知行编程网知行编程网  2022-12-31 05:00 知行编程网 |  隐藏边栏 |  11 
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导语： 本文主要介绍了关于C语言与Python如何相互调用的相关知识，包括python类之间相互调用，以及c语言调用python函数这些编程知识，希望对大家有参考作用。

C语言与Python如何相互调用

Python近几年风头正劲，在Web、大数据、人工智能、运维等多个领域占据一席之地。 ，好像是这样形容的。

虽然Python有GIL的问题，多线程不能充分利用多核，但是后来多进程可以从多进程的角度来利用多核，甚至affinity可以绑定到特定的CPU核上，可以被视为解决方案。虽然它基本上是一门全栈语言，但有时为了效率，你还是会考虑和C语言混用。

混合是计算机中无法回避的话题。它涉及的东西很多，技术、架构、团队情况、管理、客户等各个环节都可能对它产生影响。想到mix这个问题我会专门发帖讨论。本文只讲python和C混合使用的方式，大致有以下几种方式（本文背景为linux，其他平台可以对比）：


共享库

使用C语言编译生成共享库，然后python使用ctype库中的cdll打开共享库。

举例如下，C语言代码为 

/* func.c */
int func(int a)
{
        return a*a;
}

python代码为 

#!/usr/bin/env python
#test_so.py
from ctypes import cdll
import os
p = os.getcwd() + '/libfunc.so'
f = cdll.LoadLibrary(p)
print f.func(99)

测试如下： 

$ gcc -fPIC -shared func.c -o libfunc.so
$ ./test_so.py
9801


subprocess

C语言设计一个完整的可执行文件，然后python通过subprocess来执行可执行文件，本质上就是fork+execve。

举例如下，C语言代码为 

/* test.c */
#include <stdio.h>
int func(int a)
{
        return a*a;
}
int main(int argc, char **argv)
{
        int x;
        sscanf(argv[1], "%d", &x);
        printf("%d\n", func(x));
        return 0;
}

Python代码为 

#!/usr/bin/env python
# test_subprocess.py
import os
import subprocess
subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99'])

测试如下： 

$ gcc test.c -o a.out
$ ./test_subprocess.py
9801


C语言中运行python程序

C语言使用popen/system或者直接运行系统调用级别的python程序fork+exec也是一种混用的手段。

举例如下，Python代码如下： 

#!/usr/bin/env python
# test.py
import sys
x = int(sys.argv[1])
print x*x

C语言代码如下： 

/* test.c */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
        FILE *f;
        char s[1024];
        int ret;
        f = popen("./test.py 99", "r");
        while((ret=fread(s,1,1024,f))>0) {
                fwrite(s,1,ret,stdout);
        }
        fclose(f);
        return 0;
}

测试如下： 

$ gcc test.c
$ ./a.out
9801


python对C语言扩展的支持

许多编程语言都增加了对C语言扩展的支持，原因有二：

(1) 在语言设计之初，可以充分利用C语言已有的库做很多扩展；

（2）C语言的运行效率高。

python也不例外。从它诞生的那天起，很多库都是用C语言编写的。 python的C语言扩展涉及到python的数据结构与C语言的对应关系。扩展方法其实就是用C语言写一个共享库，但是这个共享库里面的接口是一个标准的，可以被python识别。

为了说明如何展开，我假设一个python下的function函数，代码如下： 

def func(*a):
    res=1
    for i in range(len(a)):
        res *= sum(a[i])
    return res

如上，想要的功能是参数是任意个数的列表（不包括其他数据结构），返回每个列表元素之和的乘积。

姑且先把python代码写了，如下所示： 

#!/usr/bin/env python
# test.py
import colin
def func(*a):
    res=1
    for i in range(len(a)):
        res *= sum(a[i])
    return res
a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8]
d = [9]
e = [10,11,12,13,14]
f = colin.func2(99)
g = colin.func3(a,b,c,d,e)
h = func3(a,b,c,d,e)
print "f = ",f
print "g = ",g
print "h = ",h

带上之前测试过的square func。这个实现比较简单。希望用python写的func能和C语言扩展出来的结果一致。

先用C语言写出这些函数的实现，其中func3使用一个数据结构y_t表示任意数量任意长度的数组，x_t用来表示单个数组。 

/* colin.h */
#ifndef Colin_h
#define Colin_h
typedef struct {
        int *a;
        int len;
} x_t;
typedef struct {
        x_t *ax;
        int len;
} y_t;
int func2(int a);
int func3(y_t *p);
void free_y_t(y_t *p);
#endif
/* colin.c */
#include "colin.h"
#include <stdlib.h>
int func2(int a)
{
        return a*a;
}
int func3(y_t *p)
{
        int result;
        int sum;
        int i, j;
        result = 1;
        for(i=0;i<p->len;i++) {
                sum = 0;
                for(j=0;j<p->ax[i].len;j++)
                        sum += p->ax[i].a[j];
                result *= sum;
        }
        return result;
}
void free_y_t(y_t *p)
{
        int i;
        for(i=0;i<p->len;i++) {
                free(p->ax[i].a);
        }
        free(p->ax);
}

上面定义了三个函数，func2代表平方，func3代表前面提到的函数，因为y_t的结构体可能是动态分配的，所以给出一个返回内存的方法。

正如我之前提到的 python 扩展，我们需要“标准化”这个共享库的接口。所以我们把它包起来，给一个python加载的入口。 

/* wrap.c */
#include <Python.h>
#include <stdlib.h>
#include "colin.h"
PyObject* wrap_func2(PyObject* self, PyObject* args)
{
        int n, result;
        /* 从参数列表中导出一个整形，用"i" */
        if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &n))
                return NULL;
        /* 用C语言的库实现来计算 */
        result = func2(n);
        /* 计算结果必须要导成python识别的类型 */
        return Py_BuildValue("i", result);
}
PyObject* wrap_func3(PyObject* self, PyObject* args)
{
        int n, result;
        int i, j;
        int size, size2;
        PyObject *p,*q;
        y_t *y;
        y = malloc(sizeof(y_t));
        /* 先数数有多少个参数，也就是列表的个数 */
        size = PyTuple_Size(args);
        /* 把数组的个数先分配了 */
        y->len = size;
        y->ax = malloc(sizeof(x_t)*size);
        /* 遍历python里各个列表(参数) */
        for(i=0;i<size;i++) {
                /* 先获得第i个参数，是一个列表 */
                p = PyTuple_GetItem(args, i);
                /* 获得列表的长度 */
                size2 = PyList_Size(p);
                /* 为数组分配好空间 */
                y->ax[i].len = size2;
                y->ax[i].a = malloc(sizeof(int)*size2);
                /* 遍历列表，依次把列表里的数转到数组里 */
                for(j=0;j<size2;j++) {
                        q = PyList_GetItem(p, j);
                        PyArg_Parse(q,"i",&y->ax[i].a[j]);
                }
        }
        /* 用C语言的库实现来计算 */
        result = func3(y);
        free_y_t(y);
        free(y);
        /* 结果转成python识别格式 */
        return Py_BuildValue("i", result);
}
/* 这是接口列表，加载时是只加载此列表的地址，所以这个数据结构不能放栈（局部变量）内，会被清掉 */
static PyMethodDef colinMethods[] =
{
        {"func2", wrap_func2, METH_VARARGS, "Just a test"},
        {"func3", wrap_func3, METH_VARARGS, "Just a test"},
        {NULL, NULL, METH_NOARGS, NULL}
};
/* python加载的时候的接口 */
/* 注意，既然库名叫colin,此函数必须交initcolin */
void initcolin()
{
        PyObject *m;
        m = Py_InitModule("colin", colinMethods);
}

过程中猜测PyArg_VaParse应该更强大，但反复测试未果，也没有仔细看文档。

测试一下 

$ gcc -I /usr/include/python2.7/ -fPIC -shared colin.c wrap.c -o colin.so
$ ./test.py
f =  9801
g =  729000
h =  729000

可以看到，C语言写的函数和python写的函数结果一致。

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本文转自：https://www.jianshu.com/p/9ffc1534e588

python

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