用C语言对Python进行扩展

作者: jockerMe | 来源:发表于2017-04-19 21:10 被阅读164次

    python C 扩展代码
    优点:

    • 可以添加额外的功能:Python的多线程模型受限于GIL锁,自身提供的多线程模型实际上只能同时运行一个线程,但可以通过C扩展解决这个问题~
    • 性能提升:可以用Python构建模型,然后找出性能瓶颈的部分,用C进行重构
    • 私密性提升:解释性语言都是通过源码执行,然而源码文件缺少私密性,虽然可以发布预编译过的pyc文件。但是仍没有足够的安全性,所以可以通过C扩展,将一些核心模块通过C语言编写,发布编译后的二进制文件

    Note:以下是PythonC扩展的代码示例,关键部分加入代码注释

        1 #include <stdio.h>
        2 #include <stdlib.h>
        3 #include <string.h>
        4 #include "Python.h"
        5 # "Python.h" 引入python api 头文件,这样才可以调用Python的C api 对C源码 进行包装
        6 #define BUFSIZE 10
        7 # 定义递归函数 fac 计算阶乘
        8 int fac(int n){
        9     if(n < 2)
       10         return 1;
       11     return n * fac(n - 1);
       12 }
       13 # 包装函数的用处就是先把python的值传递给C
            # 然后再把C中函数的计算结果转换成Python对象返回给Python
            # 需要为所有想被Python环境访问到的函数都增加一个静态函数,返回类型为PyObject *
            # 函数名格式为模块名_函数名;
       14 static PyObject * Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args)
       15 {
       16     int num;
            # PyArg_ParseTuple(args,"i",&num)
            # 第一个参数是被解析的参数变量
            # 第二个参数是一个字符串,告诉我们如何解析元组中的每一个字符
            # "i" 代表整形, "s"代表字符串类型,"O"则代表一个Python对象
            #  接下来的参数是你希望通过PyArg函数解析并且保存的元素
       17     if(!(PyArg_ParseTuple(args,"i",&num))){
       18         return NULL;
       19     }
             # Py_BuildValue()
             # 将C 的数据类型与Python 的数据类型进行相互转换
             # 这里的i 表示将c语言的int 型 转为python 的int 型。
       20     return (PyObject *)Py_BuildValue("i",fac(num));
       21 }
       22
       23 char *reverse(char *s){
       24     register char t;
       25     char *p = s;
       26     char *q = (s + strlen(s) - 1);
       27     while(p < q)
       28     {
       29         t = *p;
       30         *p++ = *q;
       31         *q-- = t;
       32     }
       33     return s;
       34 }
       35 static PyObject * Extest_reverse(PyObject *self, PyObject *args){
       36     char *orignal;
       37     if(!(PyArg_ParseTuple(args,"s",&orignal))){
       38         return NULL;
       39     }
                # 这里与上述代码描述类似, 
                # 区别是将C语言的字符型变量转为Python 的字符型变量
       40     return (PyObject *)Py_BuildValue("s", reverse(orignal));
       41 }
       42
       43
            # 我们已经创建了几个包装函数,需要将这些函数列出来,以便Python解释器
            # 能够导入并且调用这些函数
            # 每一个数组都包含一个函数信息,METH_VARARGS代表参数以tuple的形式传入
            # 最后一个数组放置两个NULL 值,代表声明结束
       57 static PyMethodDef
       58 ExtestMethods[] = {
       59     {"fac",Extest_fac,METH_VARARGS},
       60     {"reverse",Extest_reverse,METH_VARARGS},
       61     {NULL,NULL},
       62 };
       63
            # 模块初始化,这部分代码在模块被Python导入时进行调用
       64 void initExtest(){
       65     Py_InitModule("Extest",ExtestMethods);
       66 }
    

    编译与测试
    为了让你的新Python扩展可以被创建,你需要将这些扩展与Python库放在一起编译。python的distutils包被用来编译,安装和分发这些模块,扩展,和包。

    • 创建setup.py
      我们在安装Python第三方包时,很多情况下会用到 Python setup.py install这个命令。
      下面我们来了解下setup.py文件的内容。
      编译的最主要内容都由setup函数完成,你需要为每一个扩展创建一个Extension实例。
    #!/usr/bin/env python
    from distutils.core import setup, Extension
            MOD = "Extest"
            setup(name = MOD , ext_modules = [Extension(MOD, sources = ['Extest.c'])])
    # Extension 第一个参数是扩展的名字
    # 如果模块是包的一部分,还需要加".";
    # 第二个参数是源码的代码文件列表
    
    • 通过运行setup.py来编译和链接你的代码
    python setup.py build
    
    • 进行调试
    from ctypes import *
    import os 
    # 编译后生成的*.so文件路径
    extest = cdll.LoadLibrary(os.getwd() + 'Extest.so')
    print extest.fac(4)
    

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