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
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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)
12
属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。
以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）
本文分4个部分
C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式
C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython
Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG
练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏
1 C/C++ 调用 Python（基础篇）
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：
//my_python.c
#include Python.h
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
Py_Finalize();
return 0;
}
在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的编译命令同上
产生可执行文件后，直接运行，结果为输出
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。
虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：
def great_function(a):
return a + 1
接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：
int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}
首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py
接下来就要用C来调用Python了，完整的代码如下：
#include Python.h
int great_function_from_python(int a) {
int res;
PyObject *pModule,*pFunc;
PyObject *pArgs, *pValue;
/* import */
pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"));
/* great_module.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function");
/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));
/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
res = PyInt_AsLong(pValue);
return res;
}
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：
所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject *。
Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。
现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它
#include Python.h
int great_function_from_python(int a);
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
printf("%d",great_function_from_python(2));
Py_Finalize();
}
编译的方式就用本节开头使用的方法。
在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 调用 C/C++（基础篇）
这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
期望在Python里这样使用：
from great_module import great_function
great_function(2)
3
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
#include Python.h
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a;
int res;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", _a))
return NULL;
res = great_function(_a);
return PyLong_FromLong(res);
}
static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {
(void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);
}
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：
包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。
导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。
在C/C++中嵌入Python也比较简单，首先需要在VC中添加Python的include文件目录和lib文件目录：
VC6.0下，打开 tools-options-directories-show directories for，将Python安装目录下的inlude目录添加到inlude files项中，将libs目录添加到library files项中。
VC2005下，打开tools-options-项目和解决方案-VC++目录，然后做相同工作。
代码如下：
//在debug下执行出错，“无法找到python31_d.lib文件”，后查到原因是：在debug下生成必须要有python31_d.lib文件，否则只能在release下生成
#include python.h
int main()
{
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("Print 'hi, python!'");
Py_Finalize();
return 0;
}
Py_Initialize函数原型是：void Py_Initialize()，在嵌入Python脚本时必须使用该函数，它初始化Python解释器，在使用其他的Python/C API之前必须先调用该函数。可以使用Py_IsInitialized函数判断是否初始化成功，成功返回True。
PyRun_SimpleString函数原型是int PyRun_SimpleString(const char *command)，用来执行一段Python代码。注意：是否需要维持语句间的缩进呢？
Py_Finalize函数原型是void Py_Finalize()，用于关闭Python解释器，释放解释器所占用的资源。
PyRun_SimpleFile函数可以用来运行".py"脚本文件，函数原型如下：
int PyRun_SimpleFile(FILE *fp, const char *filename);
其 中fp是打开的文件指针，filename是要运行的python脚本文件名。但是由于该函数官方发布的是由visual studio 2003.NET编译的，如果使用其他版本的编译器，FILE定义可能由于版本原因导致崩溃。同时，为简便起见可以使用如下方式来代替该函数：
PyRun_SimpleString("execfile(‘file.py’)"); //使用execfile来运行python文件
Py_BuildValue()用于对数字和字符串进行转换处理，变成Python中相应的数据类型（在C语言中，所有Python类型都被声明为PyObject类型），函数原型如下：
PyObject *Py_BuildValue(const char *format, …..);
PyString_String()用于将PyObject*类型的变量转换成C语言可以处理的char*型，具体原型如下：
char* PyString_String(PyObject *p);
列表操作函数：
PyObject * PyList_New(Py_ssize_t len);
int PyList_SetItem(PyObject *list, Py_ssize_t index, PyObject *item);
PyObject * PyList_GetItem(PyObject *list, Py_ssize_t index);
int PyList_Append(PyObject *list, PyObject *item);
int PyList_Sort(PyObject *list);
int PyList_Reverse(PyObject *list);
Py_ssize_t PyList_Size(PyObject *list);
元组操作函数：
int PyTuple_New(Py_ssize_t len);
int PyTuple_SetItem(PyObject *p, Py_ssize_t pos, PyObject *o);
PyObject * PyTuple_GetItem(PyObject *p, Py_ssize_t pos);
int _PyTuple_Resize(PyObject **p, Py_ssize_t newsize); //注意是**指针
字典操作函数：
PyObject * PyDict_New();
int PyDict_SetItem(PyObject *p, PyObject *key, PyObject *val);
int PyDict_SetItemString(PyObject *p, const char *key, PyObject *val);
PyObject* PyDict_GetItem(PyObject *p, PyObject *key);
PyObject* PyDict_GetItemString(PyObject *p, const char *key);
//与PyDict_SetItemString对应
int PyDict_DelItem(PyObject *p, PyObject *key);
int PyDict_DelItemString(PyObject *p, char *key);
//与PyDict_SetItemString对应
int PyDict_Next(PyObject *p, Py_ssize_t *ppos, PyObject **pkey, PyObject **pvalue);
PyObject* PyDict_Items(PyObject *p);
PyObject* PyDict_keys(PyObject *p);
PyObject* PyDict_Values(PyObject *p);
在C/C++中使用Python对象应正确地处理引用计数问题，否则容易导致内存泄漏。当使用Python/C API中的函数创建列表、元组、字典等后，在对其完成操作后应该使用Py_CLEAR()和Py_DECREF()等宏来销毁这些对象。原型如下：
void Py_CLEAR(PyObject *o);
void Py_DECREF(PyObject *o);
其中，对于Py_CLEAR函数，参数可以为NULL指针，表示不进行任何操作，但是Py_DECREF函数不能为NULL指针，否则导致错误。
使用PyImport_Import()函数可以在C中导入Python模块，返回一个模块对象。函数原型为：
PyObject* PyImport_Import(PyObject *name);
PyModule_GetDict()函数可以获得Python模块中的函数列表，返回一个字典，字典中的关键字为函数名，值为函数的调用地址。原型如下：
PyObject* PyModule_GetDict(PyObject *module);
使用PyObject_CallObject()函数和PyObject_CallFunction()函数可以在C中调用Python中的函数，原型如下：
PyObject* PyObject_CallObject(PyObject *callable_object, PyObject *args);
//args是元组形式
PyObject* PyObject_CallFunction(PyObject *callable, char *format, ……);
//format是类似”iss”这样的参数类型，后面是指定参数
可以使用PyCallable_Check(func)来判断是否可以调用函数，可以则返回True。
步骤1：安装Python开发包
由于需要访问Python/C API，首先安装Python开发包。
在Debian，Ubuntu或Linux Mint中：
在CentOS，Fedora或RHEL中：
安装成功后，Python头文件在/usr/include/python2.7。根据Linux发行版的不同，确切的路径可能是不相同的。例如，CentOS 6中是/usr/include/python2.6。
步骤2：初始化解释器并设置路径
C中嵌入Python的第一步是初始化Python解释器，这可以用以下C函数完成。
初始化解释器后，需要设置你的C程序中要导入的Python模块的路径。例如，比如你的Python模块位于/usr/local/modules。然后使用以下C函数调用来设置路径。
步骤3：数据转换
C中嵌入Python最重要的方面之一是数据转换。从C中传递数据到Python函数，需要首先将数据从C数据类型转换到Python数据类型。Python/C API提供各种函数来实现这。例如，转换C字符串到Python字符串，使用PyString_FromString函数。
另外一个类似函数PyInt_FromLong，将C中long数据类型转换为Python int。每个Python/C API函数返回一个PyObject类型的引用。
步骤4：定义一个Python模块
当你想嵌入Python代码到另一种语言如C，该代码需要被写成Python模块，然后用另一种语言“导入”。所以让我们来看看如何在C中导入Python模块。
为了进行说明，我们实现一个简单的Python模块例子如下：
以上的Python函数有一个字符串作为参数并返回两个重复的字符串。例如，如果输入字符串是“cyberpersons”，该函数返回'cyberpersonscyberpersons'。此模块文件命名为“printData.py”并将它放在前面声明的Python模块目录中（/usr/local/modules）。
步骤5：加载一个Python模块
现在你已经定义了Python模块，是时候在C程序中加载它了。导入模块的C代码看起来像这样：
步骤6：构建函数的参数
当加载一个模块时，可以调用模块中定义的Python函数。通常，我们需要传递一个或多个参数到一个Python函数。我们必须构建一个Python元组对象，它包括Python函数中的参数。
在我们的例子中，printData函数定义带一个参数的模块。因此，我们构建一个大小是一的Python元组对象如下。我们可以使用PyTuple_SetItem设置元组对象的每个项。
我们已经成功构建一个参数传递到函数调用，是时候从C程序调用python函数了。
步骤7：调用Python函数
一旦成功创建Python元组对象作为函数参数，我们可以调用一个带参数的Python函数。为此，通过使用PyObject_GetAttrString首先获得模块中定义的函数的引用，然后使用PyObject_CallObject调用该函数。例如：
步骤8：错误检查
避免运行时错误的常见方法是检查函数的返回值并根据返回值采取适当的行动。类似于C程序中的全局变量errno，Python/C API提供一个全局指示符，它报告最后发生的错误。当Python/C API函数失败，全局指示符设置为指示错误，并且PyErr_Print可以用于显示相应的人类可读的trackback。例如：
在你的应用程序中，你可以轻松地将各种错误检查。
这里是完整的C程序，它如本教程描述的嵌入Python代码。
步骤9：编译和执行
保存以上代码到finalCode.c，并且链接Python库（-lpython2.7）编译该代码。根据发行版的不同，可能使用不同的版本（例如，-lpython2.6）。
