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ctypes: 可直接调用c语言动态链接库。
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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)
二、Python调用C/C++
1、Python调用C动态链接库
Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。
（1）C语言文件：pycall.c
[html] view plain copy
/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/
#include stdio.h
#include stdlib.h
int foo(int a, int b)
{
printf("you input %d and %d\n", a, b);
return a+b;
}
（2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。使用g++编译生成C动态库的代码中的函数或者方法时，需要使用extern "C"来进行编译。
（3）Python调用动态库的文件：pycall.py
[html] view plain copy
import ctypes
ll = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = ll("./libpycall.so")
lib.foo(1, 3)
print '***finish***'
（4）运行结果：
2、Python调用C++(类)动态链接库
需要extern "C"来辅助，也就是说还是只能调用C函数，不能直接调用方法，但是能解析C++方法。不是用extern "C"，构建后的动态链接库没有这些函数的符号表。
（1）C++类文件：pycallclass.cpp
[html] view plain copy
#include iostream
using namespace std;
class TestLib
{
public:
void display();
void display(int a);
};
void TestLib::display() {
cout"First display"endl;
}
void TestLib::display(int a) {
cout"Second display:"aendl;
}
extern "C" {
TestLib obj;
void display() {
obj.display();
}
void display_int() {
obj.display(2);
}
}
（2）g++编译生成动态库libpycall.so：g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpp。
（3）Python调用动态库的文件：pycallclass.py
[html] view plain copy
import ctypes
so = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = so("./libpycallclass.so")
print 'display()'
lib.display()
print 'display(100)'
lib.display_int(100)
（4）运行结果：
3、Python调用C/C++可执行程序
（1）C/C++程序：main.cpp
[html] view plain copy
#include iostream
using namespace std;
int test()
{
int a = 10, b = 5;
return a+b;
}
int main()
{
cout"---begin---"endl;
int num = test();
cout"num="numendl;
cout"---end---"endl;
}
（2）编译成二进制可执行文件：g++ -o testmain main.cpp。
（3）Python调用程序：main.py
[html] view plain copy
import commands
import os
main = "./testmain"
if os.path.exists(main):
rc, out = commands.getstatusoutput(main)
print 'rc = %d, \nout = %s' % (rc, out)
print '*'*10
f = os.popen(main)
data = f.readlines()
f.close()
print data
print '*'*10
os.system(main)
（4）运行结果：
4、扩展Python（C++为Python编写扩展模块）
所有能被整合或导入到其它python脚本的代码，都可以被称为扩展。可以用Python来写扩展，也可以用C和C++之类的编译型的语言来写扩展。Python在设计之初就考虑到要让模块的导入机制足够抽象。抽象到让使用模块的代码无法了解到模块的具体实现细节。Python的可扩展性具有的优点：方便为语言增加新功能、具有可定制性、代码可以实现复用等。
为 Python 创建扩展需要三个主要的步骤：创建应用程序代码、利用样板来包装代码和编译与测试。
（1）创建应用程序代码
[html] view plain copy
#include stdio.h
#include stdlib.h
#include string.h
int fac(int n)
{
if (n 2) return(1); /* 0! == 1! == 1 */
return (n)*fac(n-1); /* n! == n*(n-1)! */
}
char *reverse(char *s)
{
register char t, /* tmp */
*p = s, /* fwd */
*q = (s + (strlen(s) - 1)); /* bwd */
while (p q) /* if p q */
{
t = *p; /* swap move ptrs */
*p++ = *q;
*q-- = t;
}
return(s);
}
int main()
{
char s[BUFSIZ];
printf("4! == %d\n", fac(4));
printf("8! == %d\n", fac(8));
printf("12! == %d\n", fac(12));
strcpy(s, "abcdef");
printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \
reverse(s));
strcpy(s, "madam");
printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \
reverse(s));
return 0;
}
上述代码中有两个函数，一个是递归求阶乘的函数fac()；另一个reverse()函数实现了一个简单的字符串反转算法，其主要目的是修改传入的字符串，使其内容完全反转，但不需要申请内存后反着复制的方法。
（2）用样板来包装代码
接口的代码被称为“样板”代码，它是应用程序代码与Python解释器之间进行交互所必不可少的一部分。样板主要分为4步：a、包含Python的头文件；b、为每个模块的每一个函数增加一个型如PyObject* Module_func()的包装函数；c、为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组；d、增加模块初始化函数void initModule()。
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)
12
#include stdio.h
#include stdlib.h
#include Python.h
static PyObject *
wmf_reverse(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs) {
static char* kwlist[] = {"name", NULL};
char *name = NULL;
PyObject *retval = NULL;
// 问题1: 只取一个字符串，format应该是"s"
// if(PyArg_ParseTupleAndKeywords(args,keyds,"isi",kwlist,name))
if (PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kwargs, "s", kwlist, name)) {
retval = (PyObject *)Py_BuildValue("i",1);
printf("%s\n", name);
// 问题2：不要释放
// free(name);
} else {
retval = (PyObject *)Py_BuildValue("i",0);
}
return retval;
}
static PyMethodDef
wmf_methods[] = {
{"reverse",(PyCFunction)wmf_reverse, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, "reverse"},
// 问题3：方法定义表，应该用一条空记录来表示结束。
{NULL, NULL, 0, NULL},
};
// 问题4：没有定义module
static struct PyModuleDef
wmf_module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"wmf", /* name of module */
NULL, /* module documentation, may be NULL */
-1, /* size of per-interpreter state of the module,
or -1 if the module keeps state in global variables. */
wmf_methods,
};
// 问题5：入口函数要声明为：PyMODINIT_FUNC
PyMODINIT_FUNC
PyInit_wmf(void) {
// 问题6：Py_InitModule要初始化的是模块，不是方法。所以传方法定义是错误的。
// 另外，python2.x是用Py_Init_module，python3.x改用PyModule_Create了。
// 两者略有差别，自己注意一下吧。这里我用的是python3.x。
//Py_InitModule("wmf",ExtestMethods);
PyObject *m;
m = PyModule_Create(wmf_module);
if (m == NULL) {
return NULL;
}
return m;
}
if
__name__=="__main__":
'main'
当脚本作为执行脚本时__name__的值为__main__当脚本作为模块时__name__为模块文件名。举个例子，a.py作为执行脚本时__name__的值是__main__。有2个脚本，a.py和b.py，a中引入b,执行a.py时，在b中模块的__name__就是b.py