原文地址：https://henon.wordpress.com/2019/06/05/using-python-libraries-in-net-without-a-python-installation/
pythonnet这个屌爆的项目的出现，使得我们可以用一种新的方式，让C#可以和Python之间进行互操作。但是它的设置和部署可能有点问题，真的是这样吗？
本文我会介绍Python.Included这个项目，它不但优雅的解决了这个问题，并且让.NET开发者可以轻松愉快的让.NET与Python进行互操作。作为概念的证明，我将使用Numpy.Net进行展示，它是一个.NET标准库，它为Python的Numpy提供了一个强类型API，并且使用它并不需要在Windows上安装Python。
开发人员从Numpy.NET的强类型API中获益，与动态API不同，后者支持Visual Studio的IntelliSense功能，可以显示原始的Numpy文档。
问题是什么？
每个人可能都安装了不同版本的Python，有一些人用Python 2.7，其他一些人用Python 3.5，3.6甚至3.7。当你使用pythonnet的时候，针对Python的每个小版本，它必须使用不同的配置进行编译，而且该版本的Python必须安装，这样代码才可以运行。所以如果你在团队里工作，每个人就必须配置完全相同的Python环境。但拿我们的SciSharp团队来说，情况就已经不是这样的了。如果你想部署你的.NET应用，你首先必须部署Python，从开发人员角度来讲，这很闹心。
然而，如果你正在搞机器学习和人工智能，尽管微软和SciSharp都付出了很大努力，但目前你还是无法完全避免Python的使用。如果你看一下正在使用pythonnet的项目的列表，你会发现很多AI领域的公司当前都在使用.NET与Python进行连接。
Python.Included 前来救援
如果你可以很简单的引用一个Nuget包，并在无需手动修改的情况下，一切都会自动的配置好，假如可以达到这种程度，你会感觉怎么样？这就是我创建Python.Included的愿景，Python.Included可以把packages python-3.7.3-embed-amd64.zip包含在它的程序集里，这这样就允许你可以通过Nuget来有效的引用Python了。为了证明它能正常工作，并可以快速提供所有的NumSharp中仍然缺少的Numpy功能，我创建了基于Python.Included的Numpy.NET这个项目。
概念验证：Numpy.NET
Numpy.NET为Numpy提供了强类型的包装函数，这意味着您完全不需要使用dynamic关键字，但这部分我会在另一篇文章中深入讨论。今天的重点是介绍 Numpy.NET 如何使用 Python.Included 来按需自动部署Python和Numpy以便对它们进行调用。
这是Numpy将在幕后实际执行的设置代码。这些都不需要你来操作。一旦你使用了它的一个函数：
Numpy.dll 就会设置好嵌入的Python发行版，而它是从你本机home目录里的程序集里解压缩出来的（如果还没安装过的话）。
下一步（如果在之前的运行中还没完成）它将解压缩 numpy pip wheel，而numpy pip wheel 是作为嵌入的资源打包到了Numpy.dll里的并其安装到了Python安装文件里。
installer.InstallWheel(typeof(NumPy).Assembly, "numpy-1.16.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl").Wait();