如何捆绑Python包（案例研究：Microsoft Visual Studio 2017）

Question

我正在从源代码构建Python，这样做的好处是它将针对我的硬件（PGO）进行优化。但我也希望编译第三方软件包，如NumPy或SciPy，以利用intel MKL（我有一个Xeon CPU）并优化它们，而不是仅仅通过PIP安装它们，PIP将下载预编译的“通用”非优化代码。你知道吗

因为我可能会自己编译“很多”包，所以我正在寻找关于如何自动化这个过程的建议。“传统”或“标准”的方法是这样的：

1）编译包

2）将该包包含到python中（可能使用PIP？）你知道吗

3）对每个包装重复上述2个步骤。你知道吗

我打算使用Microsoft Visual Studio（在Windows 10 x64下），因此我的问题是：

有没有一种方法可以使用visualstudio自动化这个过程？如果是， 有人能给我一个提示，告诉我该找什么吗？

我是visualstudio的新手，我并不是在要求一个完整的“怎么做”，但我希望有人告诉我这是否可以做到（或者是否可行，取决于需要编译的包），否则我会通过编译并将它们逐个添加到Python中来恢复手动创建该过程。你知道吗

Answer 1

如果您希望进行优化，就不能真正实现自动化，因为每个库都需要自己的定制。否则pip可能是最好的选择。然而，实际上，您可能只需要优化一些库，比如scientific堆栈和numba，以获得更好的jit编译。你知道吗

TLDR；使用为您的系统优化的blas/lapack（math libs）从源代码安装numpy，其余部分使用pip。你知道吗