cffi是连接Python与c的桥梁，可实现在Python中调用c文件。cffi为c语言的外部接口，在Python中使用该接口可以实现在Python中使用外部c文件的数据结构及函数。
由于资料较少，所以对cffi的原理还不是十分熟悉，此处仅从使用进行简单介绍。
所了解的使用方式有以下几种：1）直接在Python文件中通过cffi调用库函数或自定义函数。2）在一个Python文件中进行函数的定义，生成扩展模块后在其他Python中使用定义的函数。3）使用cffi在Python中调用已定义好的函数库中的c文件。
以下分别对这几种方式进行说明：
（一）直接在Python中通过cffi定义c函数并使用
通过二进制文件调用库函数，如：
from cffi import FFI ffi = FFI() #cdef用来定义结构体,变量,或者方法的声明 ffi.cdef(""" int printf(const char *format, ...); //库函数 """) #dlopen是ABI模式的的基本读取方式 C = ffi.dlopen(None) # 加载整个C命名空间 arg = ffi.new("char[]", b"world") # 等于C代码: char arg[] = "world"; C.printf(b"hello %s! ", arg)
运行：
定义结构体变量的方式如下：
from cffi import FFI ffi = FFI() #cdef用来定义结构体,变量,或者方法的声明 ffi.cdef(""" typedef struct{ int x; int y; } te; """) test = ffi.new("te *",[1,2]) #定义一个结构体变量并赋值 test = ffi.new("te *", {'x':1, 'y':2}) #另一种赋值方式
也可自定义函数并调用：
from cffi import FFI ffi = FFI() ffi.cdef(""" int add(int a, int b); int sub(int a, int b); """) #verify是在线api模式的基本方法它里面直接写C代码即可 lib = ffi.verify(""" int add(int a,int b){ return a+b; } int sub(int a,int b){ return a-b; } """) print(lib.add(10,2)) print(lib.sub(10,2))
运行：
若c的源码独立成文件，也可以使用ffi.verify(sources=['file.c'])指定，如在当前文件夹下定义一个c文件test.c如下：
#include <stdio.h> int add(int a, int b) { int c; c = a+b; return c; } void cprint(void) { printf("hello world! "); } int mul(int a,int b) { return a*b; }
定义test2.py调用该c文件中的函数：
from cffi import FFI ffi = FFI() ffi.cdef(""" int add(int a, int b); void cprint(void); int mul(int a,int b); """) #verify是在线api模式的基本方法它里面直接写C代码即可 lib = ffi.verify(sources=['test.c']) print(lib.add(10,2)) lib.cprint() print(lib.mul(3,5))
运行：
其会生成文件__pycache__如下：
（二）生成扩展模块提供给其他Python程序使用
该种方式也称为离线API方式。相关代码参考链接： https://www.jianshu.com/p/4f60eea33d68
首先建立ext_build.py用于生成扩展模块：
# ext_build.py import cffi ffi = cffi.FFI() #生成cffi实例 ffi.cdef("""int add(int a, int b);""") #函数声明 ffi.cdef("""int sub(int a, int b);""") ffi.set_source('_ext', """ int add(int a, int b) //函数定义 { return a + b; } int sub(int a, int b) { return a - b; } """) if __name__ == '__main__': ffi.compile(verbose=True)
ffi.cdef表示声明一个函数，ffi.set_source中第一个参数为要生成的扩展模块的名字，第二个参数为函数的具体定义。
执行python ext_build.py，会生成下面三个文件
生成模块_ext用于其他Python文件使用。新建一个test.py使用_ext模块中的c函数：
#test.py from _ext import ffi, lib #此处import的ffi即为_ext中的ffi print(lib.add(2, 3)) print(lib.sub(2, 3))
输出：
如此即可在Python文件中使用定义的C函数。
（三）在Python中使用cffi调用外部c库函数
使用cffi还可以在Python中使用外部已经定义好的c库函数。代码参考：https://github.com/wolever/python-cffi-example
对该例子中使用fnmatch的部分代码进行解释，fnmatch用于判断字符串是不是符合pattern所指的结构。需要将库函数中fnmatch函数的声明写入一个头文件中，该例子中建立了一个fnmatch.h，复制函数声明如下，此处根据测试中出现的问题进行了相关修改，头文件中的FNM_PATHNAME参考/usr/include/fnmatch.h进行复制，由于不支持原本的移位运算方式，直接定义成16进制数。
/* * Definitions for fnmatch, copy+pasted from <fnmatch.h> with some small * cleanups by hand. */ /* Bits set in the FLAGS argument to `fnmatch'. */ #define FNM_PATHNAME 0x1 /* No wildcard can ever match `/'. */ #define FNM_NOESCAPE 0x10 /* Backslashes don't quote special chars. */ #define FNM_PERIOD 0x100 /* Leading `.' is matched only explicitly. */ // /* Value returned by `fnmatch' if STRING does not match PATTERN. */ #define FNM_NOMATCH 1 /* Match NAME against the filename pattern PATTERN, returning zero if it matches, FNM_NOMATCH if not. */ extern int fnmatch (const char *__pattern, const char *__name, int __flags);
编写setup.py，其中cffi_modules制定了需要生成ffi实例的文件
#!/usr/bin/env python #setup.py import os import sys from setuptools import setup, find_packages os.chdir(os.path.dirname(sys.argv[0]) or ".") setup( name="cffi-example", version="0.1", classifiers=[ "Development Status :: 4 - Beta", "Programming Language :: Python :: 2", "Programming Language :: Python :: 3", "Programming Language :: Python :: Implementation :: PyPy", "License :: OSI Approved :: BSD License", ], packages=find_packages(), install_requires=["cffi>=1.0.0"], setup_requires=["cffi>=1.0.0"], cffi_modules=[ "./cffi_example/build_fnmatch.py:ffi", ], )
build_fnmatch.py如下，用于生成模块，在fnmatch.py中进行使用
import os from cffi import FFI ffi = FFI() ffi.set_source("cffi_example._fnmatch", # Since we are calling fnmatch directly no custom source is necessary. We # need to #include <fnmatch.h>, though, because behind the scenes cffi # generates a .c file which contains a Python-friendly wrapper around # ``fnmatch``: # static PyObject * # _cffi_f_fnmatch(PyObject *self, PyObject *args) { # ... setup ... # result = fnmatch(...); # return PyInt_FromLong(result); # } "#include <fnmatch.h>", #此处fnmatch.h为动态库中的头文件 # The important thing is to inclue libc in the list of libraries we're # linking against: libraries=["c"], ) with open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "fnmatch.h")) as f: #此处fnmatch.h为根据动态库中的fnmatch.h自己定义的文件，内容参考动态库中的fnmatch.h，选出需要使用的函数的声明等 ffi.cdef(f.read()) if __name__ == "__main__": ffi.compile()
运行 python setup.py build
python setup.py install
生成如下文件：
进入cffi_example,运行python build_fnmatch.py,与第二种方式相同会生成相关.c，.o，.so文件。
对test文件夹下的test_fnmatch.py做了细微修改，由于提示 AttributeError: 'function' object has no attribute 'FNM_PATHNAME' ,故直接将其换为0x1:
import pytest from fnmatch import fnmatch @pytest.mark.parametrize("pattern,name,flags,expected", [ ("foo", "bar", 0, False), ("f**", "foo", 0, False), ("f/bar", "f/bar", 0, True), ("f*bar", "f/bar", 0x1, False), ]) def test_fnmatch(pattern, name, flags, expected): assert fnmatch(pattern, name) == expected
运行py.test test/测试结果如下：
因此对于外部c文件，可以使用cffi.verify()的形式使用，但是该种方式仍然需要进行函数声明。或者将c文件编译成为函数库，如此自定义.h文件声明需要使用的函数，即可在Python中通过cffi使用其中的函数。如libvirt库等。此外开源工具nitro中对于libvmi的使用方式也是如此。
参考：https://cffi.readthedocs.io/en/latest/using.html#