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c语言调用python程序(C语言与Python如何相互调用)

时间2025-06-20 14:27:35分类IT科技浏览7919
导读: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*/ intfunc(inta) { returna*a; }

python代码为

#!/usr/bin/envpython #test_so.py fromctypesimportcdll importos p=os.getcwd()+/libfunc.so f=cdll.LoadLibrary(p) printf.func(99)

测试如下:

$gcc-fPIC-sharedfunc.c-olibfunc.so $./test_so.py 9801

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<stdio.h> intfunc(inta) { returna*a; } intmain(intargc,char**argv) { intx; sscanf(argv[1],"%d",&x); printf("%d\n",func(x)); return0; }

Python代码为

#!/usr/bin/envpython #test_subprocess.py importos importsubprocess subprocess.call([os.getcwd()+/a.out,99])

测试如下:

$gcctest.c-oa.out $./test_subprocess.py 9801

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/envpython #test.py importsys x=int(sys.argv[1]) printx*x

C语言代码如下:

/*test.c*/ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> intmain() { FILE*f; chars[1024]; intret; f=popen("./test.py99","r"); while((ret=fread(s,1,1024,f))>0){ fwrite(s,1,ret,stdout); } fclose(f); return0; }

测试如下:

$gcctest.c $./a.out 9801

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:

deffunc(*a): res=1 foriinrange(len(a)): res*=sum(a[i]) returnres

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/envpython #test.py importcolin deffunc(*a): res=1 foriinrange(len(a)): res*=sum(a[i]) returnres 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

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*/ #ifndefColin_h #defineColin_h typedefstruct{ int*a; intlen; }x_t; typedefstruct{ x_t*ax; intlen; }y_t; intfunc2(inta); intfunc3(y_t*p); voidfree_y_t(y_t*p); #endif /*colin.c*/ #include"colin.h" #include<stdlib.h> intfunc2(inta) { returna*a; } intfunc3(y_t*p) { intresult; intsum; inti,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; } returnresult; } voidfree_y_t(y_t*p) { inti; for(i=0;i<p->len;i++){ free(p->ax[i].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<Python.h> #include<stdlib.h> #include"colin.h" PyObject*wrap_func2(PyObject*self,PyObject*args) { intn,result; /*从参数列表中导出一个整形                 ,用"i"*/ if(!PyArg_ParseTuple(args,"i",&n)) returnNULL; /*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*/ returnPy_BuildValue("i",result); } PyObject*wrap_func3(PyObject*self,PyObject*args) { intn,result; inti,j; intsize,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[i].len=size2; y->ax[i].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[i].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*/ returnPy_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*/ staticPyMethodDefcolinMethods[]= { {"func2",wrap_func2,METH_VARARGS,"Justatest"}, {"func3",wrap_func3,METH_VARARGS,"Justatest"}, {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*/ voidinitcolin() { 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-sharedcolin.cwrap.c-ocolin.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                     。

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