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使用Python的ctypes，我们可以直接调用由C直接编译出来的函数。其实就是调用动态链接库中的函数。为什么我们需要这样做呢，因为有些时候，我们可能需要一个性能上比较讲究的算法，有些时候，我们可以在Python中使用已经有了的现成的被封闭在动态链接库中的函数。下面是如何调用的示例。
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首先，我们用一个乘法来表示一个算法功能。下面是C的程序：
int multiply(int num1, int num2){
return num1 * num2;
}
如果在Windows下，你可能需要写成下面这个样子：
#include windows.h
BOOL APIENTRYDll
Main(HANDLE hModule, DWORD dwReason, LPVOID lpReserved){
return TRUE;
}
__declspec(dllexport)
intmultiply(int num1, int num2){
return num1 * num2;
}
然后，自然是把这个C文件编成动态链接库：
Linux下的编译：
gcc -c -fPIC libtest.c
gcc -shared libtest.o -o libtest.so
Windows下的编译：
cl -LD libtest.c -libtest.dll
于是在我们的Python中可以这样使用：
(其中的libtest.so在Windows下改成libtest.dll即可)
from ctypes import *
import os
libtest = cdll.LoadLibrary(os.getcwd() + '/libtest.so')
print libtest.multiply(2, 2)4
注意：上面的Python脚本中需要把动态链接库放到当前目录中。
这个事情做过好多遍，摸索的过程基本这样的:
1. 通过stdout通信...土到爆，但上手极快，简单粗暴；
2. 调用原始的python.h 接口，编写可以被python import 的so，支持python调用c++接口，c++接口调用python同样的方式；
3. 使用boost-python 完成2中的功能，接口简单很多，本质上没有不同；
这里遇到的主要几个问题在于：
1. 数据的序列化反序列化，因为有时c++和python之间通信的不是基本类型，可能是用户自定义类型；
2. 多线程的问题，c++多线程调python接口时，需要注意GIL的使用，貌似因为python解释器不是线程安全的；
3.
对象传递，大多数情况下，如果只是静态接口调用，都比较简单，考虑一种情况：c++中的对象的一个函数调用python一个接口，这个python接口中
又需要反过来调用这个对象中的另一个接口，这里就需要考虑怎么把对象相互传递，我这里是把对象指针地址传递到python中，在python中调用一个
c++的静态接口，带上地址和其他需要的参数，在这个c++的静态接口中，把地址转换成指针在调用..
要搞明白如何让python调用C/C++代码(也就是写python的extension)，你需要征服手册中的Extending embedding厚厚的一章。在昨天花了一个小时看地头晕脑胀，仍然不知道如何写python的extension后，查阅了一些其他书籍，最终在Python Programming On Win32书中找到了教程。
1. 首先要明白的是，所谓的python扩展（也就是你提供给python的c/c++代码，不一定是c/c++代码，可以是其他语言写的代码)是一个dll,并且这个dll放在本机python安装目录下的DLLs目录下（譬如我机器上的路径是：F:/Program Files/Python25/DLLs)，假如我们接下来要写的扩展module名为mb,python调用的代码为：import mbmb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")
2. 搭建环境，我们要使用python提供的c头文件和lib库来进行扩展的开发。
在vs 2005下点击菜单 "工具"-"选项", 打开选项对话框，选择"项目和解决方案-VC++目录", 然后在右边"显示以下内容的目录"得comboBox上选择"包含文件”，添加python的include目录(我的机器上是"F:/Program Files/Python25/include"),然后选择库文件,添加python的libs目录(我的机器上是"F:/Program Files/Python25/libs")。
既然扩展是一个dll,接下来我们要建立一个“动态链接库”工程，然后开始写代码：
#include python.h //python.h是包含python一些定义的头文件，在python的include目录下/*我的python版本是2.5, 因为安装python后它没提供debug下的lib库文件，因此你必须生成release版的dll，
想要生成dll版本的，你要到python官网上自己去下载python源代码,当然你可以继续生成release版本的dll,但dll中包含调试信息*/#pragma comment(lib, "python25.lib")//先不管static PyObject* mb_showMsg(PyObject* self, PyObject *args);/*如果你的扩展是mb,那么必须实现一个initmb函数，并且从dll中导出这个函数，但我们在python中调用import mb时，python会去dll里去调用
extern "C" __declspec(dllexport) void initmb(){/*当调用mb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")时， 相当于你告诉python我有一个showMsg函数，我们怎么告诉python去调用我们dll里的mb_showMsg函数呢？技巧就是下面的方式，定义一个字典数据结构，key = showMsg, value =mb_showMsg,METH_VARARGS是函数调用方式，仔细查手册吧*/static PyMethodDef mbMethods[] = {
{"showMsg", mb_showMsg, METH_VARARGS},
{NULL, NULL, NULL} /*sentinel，哨兵，用来标识结束*/};//告诉python我们的模块名叫mb, 模块包含的函数都在mbMethods字典里
PyObject *m = Py_InitModule("mb", mbMethods);}/*接下来实现核心功能showMsg*///第一个self参数我们用不着，具体查手册，第二个参数是python传给我们的参数,它是一个python的参数tuple
static PyObject* mb_showMsg(PyObject* self, PyObject *args){//我们的showMsg函数需要的是一个字符串参数
const char* msg = NULL;/*调用特殊参数解码python传递给我们的参数,s是string,我们传递接收参数的变量地址,
如果你的功能函数需要两个参数，在PyArg_parseTuple后面继续添加接受参数的变量地址，
这个函数的原型是类似printf的不定参数的形式
PyAPI_FUNC(int) PyArg_ParseTuple(PyObject *, const char *, ...);*/if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", msg))
return NULL;//调用MBint r = ::MessageBox(NULL, "hello", "Caption:Form C module", MB_ICONINFORMATION | MB_OK);//返回值return Py_BuildValue("i", r);}将上面这段混杂着大量注释的代码拷贝到你的编辑器里，然后编译生成mb.dll,修改后缀成mb.pyd,然后拷贝到python的DLLs目录下，打开idle(python的交互程序）,写入代码：import mbmb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")
Python是解释性语言, 底层就是用c实现的, 所以用python调用C是很容易的, 下面就总结一下各种调用的方法, 给出例子, 所有例子都在ubuntu9.10, python2.6下试过
1. Python 调用 C (base)
想在python中调用c函数, 如这儿的fact
#include Python.h
int fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * fact(n - 1);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.c, 编成so库,
gcc -fPIC wrapper.c -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
2. Python 调用 C++ (base)
在python中调用C++类成员函数, 如下调用TestFact类中的fact函数,
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
extern "C" //不加会导致找不到initexample
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.cpp, 编成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
3. Python 调用 C++ (Boost.Python)
Boost库是非常强大的库, 其中的python库可以用来封装c++被python调用, 功能比较强大, 不但可以封装函数还能封装类, 类成员.
首先在ubuntu下安装boost.python, apt-get install libboost-python-dev
#include boost/python.hpp
char const* greet()
{
return "hello, world";
}
BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
using namespace boost::python;
def("greet", greet);
}
把代码存为hello.cpp, 编译成so库
g++ hello.cpp -o hello.so -shared -I/usr/include/python2.5 -I/usr/lib/python2.5/config -lboost_python-gcc42-mt-1_34_1
此处python路径设为你的python路径, 并且必须加-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1, 这个库名不一定是这个, 去/user/lib查
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import hello
hello.greet()
'hello, world'
4. python 调用 c++ (ctypes)
ctypes is an advanced ffi (Foreign Function Interface) package for Python 2.3 and higher. In Python 2.5 it is already included.
ctypes allows to call functions in dlls/shared libraries and has extensive facilities to create, access and manipulate simple and complicated C data types in Python - in other words: wrap libraries in pure Python. It is even possible to implement C callback functions in pure Python.
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
extern "C"
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
将代码存为wrapper.cpp不用写python接口封装, 直接编译成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
进入python, 可以如下使用
import ctypes
pdll = ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')
pdll.fact(4)
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在函数声明加入前缀，如
__declspec(dllexport) int Fun(int a, int b)
否则在加载该dll时会提示找不到该符号
在windows下可以通过vs自带的dumpbin工具查看可被调用符号
dumpbin /exports test.dll
C函数在调用过程中关于参数传递和压栈由多种规定，作为dll提供给其他程序调用时，必须明确并统一为同一种调用规定，否则会导致栈破坏，编译器负责具体实现调用规定，主要有以下几种调用规定
python下调用C库有多种方式，ctypes是其中一种比较方便的，调用时首先需要加载dll文件，根据C dll的调用规定不同需要使用不同接口，使用ctypes需要 import ctypes 库
对于简单的C函数，例如 int add(int a, int b) ， 此时就可以直接调用了，如
对于较复杂的C函数的参数情况，ctypes调用时对入参和出餐做一定处理，这里分情况讨论
以上包含了几种主要的参数传递情况，ctypes也提供了一个较为完整的python类型和C类型的对照，如下：
ctypes: 可直接调用c语言动态链接库。
使用步骤：
1 编译好自己的动态连接库
2 利用ctypes载入动态连接库
3 用ctype调用C函数接口时，需要将python变量类型做转换后才能作为函数参数，转换原则见下图：
4 Python若想获取ctypes调用的C函数返回值，需要先指定返回值类型。我们将在接下来的完整Sample中看到如何使用。
#Step 1: test.c#include stdio.h
int add(int a, int b)
{
return a + b;
}#Step 2: 编译动态链接库 ( 如何编译动态链接库在本文不详解，网上资料一大堆。)gcc -fPIC -shared test.c -o libtest.so
#Step 3: test.py
from ctypes import *mylib = CDLL("libtest.so") 或者 cdll.LoadLibrary("libtest.so") add = mylib.add
add.argtypes = [c_int, c_int] # 参数类型，两个int（c_int是ctypes类型，见上表）
add.restype = c_int # 返回值类型，int (c_int 是ctypes类型，见上表）
sum = add(3, 6)