Ошибка, с которой вы сталкиваетесь, может быть вызвана несколькими причинами. Вот несколько шагов, которые стоят проверить для успешной загрузки вашего .pyd модуля в Python:
1. **Проверьте архитектуру Python и .pyd файла**: Убедитесь, что вы используете одну и ту же архитектуру (32-разряд или 64-разряд) для Python и для компиляции вашего .pyd файла. Чтобы проверить архитектуру Python, вы можете выполнить:
```python
import platform
print(platform.architecture())
```
2. **Убедитесь, что все зависимости доступны**: Ваш .pyd файл может зависеть от других библиотек. Убедитесь, что все зависимости корректно установлены и доступны. Вы можете использовать `Dependency Walker` (или аналогичную программу) для проверки зависимостей вашего .pyd файла и поиска отсутствующих библиотек.
3. **Настройка путей**: Убедитесь, что путь к вашему .pyd файлу включен в переменную окружения `PATH`. Вы можете добавить путь к директории, где находится .pyd файл, следующим образом:
```python
import sys
import os
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if current_dir not in sys.path:
sys.path.append(current_dir)
```
Вы можете добавить этот код в начало вашего `test.py`.
4. **Проверка имен файлов**: Убедитесь, что имя вашего .pyd файла точно соответствует имени, использованному в коде Python. Python ожидает видеть `example.pyd`, поэтому убедитесь, что вы не переименовали его или что нет лишних окончаний.
5. **Соответствие версий**: Если вы используете библиотеки, такие как Boost, убедитесь, что они совместимы с версией Python, которую вы используете. Иногда различные версии Python требуют разные версии Boost.
6. **Проверка кода C++**: Убедитесь, что ваш код C++ не содержит ошибок и что вы правильно компилируете модуль. Компиляция с правильными флагами и настройками может быть критически важной. Например, убедитесь, что вы используете правильные опции для связывания с библиотеками Boost, если это необходимо.
Если вы все проверили и все еще получаете ошибку, попробуйте создать минимальный пример без дополнительных зависимостей и постепенно добавлять компоненты, чтобы выявить источник проблемы.