二、Python调用C/C++\x0d\x0a\x0d\x0a\x0d\x0a1、Python调用C动态链接库\x0d\x0a\x0d\x0a 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。\x0d\x0a（1）C语言文件：pycall.c\x0d\x0a\x0d\x0a[html] view plain copy \x0d\x0a/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/ \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0aint foo(int a, int b) \x0d\x0a{ \x0d\x0a printf("you input %d and %d\n", a, b); \x0d\x0a return a+b; \x0d\x0a} \x0d\x0a（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。\x0d\x0a（3）Python调用动态库的文件：pycall.py\x0d\x0a\x0d\x0a[html] view plain copy \x0d\x0aimport ctypes \x0d\x0all = ctypes.cdll.LoadLibrary \x0d\x0alib = ll("./libpycall.so") \x0d\x0alib.foo(1, 3) \x0d\x0aprint '***finish***' \x0d\x0a（4）运行结果：\x0d\x0a\x0d\x0a\x0d\x0a2、Python调用C++(类)动态链接库 \x0d\x0a\x0d\x0a 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。\x0d\x0a（1）C++类文件：pycallclass.cpp\x0d\x0a\x0d\x0a[html] view plain copy \x0d\x0a#include \x0d\x0ausing namespace std; \x0d\x0a \x0d\x0aclass TestLib \x0d\x0a{ \x0d\x0a public: \x0d\x0a void display(); \x0d\x0a void display(int a); \x0d\x0a}; \x0d\x0avoid TestLib::display() { \x0d\x0a cout \x0d\x0ausing namespace std; \x0d\x0aint test() \x0d\x0a{ \x0d\x0a int a = 10, b = 5; \x0d\x0a return a+b; \x0d\x0a} \x0d\x0aint main() \x0d\x0a{ \x0d\x0a cout \x0d\x0a#include \x0d\x0a#include \x0d\x0a \x0d\x0aint fac(int n) \x0d\x0a{ \x0d\x0a if (n
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回答于 2022-11-16
要搞明白如何让python调用C/C++代码(也就是写python的extension)，你需要征服手册中的Extending embedding厚厚的一章。在昨天花了一个小时看地头晕脑胀，仍然不知道如何写python的extension后，查阅了一些其他书籍，最终在Python Programming On Win32书中找到了教程。
1. 首先要明白的是，所谓的python扩展（也就是你提供给python的c/c++代码，不一定是c/c++代码，可以是其他语言写的代码)是一个dll,并且这个dll放在本机python安装目录下的DLLs目录下（譬如我机器上的路径是：F:/Program Files/Python25/DLLs)，假如我们接下来要写的扩展module名为mb,python调用的代码为：import mbmb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")
2. 搭建环境，我们要使用python提供的c头文件和lib库来进行扩展的开发。
在vs 2005下点击菜单 "工具"-"选项", 打开选项对话框，选择"项目和解决方案-VC++目录", 然后在右边"显示以下内容的目录"得comboBox上选择"包含文件”，添加python的include目录(我的机器上是"F:/Program Files/Python25/include"),然后选择库文件,添加python的libs目录(我的机器上是"F:/Program Files/Python25/libs")。
既然扩展是一个dll,接下来我们要建立一个“动态链接库”工程，然后开始写代码：
#include python.h //python.h是包含python一些定义的头文件，在python的include目录下/*我的python版本是2.5, 因为安装python后它没提供debug下的lib库文件，因此你必须生成release版的dll，
想要生成dll版本的，你要到python官网上自己去下载python源代码,当然你可以继续生成release版本的dll,但dll中包含调试信息*/#pragma comment(lib, "python25.lib")//先不管static PyObject* mb_showMsg(PyObject* self, PyObject *args);/*如果你的扩展是mb,那么必须实现一个initmb函数，并且从dll中导出这个函数，但我们在python中调用import mb时，python会去dll里去调用
extern "C" __declspec(dllexport) void initmb(){/*当调用mb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")时， 相当于你告诉python我有一个showMsg函数，我们怎么告诉python去调用我们dll里的mb_showMsg函数呢？技巧就是下面的方式，定义一个字典数据结构，key = showMsg, value =mb_showMsg,METH_VARARGS是函数调用方式，仔细查手册吧*/static PyMethodDef mbMethods[] = {
{"showMsg", mb_showMsg, METH_VARARGS},
{NULL, NULL, NULL} /*sentinel，哨兵，用来标识结束*/};//告诉python我们的模块名叫mb, 模块包含的函数都在mbMethods字典里
PyObject *m = Py_InitModule("mb", mbMethods);}/*接下来实现核心功能showMsg*///第一个self参数我们用不着，具体查手册，第二个参数是python传给我们的参数,它是一个python的参数tuple
static PyObject* mb_showMsg(PyObject* self, PyObject *args){//我们的showMsg函数需要的是一个字符串参数
const char* msg = NULL;/*调用特殊参数解码python传递给我们的参数,s是string,我们传递接收参数的变量地址,
如果你的功能函数需要两个参数，在PyArg_parseTuple后面继续添加接受参数的变量地址，
这个函数的原型是类似printf的不定参数的形式
PyAPI_FUNC(int) PyArg_ParseTuple(PyObject *, const char *, ...);*/if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", msg))
return NULL;//调用MBint r = ::MessageBox(NULL, "hello", "Caption:Form C module", MB_ICONINFORMATION | MB_OK);//返回值return Py_BuildValue("i", r);}将上面这段混杂着大量注释的代码拷贝到你的编辑器里，然后编译生成mb.dll,修改后缀成mb.pyd,然后拷贝到python的DLLs目录下，打开idle(python的交互程序）,写入代码：import mbmb.showMsg("Python's really amazing, I kindda love it!")
Python是解释性语言, 底层就是用c实现的, 所以用python调用C是很容易的, 下面就总结一下各种调用的方法, 给出例子, 所有例子都在ubuntu9.10, python2.6下试过
1. Python 调用 C (base)
想在python中调用c函数, 如这儿的fact
#include Python.h
int fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * fact(n - 1);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.c, 编成so库,
gcc -fPIC wrapper.c -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
2. Python 调用 C++ (base)
在python中调用C++类成员函数, 如下调用TestFact类中的fact函数,
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
extern "C" //不加会导致找不到initexample
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.cpp, 编成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
3. Python 调用 C++ (Boost.Python)
Boost库是非常强大的库, 其中的python库可以用来封装c++被python调用, 功能比较强大, 不但可以封装函数还能封装类, 类成员.
首先在ubuntu下安装boost.python, apt-get install libboost-python-dev
#include boost/python.hpp
char const* greet()
{
return "hello, world";
}
BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
using namespace boost::python;
def("greet", greet);
}
把代码存为hello.cpp, 编译成so库
g++ hello.cpp -o hello.so -shared -I/usr/include/python2.5 -I/usr/lib/python2.5/config -lboost_python-gcc42-mt-1_34_1
此处python路径设为你的python路径, 并且必须加-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1, 这个库名不一定是这个, 去/user/lib查
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import hello
hello.greet()
'hello, world'
4. python 调用 c++ (ctypes)
ctypes is an advanced ffi (Foreign Function Interface) package for Python 2.3 and higher. In Python 2.5 it is already included.
ctypes allows to call functions in dlls/shared libraries and has extensive facilities to create, access and manipulate simple and complicated C data types in Python - in other words: wrap libraries in pure Python. It is even possible to implement C callback functions in pure Python.
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
extern "C"
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
将代码存为wrapper.cpp不用写python接口封装, 直接编译成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
进入python, 可以如下使用
import ctypes
pdll = ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')
pdll.fact(4)
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