一、问题
Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及,在此作一总结。
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
/***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
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
#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:"<<a<<endl; } 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
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
#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="<<num<<endl; 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
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
#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()。
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int fac(int n) { if (n < 2) return(1); return (n)*fac(n-1); } char *reverse(char *s) { register char t, *p = s, *q = (s + (strlen(s) - 1)); while (s && (p < q)) { t = *p; *p++ = *q; *q-- = t; } return(s); } int test() { 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; } #include "Python.h" static PyObject * Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args) { int num; if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) return NULL; return (PyObject*)Py_BuildValue("i", fac(num)); } static PyObject * Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args) { char *orig_str; char *dupe_str; PyObject* retval; if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &orig_str)) return NULL; retval = (PyObject*)Py_BuildValue("ss", orig_str, dupe_str=reverse(strdup(orig_str))); free(dupe_str); #防止内存泄漏 return retval; } static PyObject * Extest_test(PyObject *self, PyObject *args) { test(); return (PyObject*)Py_BuildValue(""); } static PyMethodDef ExtestMethods[] = { { "fac", Extest_fac, METH_VARARGS }, { "doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS }, { "test", Extest_test, METH_VARARGS }, { NULL, NULL }, }; void initExtest() { Py_InitModule("Extest", ExtestMethods); }
Python.h头文件在大多数类Unix系统中会在/usr/local/include/python2.x或/usr/include/python2.x目录中,系统一般都会知道文件安装的路径。
增加包装函数,所在模块名为Extest,那么创建一个包装函数叫Extest_fac(),在Python脚本中使用是先import Extest,然后调用Extest.fac(),当 Extest.fac()被调用时,包装函数 Extest_fac()会被调用,包装函数接受一个 Python的整数参数,把它转为C的整数,然后调用C的fac()函数,得到一个整型的返回值,最后把这个返回值转为Python的整型数做为整个函数调用的结果返回回去。其他两个包装函数Extest_doppel()和Extest_test()类似。
从Python到C的转换用PyArg_Parse*系列函数, int PyArg_ParseTuple():把Python传过来的参数转为C;int PyArg_ParseTupleAndKeywords()与PyArg_ParseTuple()作用相同,但是同时解析关键字参数;它们 的用法跟C的sscanf函数很像,都接受一个字符串流,并根据一个指定的格式字符串进行解析,把结果放入到相应的指针所指的变量中去,它们的返回值为1表示解析成功,返回值为0表示失败。 从C到Python的转换函数是PyObject* Py_BuildValue():把C的数据转为Python的一个对象或一组对象,然后返回之;Py_BuildValue的用法跟sprintf很像,把所有的参数按格式字符串所指定的格式转换成一个Python的对象。
C与Python之间数据转换的转换代码:
为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组,以便于Python解释器能够导入并调用它们,每一个数组都包含了函数在Python中的名字,相应的包装函数的名字以及一个METH_VARARGS常量,METH_VARARGS表示参数以tuple形式传入。 若需要使用 PyArg_ParseTupleAndKeywords()函数来分析命名参数的话,还需要让这个标志常量与METH_KEYWORDS常量进行逻辑与运算常量 。数组最后用两个NULL来表示函数信息列表的结束。
所有工作的最后一部分就是模块的初始化函数,调用Py_InitModule()函数,并把模块名和ModuleMethods[]数组的名字传递进去,以便于解释器能正确的调用模块中的函数。
(3)编译
为了让新Python的扩展能被创建,需要把它们与Python库放在一起编译,distutils包被用来编译、安装和分发这些模块、扩展和包。
创建一个setup.py 文件,编译最主要的工作由setup()函数来完成:
#!/usr/bin/env python from distutils.core import setup, Extension MOD = 'Extest' setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest2.c'])])
Extension()第一个参数是(完整的)扩展的名字,如果模块是包的一部分的话,还要加上用'.'分隔的完整的包的名字。上述的扩展是独立的,所以名字只要写"Extest"就行;sources参数是所有源代码的文件列表,只有一个文件Extest2.c。setup需要两个参数:一个名字参数表示要编译哪个内容;另一个列表参数列出要编译的对象,上述要编译的是一个扩展,故把ext_modules参数的值设为扩展模块的列表。
运行setup.py build命令就可以开始编译我们的扩展了,提示部分信息:
creating build/lib.linux-x86_64-2.6 gcc -pthread -shared build/temp.linux-x86_64-2.6/Extest2.o -L/usr/lib64 -lpython2.6 -o build/lib.linux-x86_64-2.6/Extest.so
(4)导入和测试
你的扩展会被创建在运行setup.py脚本所在目录下的build/lib.*目录中,可以切换到那个目录中来测试模块,或者也可以用命令把它安装到Python中:python setup.py install,会提示相应信息。
测试模块:
(5)引用计数和线程安全
Python对象引用计数的宏:Py_INCREF(obj)增加对象obj的引用计数,Py_DECREF(obj)减少对象obj的引用计数。Py_INCREF()和Py_DECREF()两个函数也有一个先检查对象是否为空的版本,分别为Py_XINCREF()和Py_XDECREF()。
编译扩展的程序员必须要注意,代码有可能会被运行在一个多线程的Python环境中。这些线程使用了两个C宏Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS, 通过将代码和线程隔离,保证了运行和非运行时的安全性,由这些宏包裹的代码将会允许其他线程的运行。
三、C/C++调用Python
C++可以调用Python脚本,那么就可以写一些Python的脚本接口供C++调用了,至少可以把Python当成文本形式的动态链接库,
需要的时候还可以改一改,只要不改变接口。缺点是C++的程序一旦编译好了,再改就没那么方便了。
(1)Python脚本:pytest.py
#test function def add(a,b): print "in python function add" print "a = " + str(a) print "b = " + str(b) print "ret = " + str(a+b) return def foo(a): print "in python function foo" print "a = " + str(a) print "ret = " + str(a * a) return class guestlist: def __init__(self): print "aaaa" def p(): print "bbbbb" def __getitem__(self, id): return "ccccc" def update(): guest = guestlist() print guest['aa'] #update()
(2)C++代码:
/**g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6**/ #include <Python.h> int main(int argc, char** argv) { // 初始化Python //在使用Python系统前,必须使用Py_Initialize对其 //进行初始化。它会载入Python的内建模块并添加系统路 //径到模块搜索路径中。这个函数没有返回值,检查系统 //是否初始化成功需要使用Py_IsInitialized。 Py_Initialize(); // 检查初始化是否成功 if ( !Py_IsInitialized() ) { return -1; } // 添加当前路径 //把输入的字符串作为Python代码直接运行,返回0 //表示成功,-1表示有错。大多时候错误都是因为字符串 //中有语法错误。 PyRun_SimpleString("import sys"); PyRun_SimpleString("print '---import sys---'"); PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')"); PyObject *pName,*pModule,*pDict,*pFunc,*pArgs; // 载入名为pytest的脚本 pName = PyString_FromString("pytest"); pModule = PyImport_Import(pName); if ( !pModule ) { printf("can't find pytest.py"); getchar(); return -1; } pDict = PyModule_GetDict(pModule); if ( !pDict ) { return -1; } // 找出函数名为add的函数 printf("----------------------\n"); pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "add"); if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) { printf("can't find function [add]"); getchar(); return -1; } // 参数进栈 PyObject *pArgs; pArgs = PyTuple_New(2); // PyObject* Py_BuildValue(char *format, ...) // 把C++的变量转换成一个Python对象。当需要从 // C++传递变量到Python时,就会使用这个函数。此函数 // 有点类似C的printf,但格式不同。常用的格式有 // s 表示字符串, // i 表示整型变量, // f 表示浮点数, // O 表示一个Python对象。 PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",3)); PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l",4)); // 调用Python函数 PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); //下面这段是查找函数foo 并执行foo printf("----------------------\n"); pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "foo"); if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) { printf("can't find function [foo]"); getchar(); return -1; } pArgs = PyTuple_New(1); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",2)); PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); printf("----------------------\n"); pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "update"); if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) { printf("can't find function [update]"); getchar(); return -1; } pArgs = PyTuple_New(0); PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("")); PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); Py_DECREF(pName); Py_DECREF(pArgs); Py_DECREF(pModule); // 关闭Python Py_Finalize(); return 0; }
(3)C++编译成二进制可执行文件:g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6,编译选项需要手动指定Python的include路径和链接接路径(Python版本号根据具体情况而定)。
(4)运行结果:
四、总结
(1)Python和C/C++的相互调用仅是测试代码,具体的项目开发还得参考Python的API文档。
(2)两者交互,C++可为Python编写扩展模块,Python也可为C++提供脚本接口,更加方便于实际应用。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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