，经常会依赖像 NumPy、SciPy 或 PyTorch 这样功能强大的 Python 库。然而，在 import 它们时，偶尔会遇到一个令人头疼的错误，例如 DLL load failed。这类问题通常不是 Python 代码本身的问题，而是出在更底层的环节——C/C++ 或 Fortran 编译的动态链接库 (Dynamic Link Libraries, DLLs) 加载失败。这些底层库是实现高性能计算的核心。

那么，这些动态库与 Python 解释器是如何协同工作的？Conda 作为 Python 的环境和包管理器，除了管理 Python 包的版本外，它又是如何处理这些底层依赖的？这篇文章将简单地整理一下这些问题的基本图像。

Python 与 C/C++ 的协作：动态库的角色

要理解动态库的重要性，我们首先需要回顾一下 C/C++ 项目的构建过程，这个过程通常分为编译 (Compilation) 和链接 (Linking) 两个核心阶段。

编译和链接：从源代码到可执行程序

编译阶段：
编译器（如 GCC 或 MSVC）一次处理一个源代码文件（.c / .cpp）。它只理解当前文件内的代码。当遇到外部函数或变量的调用时，它需要一个“声明”来告诉它这些外部符号的接口（如函数签名、参数类型等）。这个“声明”通常由头文件 (.h 或 .hpp) 提供。编译的产物是目标文件 (Object File)，在 Linux/macOS 上是 .o 文件，在 Windows...

Python、Conda 与动态库

简介

Python 与 C/C++ 的协作：动态库的角色

要理解动态库的重要性，我们首先需要回顾一下 C/C++ 项目的构建过程，这个过程通常分为编译 (Compilation) 和链接 (Linking) 两个核心阶段。

编译和链接：从源代码到可执行程序

编译阶段：
编译器（如 GCC 或 MSVC）一次处理一个源代码文件（.c / .cpp）。它只理解当前文件内的代码。当遇到外部函数或变量的调用时，它需要一个“声明”来告诉它这些外部符号的接口（如函数签名、参数类型等）。这个“声明”通常由头文件 (.h 或 .hpp) 提供。编译的产物是目标文件 (Object File)，在 Linux/macOS 上是 .o 文件，在 Windows...

Python、Conda 与动态库

简介

Python 与 C/C++ 的协作：动态库的角色

要理解动态库的重要性，我们首先需要回顾一下 C/C++ 项目的构建过程，这个过程通常分为编译 (Compilation) 和链接 (Linking) 两个核心阶段。

编译和链接：从源代码到可执行程序

编译阶段：
编译器（如 GCC 或 MSVC）一次处理一个源代码文件（.c / .cpp）。它只理解当前文件内的代码。当遇到外部函数或变量的调用时，它需要一个“声明”来告诉它这些外部符号的接口（如函数签名、参数类型等）。这个“声明”通常由头文件 (.h 或 .hpp) 提供。编译的产物是目标文件 (Object File)，在 Linux/macOS 上是 .o 文件，在 Windows...