Python实例浅谈之三Python与C/C++相互调用
本文内容纲要：
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-一、问题
-二、Python调用C/C++
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-1、Python调用C动态链接库
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-2、Python调用C++(类)动态链接库
-3、Python调用C/C++可执行程序
-4、扩展Python（C++为Python编写扩展模块）
-三、C/C++调用Python
-四、总结
一、问题
Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及，在此作一总结。
二、Python调用C/C++
1、Python调用C动态链接库
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。
（1）C语言文件：pycall.c
/***gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c*/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
intfoo(inta,intb)
{
printf("youinput%dand%d\n",a,b);
returna+b;
}
（2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.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。
（3）Python调用动态库的文件：pycall.py
importctypes
ll=ctypes.cdll.LoadLibrary
lib=ll("./libpycall.so")
lib.foo(1,3)
print'***finish***'
（4）运行结果：
2、Python调用C++(类)动态链接库
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。
（1）C++类文件：pycallclass.cpp
#include<iostream>
usingnamespacestd;
classTestLib
{
public:
voiddisplay();
voiddisplay(inta);
};
voidTestLib::display(){
cout<<"Firstdisplay"<<endl;
}
voidTestLib::display(inta){
cout<<"Seconddisplay:"<<a<<endl;
}
extern"C"{
TestLibobj;
voiddisplay(){
obj.display();
}
voiddisplay_int(){
obj.display(2);
}
}
（2）g++编译生成动态库libpycall.so：g++-olibpycallclass.so-shared-fPICpycallclass.cpp。
（3）Python调用动态库的文件：pycallclass.py
importctypes
so=ctypes.cdll.LoadLibrary
lib=so("./libpycallclass.so")
print'display()'
lib.display()
print'display(100)'
lib.display_int(100)
（4）运行结果：
3、Python调用C/C++可执行程序
（1）C/C++程序：main.cpp
#include<iostream>
usingnamespacestd;
inttest()
{
inta=10,b=5;
returna+b;
}
intmain()
{
cout<<"---begin---"<<endl;
intnum=test();
cout<<"num="<<num<<endl;
cout<<"---end---"<<endl;
}
（2）编译成二进制可执行文件：g++-otestmainmain.cpp。
（3）Python调用程序：main.py
importcommands
importos
main="./testmain"
ifos.path.exists(main):
rc,out=commands.getstatusoutput(main)
print'rc=%d,\nout=%s'%(rc,out)
print'*'*10
f=os.popen(main)
data=f.readlines()
f.close()
printdata
print'*'*10
os.system(main)
（4）运行结果：
4、扩展Python（C++为Python编写扩展模块）
所有能被整合或导入到其它python脚本的代码，都可以被称为扩展。可以用Python来写扩展，也可以用C和C++之类的编译型的语言来写扩展。Python在设计之初就考虑到要让模块的导入机制足够抽象。抽象到让使用模块的代码无法了解到模块的具体实现细节。Python的可扩展性具有的优点：方便为语言增加新功能、具有可定制性、代码可以实现复用等。
为Python创建扩展需要三个主要的步骤：创建应用程序代码、利用样板来包装代码和编译与测试。
（1）创建应用程序代码
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
intfac(intn)
{
if(n<2)return(1);/*0!==1!==1*/
return(n)*fac(n-1);/*n!==n*(n-1)!*/
}
char*reverse(char*s)
{
registerchart,/*tmp*/
*p=s,/*fwd*/
*q=(s+(strlen(s)-1));/*bwd*/
while(p<q)/*ifp<q*/
{
t=*p;/*swap&moveptrs*/
*p++=*q;
*q--=t;
}
return(s);
}
intmain()
{
chars[BUFSIZ];
printf("4!==%d\n",fac(4));
printf("8!==%d\n",fac(8));
printf("12!==%d\n",fac(12));
strcpy(s,"abcdef");
printf("reversing'abcdef',weget'%s'\n",\
reverse(s));
strcpy(s,"madam");
printf("reversing'madam',weget'%s'\n",\
reverse(s));
return0;
}
上述代码中有两个函数，一个是递归求阶乘的函数fac()；另一个reverse()函数实现了一个简单的字符串反转算法，其主要目的是修改传入的字符串，使其内容完全反转，但不需要申请内存后反着复制的方法。
（2）用样板来包装代码
接口的代码被称为“样板”代码，它是应用程序代码与Python解释器之间进行交互所必不可少的一部分。样板主要分为4步：a、包含Python的头文件；b、为每个模块的每一个函数增加一个型如PyObject*Module_func()的包装函数；c、为每个模块增加一个型如PyMethodDefModuleMethods[]的数组；d、增加模块初始化函数voidinitModule()。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
intfac(intn)
{
if(n<2)return(1);
return(n)*fac(n-1);
}
char*reverse(char*s)
{
registerchart,
*p=s,
*q=(s+(strlen(s)-1));
while(s&&(p<q))
{
t=*p;
*p++=*q;
*q--=t;
}
return(s);
}
inttest()
{
chars[BUFSIZ];
printf("4!==%d\n",fac(4));
printf("8!==%d\n",fac(8));
printf("12!==%d\n",fac(12));
strcpy(s,"abcdef");
printf("reversing'abcdef',weget'%s'\n",\
reverse(s));
strcpy(s,"madam");
printf("reversing'madam',weget'%s'\n",\
reverse(s));
return0;
}
#include"Python.h"
staticPyObject*
Extest_fac(PyObject*self,PyObject*args)
{
intnum;
if(!PyArg_ParseTuple(args,"i",&num))
returnNULL;
return(PyObject*)Py_BuildValue("i",fac(num));
}
staticPyObject*
Extest_doppel(PyObject*self,PyObject*args)
{
char*orig_str;
char*dupe_str;
PyObject*retval;
if(!PyArg_ParseTuple(args,"s",&orig_str))
returnNULL;
retval=(PyObject*)Py_BuildValue("ss",orig_str,
dupe_str=reverse(strdup(orig_str)));
free(dupe_str);#防止内存泄漏
returnretval;
}
staticPyObject*
Extest_test(PyObject*self,PyObject*args)
{
test();
return(PyObject*)Py_BuildValue("");
}
staticPyMethodDef
ExtestMethods[]=
{
{"fac",Extest_fac,METH_VARARGS},
{"doppel",Extest_doppel,METH_VARARGS},
{"test",Extest_test,METH_VARARGS},
{NULL,NULL},
};
voidinitExtest()
{
Py_InitModule("Extest",ExtestMethods);
}
Python.h头文件在大多数类Unix系统中会在/usr/local/include/python2.x或/usr/include/python2.x目录中，系统一般都会知道文件安装的路径。
增加包装函数，所在模块名为Extest，那么创建一个包装函数叫Extest_fac()，在Python脚本中使用是先importExtest，然后调用Extest.fac()，当Extest.fac()被调用时，包装函数Extest_fac()会被调用，包装函数接受一个Python的整数参数，把它转为C的整数，然后调用C的fac()函数，得到一个整型的返回值，最后把这个返回值转为Python的整型数做为整个函数调用的结果返回回去。其他两个包装函数Extest_doppel()和Extest_test()类似。
从Python到C的转换用PyArg_Parse*系列函数，intPyArg_ParseTuple()：把Python传过来的参数转为C；intPyArg_ParseTupleAndKeywords()与PyArg_ParseTuple()作用相同，但是同时解析关键字参数；它们的用法跟C的sscanf函数很像，都接受一个字符串流，并根据一个指定的格式字符串进行解析，把结果放入到相应的指针所指的变量中去，它们的返回值为1表示解析成功，返回值为0表示失败。从C到Python的转换函数是PyObject*Py_BuildValue()：把C的数据转为Python的一个对象或一组对象，然后返回之；Py_BuildValue的用法跟sprintf很像，把所有的参数按格式字符串所指定的格式转换成一个Python的对象。
C与Python之间数据转换的转换代码：
为每个模块增加一个型如PyMethodDefModuleMethods[]的数组，以便于Python解释器能够导入并调用它们，每一个数组都包含了函数在Python中的名字，相应的包装函数的名字以及一个METH_VARARGS常量，METH_VARARGS表示参数以tuple形式传入。若需要使用PyArg_ParseTupleAndKeywords()函数来分析命名参数的话，还需要让这个标志常量与METH_KEYWORDS常量进行逻辑与运算常量。数组最后用两个NULL来表示函数信息列表的结束。
所有工作的最后一部分就是模块的初始化函数，调用Py_InitModule()函数，并把模块名和ModuleMethods[]数组的名字传递进去，以便于解释器能正确的调用模块中的函数。
（3）编译
为了让新Python的扩展能被创建，需要把它们与Python库放在一起编译，distutils包被用来编译、安装和分发这些模块、扩展和包。
创建一个setup.py文件，编译最主要的工作由setup()函数来完成：
#!/usr/bin/envpython
fromdistutils.coreimportsetup,Extension
MOD='Extest'
setup(name=MOD,ext_modules=[Extension(MOD,sources=['Extest2.c'])])
Extension()第一个参数是(完整的)扩展的名字，如果模块是包的一部分的话，还要加上用'.'分隔的完整的包的名字。上述的扩展是独立的，所以名字只要写"Extest"就行；sources参数是所有源代码的文件列表，只有一个文件Extest2.c。setup需要两个参数：一个名字参数表示要编译哪个内容；另一个列表参数列出要编译的对象，上述要编译的是一个扩展，故把ext_modules参数的值设为扩展模块的列表。
运行setup.pybuild命令就可以开始编译我们的扩展了，提示部分信息：
creatingbuild/lib.linux-x86_64-2.6
gcc-pthread-sharedbuild/temp.linux-x86_64-2.6/Extest2.o-L/usr/lib64-lpython2.6-obuild/lib.linux-x86_64-2.6/Extest.so
（4）导入和测试
你的扩展会被创建在运行setup.py脚本所在目录下的build/lib.*目录中，可以切换到那个目录中来测试模块，或者也可以用命令把它安装到Python中：pythonsetup.pyinstall，会提示相应信息。
测试模块：
（5）引用计数和线程安全
Python对象引用计数的宏：Py_INCREF(obj)增加对象obj的引用计数，Py_DECREF(obj)减少对象obj的引用计数。Py_INCREF()和Py_DECREF()两个函数也有一个先检查对象是否为空的版本，分别为Py_XINCREF()和Py_XDECREF()。
编译扩展的程序员必须要注意，代码有可能会被运行在一个多线程的Python环境中。这些线程使用了两个C宏Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS，通过将代码和线程隔离，保证了运行和非运行时的安全性，由这些宏包裹的代码将会允许其他线程的运行。
三、C/C++调用Python
C++可以调用Python脚本，那么就可以写一些Python的脚本接口供C++调用了，至少可以把Python当成文本形式的动态链接库，
需要的时候还可以改一改，只要不改变接口。缺点是C++的程序一旦编译好了，再改就没那么方便了。
（1）Python脚本：pytest.py
#testfunction
defadd(a,b):
print"inpythonfunctionadd"
print"a="+str(a)
print"b="+str(b)
print"ret="+str(a+b)
return
deffoo(a):
print"inpythonfunctionfoo"
print"a="+str(a)
print"ret="+str(a*a)
return
classguestlist:
def__init__(self):
print"aaaa"
defp():
print"bbbbb"
def__getitem__(self,id):
return"ccccc"
defupdate():
guest=guestlist()
printguest['aa']
#update()
（2）C++代码：
/**g++-ocallpycallpy.cpp-I/usr/include/python2.6-L/usr/lib64/python2.6/config-lpython2.6**/
#include<Python.h>
intmain(intargc,char**argv)
{
//初始化Python
//在使用Python系统前，必须使用Py_Initialize对其
//进行初始化。它会载入Python的内建模块并添加系统路
//径到模块搜索路径中。这个函数没有返回值，检查系统
//是否初始化成功需要使用Py_IsInitialized。
Py_Initialize();
//检查初始化是否成功
if(!Py_IsInitialized()){
return-1;
}
//添加当前路径
//把输入的字符串作为Python代码直接运行，返回0
//表示成功，-1表示有错。大多时候错误都是因为字符串
//中有语法错误。
PyRun_SimpleString("importsys");
PyRun_SimpleString("print'---importsys---'");
PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
PyObject*pName,*pModule,*pDict,*pFunc,*pArgs;
//载入名为pytest的脚本
pName=PyString_FromString("pytest");
pModule=PyImport_Import(pName);
if(!pModule){
printf("can'tfindpytest.py");
getchar();
return-1;
}
pDict=PyModule_GetDict(pModule);
if(!pDict){
return-1;
}
//找出函数名为add的函数
printf("----------------------\n");
pFunc=PyDict_GetItemString(pDict,"add");
if(!pFunc||!PyCallable_Check(pFunc)){
printf("can'tfindfunction[add]");
getchar();
return-1;
}
//参数进栈
*pArgs;
pArgs=PyTuple_New(2);
//PyObject*Py_BuildValue(char*format,...)
//把C++的变量转换成一个Python对象。当需要从
//C++传递变量到Python时，就会使用这个函数。此函数
//有点类似C的printf，但格式不同。常用的格式有
//s表示字符串，
//i表示整型变量，
//f表示浮点数，
//O表示一个Python对象。
PyTuple_SetItem(pArgs,0,Py_BuildValue("l",3));
PyTuple_SetItem(pArgs,1,Py_BuildValue("l",4));
//调用Python函数
PyObject_CallObject(pFunc,pArgs);
//下面这段是查找函数foo并执行foo
printf("----------------------\n");
pFunc=PyDict_GetItemString(pDict,"foo");
if(!pFunc||!PyCallable_Check(pFunc)){
printf("can'tfindfunction[foo]");
getchar();
return-1;
}
pArgs=PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0,Py_BuildValue("l",2));
PyObject_CallObject(pFunc,pArgs);
printf("----------------------\n");
pFunc=PyDict_GetItemString(pDict,"update");
if(!pFunc||!PyCallable_Check(pFunc)){
printf("can'tfindfunction[update]");
getchar();
return-1;
}
pArgs=PyTuple_New(0);
PyTuple_SetItem(pArgs,0,Py_BuildValue(""));
PyObject_CallObject(pFunc,pArgs);
Py_DECREF(pName);
Py_DECREF(pArgs);
Py_DECREF(pModule);
//关闭Python
Py_Finalize();
return0;
}
（3）C++编译成二进制可执行文件：g++-ocallpycallpy.cpp-I/usr/include/python2.6-L/usr/lib64/python2.6/config-lpython2.6，编译选项需要手动指定Python的include路径和链接接路径（Python版本号根据具体情况而定）。
（4）运行结果：
四、总结
（1）Python和C/C++的相互调用仅是测试代码，具体的项目开发还得参考Python的API文档。
（2）两者交互，C++可为Python编写扩展模块，Python也可为C++提供脚本接口，更加方便于实际应用。
（3）若有不足，请留言，在此先感谢！
本文内容总结：，一、问题，二、Python调用C/C++，，，1、Python调用C动态链接库，，2、Python调用C++(类)动态链接库，3、Python调用C/C++可执行程序，4、扩展Python（C++为Python编写扩展模块），三、C/C++调用Python，四、总结，
原文链接：https://www.cnblogs.com/apexchu/p/5015961.html