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Python和C语言混编的方式详解

已有 40 次阅读2017-10-08 23:57 |系统分类:HTML/CSS |

本文和大家分享的主要是python和c语言混编的相关内容,一起来看看吧,希望对大家学习python有所帮助。
  Python这些年风头一直很盛,占据了很多领域的位置,Web、大数据、人工智能、运维均有它的身影,甚至图形界面做的也很顺,乃至full-stack这个词语刚出来的时候,似乎就是为了描述它。
  Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核,但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核,甚至affinity可以绑定具体的CPU核,这个问题也算得到解决。虽基本为全栈语言,但有的时候为了效率,可能还是会去考虑和C语言混编。混编是计算机里一个不可回避的话题,涉及的东西很多,技术、架构、团队情况、管理、客户等各个环节可能对其都有影响,混编这个问题我想到时候再开一贴专门讨论。本文只讲python和C混编的方式,大致有如下几种方式(本文背景是linux,其他平台可以类比):
  共享库
  使用C语言编译产生共享库,然后python使用ctype库里的cdll来打开共享库。
  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.pyfrom ctypes import cdllimport 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.py9801
  subprocess
  C语言设计一个完整的可执行文件,然后python通过subprocess来执行该可执行文件,本质上是fork+execve。
  举例如下,C语言代码为
  /* test.c */#include 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.pyimport osimport subprocess
  subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99'])
  测试如下
  $ gcc test.c -o a.out
  $ ./test_subprocess.py9801
  C语言中运行python程序
  C语言使用popen/system或者直接以系统调用级fork+exec来运行python程序也是一种混编的手段了。
  举例如下,Python代码如下
  #!/usr/bin/env python
  # test.py
  import sysx = int(sys.argv[1])print x*x
  C语言代码如下
  /* test.c */#include #include 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.out9801
  python对C语言扩展的支持
  很多编程语言都为C语言扩展添加了支持,这有两种原因:(1)语言设计之初,可以充分的利用C语言已有的库来做很多扩展;(2)C语言的运行效率高。
  python也不例外,从诞生那天起,很多库都是C语言写的。python的C语言扩展中涉及到python的数据结构与C语言的对应,扩展方法其实是用C语言编写一个共享库,只是这个共享库中的接口是一个规范的,可以被python识别的。
  为了说明如何扩展,我这里先假设一个在python下的函数功能,代码如下
  def func(*a):
  res=1
  for i in range(len(a)):
  res *= sum(a)
  return res
  如上,希望的函数功能是,参数是任意多个数字组成的列表(姑且排除其他数据结构),返回每个列表的元素之和的乘积。
  姑且先把python代码写了,如下所示
  #!/usr/bin/env python# test.pyimport colin
  def func(*a):
  res=1
  for i in range(len(a)):
  res *= sum(a)
  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 = ",fprint "g = ",gprint "h = ",h
  带上之前一直测试的平方func,这个实现相对简单,希望python写出来的func可以和C语言扩展出来的结果一致。
  先用C语言写上这些函数的实现,其中func3用上了一个表示任意多个任意长的数组的数据结构y_t,而x_t用来表示单个数组。
  /* colin.h */#ifndef Colin_h#define Colin_htypedef 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 
  int func2(int a){
  return a*a;
  }
  int func3(y_t *p){
  int result;
  int sum;
  int i, j;
  result = 1;
  for(i=0;ilen;i++) {
  sum = 0;
  for(j=0;jax.len;j++)
  sum += p->ax.a[j];
  result *= sum;
  }
  return result;
  }
  void free_y_t(y_t *p){
  int i;
  for(i=0;ilen;i++) {
  free(p->ax.a);
  }
  free(p->ax);
  }
  上面定义了三个函数,func2代表平方,func3代表之前所说的功能,又因y_t这个结构可能都是动态分配出来的,所以给个归还内存的方法。
  刚才说过python扩展的话,需要把这个共享库的接口“标准化”一下。于是我们就包装一下,并给个python加载的入口。
  /* wrap.c */#include #include #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.len = size2;
  y->ax.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.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,我猜测PyArg_VaParse应该功能更为强大,可是反复测没有成功,也没细看文档。
  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。


来源:博客园

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