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/env python
#test_so.py
from ctypes import cdll
import os
p = os.getcwd() + '/libfunc.so'
f = cdll.LoadLibrary(p)
print f.func(99)
测试如下
$ gcc -fPIC -shared func.c -o libfunc.so
$ ./test_so.py
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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 */#includeint func(int a)
{
return a*a;
}
int main(int argc, char **argv)
{
int x;
sscanf(argv[1], "%d", &x);
printf("%d\n", func(x));
return 0;
}
Python代码为
#!/usr/bin/env python#test_subprocess.pyimportosimportsubprocess
subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out','99'])
测试如下
$ gcc test.c -o a.out$ ./test_subprocess.py
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