DLR为.NET平台提供动态语言支持，基于CLR实现动态类型绑定、表达式树扩展与调用站点缓存，使IronPython、IronRuby等语言可高效运行；通过ScriptRuntime加载脚本引擎，Execute方法执行字符串脚本，适用于报表规则、自动化任务等场景；支持C#对象与脚本互操作，利用SetVariable/GetVariable传递数据，实现业务逻辑外置；内置缓存与编译优化提升执行性能，适合高频调用的模板渲染或规则引擎；开发者还可基于DLR构建自定义DSL，扩展应用灵活性，尽管IronPython/IronRuby社区活跃度有限，DLR仍是内嵌脚本与可扩展系统设计的成熟选择。
.NET 中的动态语言运行时（Dynamic Language Runtime，简称 DLR）为在 .NET 平台上运行动态语言提供了基础设施。它建立在公共语言运行时（CLR）之上，引入了动态类型绑定、表达式树扩展和调用站点缓存等机制，使 Python（IronPython）、Ruby（IronRuby）等动态语言能在 .NET 环境中高效运行。在脚本场景下，DLR 的价值尤为突出。
支持脚本语言的嵌入与执行
借助 DLR，.NET 应用可以轻松嵌入动态脚本语言，实现运行时代码求值或配置逻辑外置。
- 通过 ScriptRuntime 创建语言运行环境，加载 IronPython 或 IronRuby 引擎。
- 使用 Execute(...) 方法直接运行字符串形式的脚本代码。
- 适用于需要用户自定义行为的场景，比如报表计算规则、自动化任务脚本。
实现宿主与脚本间的数据交互
DLR 提供了良好的互操作性，让 .NET 对象与脚本代码能无缝通信。
- 将 C# 对象暴露给脚本上下文，脚本可直接调用其属性和方法。
- 从脚本中返回动态结果，在 .NET 代码中以 dynamic 类型接收并处理。
- 利用 SetVariable 和 GetVariable 在脚本作用域中传递参数和获取输出。
提升脚本执行性能
DLR 内建的调用站点缓存和表达式树优化，显著提升了动态代码的执行效率。
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- 频繁调用的动态操作（如属性访问、方法调用）会被缓存，避免重复解析。
- 表达式树可被编译为 IL 指令，接近原生性能。
- 适合需要多次执行相同脚本逻辑的场景，如模板渲染或规则引擎。
灵活的扩展能力
开发者可以基于 DLR 构建自定义的轻量级脚本语言，满足特定领域需求。
- 实现自己的语言提供程序，接入 DLR 的调度机制。
- 结合 DynamicObject 或 DynamicMetaObject 定义动态语义。
- 用于构建 DSL（领域专用语言），简化非程序员用户的配置工作。
基本上就这些。DLR 让 .NET 不只是一个静态类型世界的平台，也为脚本化、可扩展的应用设计提供了强大支持。虽然目前 IronPython 和 IronRuby 社区活跃度有限，但在某些内嵌脚本、规则驱动的系统中，DLR 依然是一个可行且成熟的技术选项。
