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淺談python和C語言混編的幾種方式(推薦)

 更新時間:2017年09月27日 09:37:05   作者:窗戶  
下面小編就為大家?guī)硪黄獪\談python和C語言混編的幾種方式(推薦)。小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

Python這些年風頭一直很盛,占據(jù)了很多領域的位置,Web、大數(shù)據(jù)、人工智能、運維均有它的身影,甚至圖形界面做的也很順,乃至full-stack這個詞語剛出來的時候,似乎就是為了描述它。

Python雖有GIL的問題導致多線程無法充分利用多核,但后來的multiprocess可以從多進程的角度來利用多核,甚至affinity可以綁定具體的CPU核,這個問題也算得到解決。雖基本為全棧語言,但有的時候為了效率,可能還是會去考慮和C語言混編?;炀幨怯嬎銠C里一個不可回避的話題,涉及的東西很多,技術、架構、團隊情況、管理、客戶等各個環(huán)節(jié)可能對其都有影響,混編這個問題我想到時候再開一貼專門討論。本文只講python和C混編的方式,大致有如下幾種方式(本文背景是linux,其他平臺可以類比):

共享庫

使用C語言編譯產(chǎn)生共享庫,然后python使用ctype庫里的cdll來打開共享庫。

舉例如下,C語言代碼為

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

python代碼為

#!/usr/bin/env python
#test_so.pyfrom ctypes import cdll
import os

p = os.getcwd() + '/libfunc.so'
f = cdll.LoadLibrary(p)
print f.func(99)  

測試如下

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

subprocess

C語言設計一個完整的可執(zhí)行文件,然后python通過subprocess來執(zhí)行該可執(zhí)行文件,本質(zhì)上是fork+execve。

舉例如下,C語言代碼為

/* 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代碼為

#!/usr/bin/env python
# test_subprocess.py
import os
import subprocess

subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99'])  

測試如下

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

C語言中運行python程序

C語言使用popen/system或者直接以系統(tǒng)調(diào)用級fork+exec來運行python程序也是一種混編的手段了。

舉例如下,Python代碼如下

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

C語言代碼如下

/* 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;
}

測試如下

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

python對C語言擴展的支持

很多編程語言都為C語言擴展添加了支持,這有兩種原因:(1)語言設計之初,可以充分的利用C語言已有的庫來做很多擴展;(2)C語言的運行效率高。

python也不例外,從誕生那天起,很多庫都是C語言寫的。python的C語言擴展中涉及到python的數(shù)據(jù)結構與C語言的對應,擴展方法其實是用C語言編寫一個共享庫,只是這個共享庫中的接口是一個規(guī)范的,可以被python識別的。

為了說明如何擴展,我這里先假設一個在python下的函數(shù)功能,代碼如下

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

如上,希望的函數(shù)功能是,參數(shù)是任意多個數(shù)字組成的列表(姑且排除其他數(shù)據(jù)結構),返回每個列表的元素之和的乘積。

姑且先把python代碼寫了,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

帶上之前一直測試的平方func,這個實現(xiàn)相對簡單,希望python寫出來的func可以和C語言擴展出來的結果一致。

先用C語言寫上這些函數(shù)的實現(xiàn),其中func3用上了一個表示任意多個任意長的數(shù)組的數(shù)據(jù)結構y_t,而x_t用來表示單個數(shù)組。

/* 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);
}

上面定義了三個函數(shù),func2代表平方,func3代表之前所說的功能,又因y_t這個結構可能都是動態(tài)分配出來的,所以給個歸還內(nèi)存的方法。

剛才說過python擴展的話,需要把這個共享庫的接口“標準化”一下。于是我們就包裝一下,并給個python加載的入口。

/* wrap.c */
#include <Python.h>
#include <stdlib.h>
#include "colin.h"
PyObject* wrap_func2(PyObject* self, PyObject* args)
{
 int n, result;
 /* 從參數(shù)列表中導出一個整形,用"i" */
 if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &n))
  return NULL;

 /* 用C語言的庫實現(xiàn)來計算 */
 result = func2(n);
 /* 計算結果必須要導成python識別的類型 */
 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));
 /* 先數(shù)數(shù)有多少個參數(shù),也就是列表的個數(shù) */
 size = PyTuple_Size(args);
 /* 把數(shù)組的個數(shù)先分配了 */
 y->len = size;
 y->ax = malloc(sizeof(x_t)*size);
 /* 遍歷python里各個列表(參數(shù)) */
 for(i=0;i<size;i++) {
  /* 先獲得第i個參數(shù),是一個列表 */
  p = PyTuple_GetItem(args, i);
  /* 獲得列表的長度 */
  size2 = PyList_Size(p);
  /* 為數(shù)組分配好空間 */
  y->ax[i].len = size2;
  y->ax[i].a = malloc(sizeof(int)*size2);
  /* 遍歷列表,依次把列表里的數(shù)轉到數(shù)組里 */
  for(j=0;j<size2;j++) {
   q = PyList_GetItem(p, j);
   PyArg_Parse(q,"i",&y->ax[i].a[j]);
  }
 }

 /* 用C語言的庫實現(xiàn)來計算 */
 result = func3(y);
 free_y_t(y);
 free(y);
 /* 結果轉成python識別格式 */
 return Py_BuildValue("i", result);
}

/* 這是接口列表,加載時是只加載此列表的地址,所以這個數(shù)據(jù)結構不能放棧(局部變量)內(nèi),會被清掉 */
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加載的時候的接口 */
/* 注意,既然庫名叫colin,此函數(shù)必須交initcolin */
void initcolin()
{
 PyObject *m;
 m = Py_InitModule("colin", colinMethods);
}

過程中,我猜測PyArg_VaParse應該功能更為強大,可是反復測沒有成功,也沒細看文檔。

測試一下

$ 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語言寫的函數(shù)和python寫的函數(shù)結果一致。

以上這篇淺談python和C語言混編的幾種方式(推薦)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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