python和C語言混編的幾種方式


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  作者:窗戶

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  Python這些年風頭一直很盛,占據了很多領域的位置,Web、大數據、人工智能、運維均有它的身影,甚至圖形界面做的也很順,乃至full-stack這個詞語剛出來的時候,似乎就是為了描述它。

  Python雖有GIL的問題導致多線程無法充分利用多核,但后來的multiprocess可以從多進程的角度來利用多核,甚至affinity可以綁定具體的CPU核,這個問題也算得到解決。雖基本為全棧語言,但有的時候為了效率,可能還是會去考慮和C語言混編。混編是計算機里一個不可回避的話題,涉及的東西很多,技術、架構、團隊情況、管理、客戶等各個環節可能對其都有影響,混編這個問題我想到時候再開一貼專門討論。本文只講python和C混編的方式,大致有如下幾種方式(本文背景是linux,其他平台可以類比):

  

  共享庫

  使用C語言編譯產生共享庫,然后python使用ctype庫里的cdll來打開共享庫。

  舉例如下,C語言代碼為

/* func.c */
int
func(int a) { return a*a; }

  python代碼為

#!/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)

  測試如下

$ gcc -fPIC -shared func.c -o libfunc.so
$ ./test_so.py
9801

  

  subprocess

  C語言設計一個完整的可執行文件,然后python通過subprocess來執行該可執行文件,本質上是fork+execve。

  舉例如下,C語言代碼為

/* test.c */
#include <stdio.h>
int 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代碼為

#!/usr/bin/env python
# test_subprocess.py
import os
import subprocess

subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99'])

  測試如下

$ gcc test.c -o a.out
$ ./test_subprocess.py
9801

  

  C語言中運行python程序

  C語言使用popen/system或者直接以系統調用級fork+exec來運行python程序也是一種混編的手段了。

  舉例如下,Python代碼如下

#!/usr/bin/env python
# test.py
import sys
x = int(sys.argv[1])
print x*x

  C語言代碼如下

/* test.c */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main()
{
        FILE *f;
        char s[1024];
        int ret;

        f = popen("./test.py 99", "r");
        while((ret=fread(s,1,1024,f))>0) {
                fwrite(s,1,ret,stdout);
        }
        fclose(f);
        return 0;
}

  測試如下

$ gcc test.c
$ ./a.out
9801

  

  python對C語言擴展的支持

  很多編程語言都為C語言擴展添加了支持,這有兩種原因:(1)語言設計之初,可以充分的利用C語言已有的庫來做很多擴展;(2)C語言的運行效率高。

  python也不例外,從誕生那天起,很多庫都是C語言寫的。python的C語言擴展中涉及到python的數據結構與C語言的對應,擴展方法其實是用C語言編寫一個共享庫,只是這個共享庫中的接口是一個規范的,可以被python識別的。

  為了說明如何擴展,我這里先假設一個在python下的函數功能,代碼如下

def func(*a):
    res=1
    for i in range(len(a)):
        res *= sum(a[i])
    return res

  如上,希望的函數功能是,參數是任意多個數字組成的列表(姑且排除其他數據結構),返回每個列表的元素之和的乘積。

  姑且先把python代碼寫了,如下所示

#!/usr/bin/env python
# test.py
import colin

def func(*a):
    res=1
    for i in range(len(a)):
        res *= sum(a[i])
    return res

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

  帶上之前一直測試的平方func,這個實現相對簡單,希望python寫出來的func可以和C語言擴展出來的結果一致。

  先用C語言寫上這些函數的實現,其中func3用上了一個表示任意多個任意長的數組的數據結構y_t,而x_t用來表示單個數組。

/* colin.h */
#ifndef Colin_h
#define Colin_h
typedef struct {
        int *a;
        int len;
} x_t;
typedef struct {
        x_t *ax;
        int len;
} y_t;
int func2(int a);
int func3(y_t *p);
void free_y_t(y_t *p);
#endif

  

/* colin.c */
#include "colin.h"
#include <stdlib.h>

int func2(int a)
{
        return a*a;
}

int func3(y_t *p)
{
        int result;
        int sum;
        int i, 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;
        }

        return result;
}

void free_y_t(y_t *p)
{
        int i;
        for(i=0;i<p->len;i++) {
                free(p->ax[i].a);
        }
        free(p->ax);
}

  上面定義了三個函數,func2代表平方,func3代表之前所說的功能,又因y_t這個結構可能都是動態分配出來的,所以給個歸還內存的方法。

  剛才說過python擴展的話,需要把這個共享庫的接口“標准化”一下。於是我們就包裝一下,並給個python加載的入口。

/* wrap.c */
#include <Python.h>
#include <stdlib.h>
#include "colin.h"
PyObject* wrap_func2(PyObject* self, PyObject* args)
{
        int n, result;
        /* 從參數列表中導出一個整形,用"i" */
        if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &n))
                return NULL;

        /* 用C語言的庫實現來計算 */
        result = func2(n);
        /* 計算結果必須要導成python識別的類型 */
        return Py_BuildValue("i", result);
}

PyObject* wrap_func3(PyObject* self, PyObject* args)
{
        int n, result;
        int i, j;
        int size, size2;
        PyObject *p,*q;
        y_t *y;

        y = malloc(sizeof(y_t));
        /* 先數數有多少個參數,也就是列表的個數 */
        size = PyTuple_Size(args);
        /* 把數組的個數先分配了 */
        y->len = size;
        y->ax = malloc(sizeof(x_t)*size);
        /* 遍歷python里各個列表(參數) */
        for(i=0;i<size;i++) {
                /* 先獲得第i個參數,是一個列表 */
                p = PyTuple_GetItem(args, i);
                /* 獲得列表的長度 */
                size2 = PyList_Size(p);
                /* 為數組分配好空間 */
                y->ax[i].len = size2;
                y->ax[i].a = malloc(sizeof(int)*size2);
                /* 遍歷列表,依次把列表里的數轉到數組里 */
                for(j=0;j<size2;j++) {
                        q = PyList_GetItem(p, j);
                        PyArg_Parse(q,"i",&y->ax[i].a[j]);
                }
        }

        /* 用C語言的庫實現來計算 */
        result = func3(y);
        free_y_t(y);
        free(y);
        /* 結果轉成python識別格式 */
        return Py_BuildValue("i", result);
}

/* 這是接口列表,加載時是只加載此列表的地址,所以這個數據結構不能放棧(局部變量)內,會被清掉 */
static PyMethodDef colinMethods[] =
{
        {"func2", wrap_func2, METH_VARARGS, "Just a test"},
        {"func3", wrap_func3, METH_VARARGS, "Just a test"},
        {NULL, NULL, METH_NOARGS, NULL}
};

/* python加載的時候的接口 */
/* 注意,既然庫名叫colin,此函數必須交initcolin */
void initcolin()
{
        PyObject *m;
        m = Py_InitModule("colin", colinMethods);
}

  過程中,我猜測PyArg_VaParse應該功能更為強大,可是反復測沒有成功,也沒細看文檔。

  測試一下

$ gcc -I /usr/include/python2.7/ -fPIC -shared colin.c wrap.c -o colin.so
$ ./test.py
f =  9801
g =  729000
h =  729000

  可以看到,C語言寫的函數和python寫的函數結果一致。

  


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