聊聊c#与Python以及IronPython

简单说说这个意义。做了很久的c#,突然发现Python火了。就看看，估计这篇博文有点长，有点长，尽量包括主要的东西，还有点杂，浏览吧，选择自己喜欢的看看。

先看比较。网上一堆各种比较。但是主要比较语法。我感觉这个没有说的。Python语法就是简单，它的设计目的就是为了简洁。这个不管怎么比较都是Python简单。但是写了很久的c#,这样反而不习惯，因为c#有很多语法糖。其实c#最近都没有什么更新，后面再说这个。

再看性能，这个都说静态语言占据优势，具体我没有自己测试过。就不多说，大家有兴趣自己测试吧。

那么就是比起c#,java这些语言，Python的优势就是简洁小巧。先说到这里，后面再说。

接下来我们看看c#与Python的结合体IronPython。IronPython其实就是c#版本的Python的解释器，另外也有java版本的.这个玩意是微软支持的，但是作者是Python的原作者。

再来具体看看这个玩意的使用。可以在官网下载http://ironpython.net。也可以提供nuget直接加入。但是提醒大家的是这个玩意支持的Python3还不稳定，有的功能没有。

具体看看使用

1.代码中执行语句或者表达式

其实就是类似我们在Pyhon的交互下的输入。

   ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
    ScriptScope scope = engine.CreateScope();
    string script = "print('Hello world!')";
    var sourceCode = engine.CreateScriptSourceFromString(script);
    var result = sourceCode.Execute<object>(scope);
    Console.WriteLine(result);

看例子，主要就是调用的方法

engine.CreateScriptSourceFromString

实现语句或者表达式的执行。

再来，看看语句的参数传入

           ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
            ScriptScope scope = engine.CreateScope();
            string script = "print('Hello %d' %number)";
            scope.SetVariable("number", 123);
            ScriptSource sourceCode = engine.CreateScriptSourceFromString(script);
            var result = sourceCode.Execute<object>(scope);
            Console.WriteLine(result);

看见没有，其实就是ScriptScope 这个东东，这个就是这一次的执行玩意，通过它传入参数的值。

因为这玩意是c#的解释器，所以有更加高级一点的东西支持。

定义一个c#类。

public class Foo
    {
       public string Name { get; set; }
        public DateTime Birthday { get; set; }
        public string DoSth()
        {
          return  DateTime.Now.ToString();
        }
    }

再来一个例子

ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
ScriptScope scope = engine.CreateScope();
string script = @"print('Hello %s' %foo.Name)
foo.DoSth()";//注意这里换行是必须的
Foo foo = new Foo()
{
    Name = "阿萨德",
    Birthday = new DateTime(1999,2,2)
};
scope.SetVariable("foo", foo);
ScriptSource sourceCode = engine.CreateScriptSourceFromString(script);
var result = sourceCode.Execute<object>(scope);
Console.WriteLine(result);

你会发现执行是成功的。抛开Python。.NET平台本来就是支持动态语言执行的，这就是dynamic关键字为什么可以有，不清楚你可以再回过头看看dynamic。其实又回到.Net平台执行了。

这里表达式执行就说完了。

2.执行py文件

这个就是一般的Python的样子了，继续看例子。

ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
ScriptScope scope = engine.CreateScope();
string path = @"test.py";
Foo foo = new Foo()
{
    Name = "阿萨德",
    Birthday = new DateTime(1999,2,2)
};
scope.SetVariable("foo", foo);
ScriptSource sourceCode = engine.CreateScriptSourceFromFile(path);
var result = sourceCode.Execute<object>(scope);
Console.WriteLine(result);

把Doth方法移动到py文件，里面写入上面例子的表达式，可以看效果。

这样就介绍完了c#调用Python脚本了。

3.IronPython特性的混合编程

（1）函数调用

继续，例子走前面

           ScriptRuntime pyRuntime = Python.CreateRuntime(); //创建一下运行环境
            dynamic obj=  pyRuntime.UseFile("debug.py");
            int num1=3, num2=4;
            int sum = obj.add(num1, num2); //调用Python文件中的求和函数

注意，上面的使用方法是c#直接调用py文件的add函数，这也是一种py文件的执行，但是它的使用已经和c#混在了一起。

（2）引入.NET库和对象

先看例子

from System import DateTime, String
formatStr = String.Format("{0} {1}", "Hello World! The current date and time is ", DateTime.Now)
print formatStr
print dir(String)
raw_input("press Enter to exit!")

这是一段Python代码，里面有使用.NET中的String和DateTime。这段代码可以使用前面的表达式方法或者py文件执行。这就直接使用了c#的东西。

再接着来一个，看例子

namespace CalcLib
{
    public class Calc
    {
        public int Add(int a, int b)
        {
            return a + b;
        }

        public int Sub(int a, int b)
        {
            return a - b;
        }
    }
}

假如上面这个是开发的一个c#的CalcLib.dll，我现在需要按照Python来执行。

import clr
clr.AddReference('CalcLib')
#clr.AddReferenceToFile('CalcLib.dll')
from CalcLib import Calc
print dir(Calc)
calcObj = Calc()
print "result of 3+4 is:", calcObj.Add(3,4)
print "result of 10+2 is:", calcObj.Sub(10,2)

raw_input("press Enter to exit!")

这又是一段Python的代码了，就可以使用了。注意，这要求IronPython能够找到CalcLib.dll。把CalcLib.dll拷贝到项目的debug目录或者在在使用的IronPython时，添加路径，通过engine.SetSearchPaths设置。

好了，c#与Python的交互就聊到这里，更加复杂的就不说了。

3.接下来说说IronPython调用问题了

先贴段代码

            //ScriptRuntime pyRuntime = Python.CreateRuntime(); //创建一下运行环境
            //ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
            //engine.CreateScriptSourceFromString("print('hello!')").Execute();
            //Console.ReadLine();
            ScriptRuntime pyRuntime = Python.CreateRuntime(); //创建一下运行环境
            ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
            engine.SetSearchPaths(new string[] { });//设置库的搜索
            //ScriptScope obj = pyRuntime.UseFile("debug.py"); //调用一个Python文件
            //obj.ImportModule("");
            //engine.ImportModule("");
            //pyRuntime.ExecuteFile("debug.py");
            //ScriptScope runScope = pyRuntime.CreateScope();
            ScriptScope engScope = engine.CreateScope();
            dynamic obj= engine.ExecuteFile("debug.py",engScope);//开始调用解析(与Python文件调试过程一样)
            obj=  engine.CreateScriptSourceFromFile("debug.py", Encoding.UTF8);
             int num1=3, num2=4;
            int sum = obj.add(num1, num2); //调用Python文件中的求和函数
            //Console.Write("Sum:");

看见没有，那一堆的调用方法，其实实现是一样的，这就是Python的设计思想和c#的不同。Python是一个方法解决一件事情，即使它不是那么优雅，也不会扩展成多个方法，而c#则是提供多个方法解决一件事情，看起来灵活，满足各种参数传递。

其实这里的真实的顺序ScriptRuntime，ScriptEngine，ScriptScope，ScriptSource。具体是什么大家自己搜索。

我们调用时，无非是IronPython自动在后面默认创建了。比如直接用ScriptEngine执行py文件，则ScriptRuntime默认创建了，反过来用ScriptRuntime执行，也是默认创建了一个ScriptEngine，还是调用了ScriptEngine。按照c#一般的使用方式所以给了下面的代码。

            ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();
            //添加搜索路径
            var path=engine.GetSearchPaths();
            List<string> lst = new List<string>(path.Count);
            lst.AddRange(path);
            lst.Add("debug");
            engine.SetSearchPaths(lst.ToArray());
            //
             engine.ImportModule("");//标准模板
             engine.ExecuteFile("debug.py");
             engine.Execute("print('hell0')");
           // ScriptSource scriptSource=
            //engine.CreateScriptSourceFromFile("debug.py");//这里有一个编译过程
           // scriptSource.Execute();
            //如果有方法调用。
             dynamic rpython = engine.ExecuteFile("debug.py");
             rpython.Add(3, 4);

这大概就是大家常见的过程了。另外我注释的部分编译过程，在引擎调用ExecuteFile方法时内部就默认创建调用了该过程。前面已经介绍了几个类的执行过程。

4.解决问题了

模块搜索

（1）

ScriptEngine engine = Python.CreateEngine();

            engine.ImportModule("");//标准模板

（2）

//添加搜索路径

            var path=engine.GetSearchPaths();

            List<string> lst = new List<string>(path.Count);

            lst.AddRange(path);

            lst.Add("debug");

            engine.SetSearchPaths(lst.ToArray());

（3）

var options = new Dictionary<string, object>();

options["Frames"] = true;

options["FullFrames"] = true;

ScriptEngine engine = Python.CreateEngine(options);

最好的解决方法，项目定住库的位置，然后在调用的py文件里面加入以下代码：

import re,sys

sys.path.append("C:\Users\Administrator\Desktop\python\ironPython\WebApplication1\Lib")   //这是本地调式用库

sys.path.append("C:\ironPython\Lib")

直接把Python的问题放在Python中解决。

编辑器问题

编辑器所在主线程模式只能使用STA线程，这也是vs默认的。

这也就差不多了，最后说说vs2017开发.

在vs2017中可以开发Python.需要在vs安装选择Python.这样其实配置vs2017的一些环境（可以选择安装Python3.6,这是vs2017集成安装的版本）。会在项目创建中添加Python项。

另外值得注意的是，一些博文说VS安装的Python是建立在vs安装目录下，但是我当前机器已经安装了官网Python环境，所以vs创建Python默认环境就是我已经安装好的官网Python环境，但是发现可以右键Python环境进行修改添加。vs2017可以执行，但是没有编辑提示，需要安装插件python for visual studio。

值得一说的vs2017的Python项目创建里面是2类，一类是Python应用程序，一类是IronPython应用程序，看清楚了。都是需要环境的。

好了，回到正题了，说说c#与Python了。

一直以来形成了java占据web,c#占据桌面系统开发。这是和各自的生态环境相关的，由于.NET长期闭源，被java抢占了市场，java有很多开源组件。Python由于自己的特点，占据了数据分析，人工智能方面。所以是根据各自优势来的。

所以完整的比较是没有意义的。另外由于.NET这种大平台（还有java）是由有关企业占用主导，所以只会关注最基础的实现和提供库，不像Python是由社区来引导支持的，这就造成了一种局面。Python在某一方有开源的库支持，最后变成了标准，然后又以模块的方式提供。但是c#就不会，只会提供最基础的，然后专注技术优化，性能优化，新技术创新。这样就决定了市场环境。那么Python就多了一个优势，在某一方面有标准库（优秀的第三方库）来支持，而c#不会有，从定位和开发驱动就决定了。例如，c#就不可能专门提供数据分析类似Python的pandas，只会提供一般的数据处理类（例如文件读取，包括json处理都是第三方的），这就是c#的定位，否则会很臃肿。

接着说说c#,.NET,vs2017.简单说几句废话，c#是开发语言，是.NET平台支撑的一种。vs2017是开发工具，简单说就是编辑器，只是集成了.NET平台和各种库，这样vs2017就支撑了很多语言开发，c#,VB，java,js，vb,F#.所以vs2017变得臃肿巨大,.NET也在支撑，也在逐步增加，所以你看看，如果再提高某个方向的库，会变成什么样子。值得一说的是，其实到.NET4.0以后，基本就没有新的技术出现了，对于c#,只是提供了语法糖，编译器自动转换罢了，优势是我们自己的cs文件可能小了，编译器大了。

不多说，不然又是一堆废话，还不少。

对于一个大学生即将就业，哪个好？根据你所在的地方，能够让你就业就是好的。对于一个程序员，哪个好？哥们，别比较了，你已经有一门语言在吃饭了，对于你来说，这辈子很大可能不会只用一种语言开发。对于这么热门的数据分析和人工智能，你得学Python啊。其实语法很简单，你只需要了解库，到时网上查就是了。

最最后，前面虽然提到了混合编程，但是最好不要这么做。如果如例子那样调用c#库，既然是c#为啥不直接使用呢，还要多个Python方式，简直无语，不知道为啥会这样提供。所以一般情况是写好Python文件然后调用一个入口，返回结果就好了，混合编程完全没有必要，多次一举。

然后是注意Python库，官网Python实际是CPython.解释器是c写的，所以可以执行c代码库，但是IronPython是c#版本的，执行不了，而CPython为了速度，性能方面的优化，有些库是c的，所以打算混合开发前你要注意你的库了。还有就是前面说的IronPython现在支持2.7。3.x还不稳定，小心了。作为架构设计者，这些要注意了，最好不要混合编程，这种思路就是给自己挖坑，不到不得已的时候坚决不要有混合编程，需要填很多坑。

最后再为大家提供一个思路吧。把项目变成分布式服务。一端用c#,一端用CPython。用网络进行沟通。其实我们要用IronPython，就是因为Python有很多现成的库（某个方向，某个领域，例如前面提到的数据分析），一旦没有了，其实就没有必要了。作为设计者一定要平衡，或者用c#实现一个类似的库。这个投入就大了，就看老板的态度了，还要测试，最后还要和Python比较谁好，但愿随着c#开源，net core跨平台，有没有优秀的第三方库来支持，就