python扩展实现方法--python与c混和编程

• 前言
• 需要扩展Python语言的理由：
• 创建Python扩展的步骤
• 1. 创建应用程序代码
• 2. 利用样板来包装代码
• 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PyMethodDef ModuleMethods[]的数组
• d. 增加模块初始化函数void initMethod()
• 3. 编译与测试
• a. 创建setup.py
• b. 通过运行setup.py来编译和连接你的代码
• c. 进行调试
• 简单性能比较

前言(更新：更方便易用的方式在http://www.swig.org/tutorial.html)

大部分的Python的扩展都是用C语言写的，但也很容易移植到C++中。

一般来说，所有能被整合或者导入到其它python脚本的代码，都可以称为扩展。

扩展可以用纯Python来写，也可以用C或者C++之类的编译型的语言来扩展。

 

就算是相同的架构的两台电脑之间最好也不要互相共享二进制文件，最好在各自的

电脑上编译Python和扩展。因为就算是编译器或者CPU之间的些许差异。

 

官方文档

http://docs.python.org/extending/windows.html

 

 

需要扩展Python语言的理由：

1. 添加/额外的（非Python）功能，提供Python核心功能中没有提供的部分，比如创建新的

数据类型或者将Python嵌入到其它已经存在的应用程序中，则必须编译。

 

 

2. 性能瓶颈的效率提升， 解释型语言一般比编译型语言慢，想要提高性能，全部改写成编译型

语言并不划算，好的做法是，先做性能测试，找出性能瓶颈部分，然后把瓶颈部分在扩展中实现，

是一个比较简单有效的做法。

 

 

3. 保持专有源代码的私密，脚本语言一个共同的缺陷是，都是执行的源代码，保密性便没有了。

把一部分的代码从Python转到编译语言就可以保持专有源代码私密性。不容易被反向工程，对涉及

到特殊算法，加密方法，以及软件安全时，这样做就显得很重要。

 

 

另一种对代码保密的方式是只发布预编译后的.pyc文件，是一种折中的方法。

 

 

创建Python扩展的步骤

1. 创建应用程序代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define BUFSIZE 10

int fac(int n) {
    if (n < 2)
        return 1;
    return n * fac(n - 1);
}

char *reverse(char *s) {
    register char t;
    char *p = s;
    char *q = (s + (strlen(s) - 1));
    while (p < q) {
        t = *p;
        *p++ = *q;
        *q-- = t;
    }
    return s;
}

int main() {
    char s[BUFSIZE];
    printf("4! == %d ", fac(4));
    printf("8! == %d ", fac(8));
    printf("12! == %d ", fac(12));
    strcpy(s, "abcdef");
    printf("reversing 'abcdef', we get '%s' ", reverse(s));
    strcpy(s, "madam");
    printf("reversing 'madam', we get '%s' ", reverse(s));
    return 0;
}

一般是需要写main()函数，用于单元测试

 

使用gcc进行编译

>gcc Extest.c -o Extest

执行

>./Extest

 

2. 利用样板来包装代码

整个扩展的实现都是围绕"包装"这个概念来进行的。你的设计要尽可能让你的实现语言与Python无缝结合。

接口的代码又被称为"样板"代码，它是你的代码与Python解释器之间进行交互所必不可少的部分：

我们的样板代码分为4步：

a. 包含python的头文件

需要找到python的头文件在哪，一般是在/usr/local/include/python2.x中

在上面的C代码中加入#include "Python.h"

 

 

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

包装函数的用处就是先把python的值传递给c，再把c中函数的计算结果转换成Python对象返回给python。

需要为所有想被Python环境访问到的函数都增加一个静态函数，返回类型为PyObject *，函数名格式为

模块名_函数名；

static PyObject * Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args) {
    int res;//计算结果值
    int num;//参数
    PyObject* retval;//返回值

    //i表示需要传递进来的参数类型为整型，如果是，就赋值给num，如果不是，返回NULL；
    res = PyArg_ParseTuple(args, "i", &num); 
    if (!res) {
        //包装函数返回NULL，就会在Python调用中产生一个TypeError的异常
        return NULL;
    }
    res = fac(num);
    //需要把c中计算的结果转成python对象，i代表整数对象类型。
    retval = (PyObject *)Py_BuildValue("i", res);
    return retval;
}

也可以写成更简短，可读性更强的形式：

static PyObject * Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args) {
    int m;
    if (!(PyArg_ParseTuple(args, "i", &num))) {
        return NULL;
    }
    return (PyObject *)Py_BuildValue("i", fac(num));
}

下面是python和c对应的类型转换参数表：

这里还有一个Py_BuildValue的用法表：

 

reverse函数的包装也类似：

static PyObject *
Extest_reverse(PyObject *self, PyObject *args) {
    char *orignal;
    if (!(PyArg_ParseTuple(args, "s", &orignal))) {
        return NULL;
    }
    return (PyObject *)Py_BuildValue("s", reverse(orignal));
}

也可以再改造成返回包含原始字串和反转字串的tuple的函数

static PyObject *
Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args) {
    char *orignal;
    if (!(PyArg_ParseTuple(args, "s", &orignal))) {
        return NULL;
    }
    //ss,就可以返回两个字符串,应该reverse是在原字符串上进行操作，所以需要先strdup复制一下
    return (PyObject *)Py_BuildValue("ss", orignal, reverse(strdup(orignal)));
}

上面的代码有什么问题呢？

和c语言相关的问题，比较常见的就是内存泄露。。。上面的例子中，Py_BuildValue()函数生成

要返回Python对象的时候，会把转入的数据复制一份。上面的两个字符串都被复制出来。但是

我们申请了用于存放第二个字符串的内存，在退出的时候没有释放掉它。于是内存就泄露了。

 

正确的做法是：先生成返回的python对象，然后释放在包装函数中申请的内存。

static PyObject *
Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args) {
    char *orignal;
    char *reversed;
    PyObject * retval;
    if (!(PyArg_ParseTuple(args, "s", &orignal))) {
        return NULL;
    }
    retval = (PyObject *)Py_BuildValue("ss", orignal, reversed=reverse(strdup(orignal)));
    free(reversed);
    return retval;
}

 

c. 为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组

我们已经创建了几个包装函数，需要在某个地方把它们列出来，以便python解释器能够导入并调用它们。

这个就是ModuleMethods[]数组所需要做的事情。

格式如下 ，每一个数组都包含一个函数的信息，最后一个数组放置两个NULL值，代表声明结束

static PyMethodDef 
ExtestMethods[] = {
    {"fac", Extest_fac, METH_VARARGS}, 
    {"doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS},
    {"reverse", Extest_reverse, METH_VARARGS},
    {NULL, NULL},
};

METH_VARARGS代表参数以tuple的形式传入。如果我们需要使用PyArg_ParseTupleAndKeywords()

函数来分析关键字参数的话，这个标志常量应该写成: METH_VARARGS & METH_KEYWORDS，进行逻辑与运算。

 

 

d. 增加模块初始化函数void initMethod()

最后的工作就是模块的初始化工作。这部分代码在模块被python导入时进行调用。

void initExtest() {
    Py_InitModule("Extest", ExtestMethods);
}

 

最终代码如下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include "Python.h"

#define BUFSIZE 10

int fac(int n) {
    if (n < 2)
        return 1;
    return n * fac(n - 1);
}

char *reverse(char *s) {
    register char t;
    char *p = s;
    char *q = (s + (strlen(s) - 1));
    while (p < q) {
        t = *p;
       *p++ = *q;
       *q-- = t;
    }
    return s;
}

static PyObject *
Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args) {
    int res;
    int num;
    PyObject* retval;

    res = PyArg_ParseTuple(args, "i", &num);
    if (!res) {
        return NULL;
    }
    res = fac(num);
    retval = (PyObject *)Py_BuildValue("i", res);
    return retval;
}

static PyObject *
Extest_reverse(PyObject *self, PyObject *args) {
    char *orignal;
    if (!(PyArg_ParseTuple(args, "s", &orignal))) {
        return NULL;
    }
    return (PyObject *)Py_BuildValue("s", reverse(orignal));
}

static PyObject *
Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args) {
    char *orignal;
    char *resv;
    PyObject *retval;
    if (!(PyArg_ParseTuple(args, "s", &orignal))) {
        return NULL;
    }
    retval = (PyObject *)Py_BuildValue("ss", orignal, resv=reverse(strdup(orignal)));
    free(resv);
    return retval;
}

static PyMethodDef 
ExtestMethods[] = {
    {"fac", Extest_fac, METH_VARARGS},
    {"doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS},
    {"reverse", Extest_reverse, METH_VARARGS},
    {NULL, NULL},
};

void initExtest() {
    Py_InitModule("Extest", ExtestMethods);
}

int main() {
    char s[BUFSIZE];
    printf("4! == %d ", fac(4));
    printf("8! == %d ", fac(8));
    printf("12! == %d ", fac(12));
    strcpy(s, "abcdef");
    printf("reversing 'abcdef', we get '%s' ", reverse(s));
    strcpy(s, "madam");
    printf("reversing 'madam', we get '%s' ", reverse(s));
    test();
    return 0;
}

 

 

3. 编译与测试

为了让你的新python扩展能够被创建，你需要把它们与python库放在一起编译。python中的distutils包被

用来编译，安装和分发这些模块，扩展和包。步骤如下:

a. 创建setup.py

我们在安装python第三方包的时候，很多情况下会用到python setup.py install这个命令，

下面我们来了解一下setup.py文件的内容。

 

编译的最主要的内容由setup函数完成，你需要为每一个扩展创建一个Extension实例，在这里我们只有一个

扩展，所以只需要创建一个实例。

Extension('Extest', sources=['Extest.c'])，第一个参数是扩展的名字，如果模块是包的一部分，还需要加"."；

第二个参数是源代码文件列表

setup('Extest', ext_modules=[...])，第一个参数表示要编译哪个东西，第二个参数列出要编译的Extension对象。

#!/usr/bin/env python
from distutils.core import setup, Extension
    MOD = 'Extest'
    setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest.c'])])

setup函数还有很多选项可以设置。详情可见官网。

http://docs.python.org/distutils/setupscript.html

 

 

b. 通过运行setup.py来编译和连接你的代码

在shell中运行命令

>python setup.py build

当你报错如：无法找到Python.h文件

那么说明你没有安装python-dev包，需要去官网下载源码包重装自己编译安装一下python。

Python.h文件一般会出现在/usr/include/Python2.X文件夹中，我这里反正是没有的。。。

只有重新编译一个python...

 

我现在linux系统上的python版本是2.6.6，我下载一个相同版本的源码，也可以下载更高版本。

http://www.python.org/download/releases/2.6.6/

 

解压源码包

> tar xzf Python-2.6.6.tgz

> cd Python-2.6.6.tgz

编译安装Python

> ./configure --prefix=/usr/local/python2.6

> make

> sudo make install

创建一个新编译python的链接

> sudo ln -sf /usr/local/python2.6/bin/python2.6 /usr/bin/python2.6

测试一下，可用

使用这种方法可以在Linux上运行不同版本的python.

 

Python.h文件也在/usr/local/python2.6/include/python2.6路径下找到。

重新运行编译

 

编译成功后，你的扩展就会被创建在bulid/lib.*目录下。你会看到一个.so文件，这是linux下的

动态库文件：

 

c. 进行调试

你可以直接用python代码调用进行测试：

#!/usr/bin/python
from ctypes import *
import os 
#需要使用绝对路径
extest = cdll.LoadLibrary(os.getcwd() + '/Extest.so') 
print extest.fac(4)

 

也可以在当前目录下执行命令，安装到你的python路径下

> python setup.py install

安装成功的话，直接导入测试：

 

最后需要注意一点的是，原来的c文件中有一个main函数，因为一个系统中只能有一个main

函数，所以为了不起冲突，可以把main函数改成test函数，再用Extest_test()包装函数处理一下，

再加入ExtestMethods数组，这样就可以调用这个测试函数了。

static PyObject *
Extest_test(PyObject *self, PyObject *args) {
    test();
    #返回空的话，就使用下面这一句 
    return (PyObject *)Py_BuildValue("");
}

简单性能比较

测试代码

import Extest
import time

start = time.time()
a = Extest.reverse("abcd")
timeC = time.time() - start
print 'C costs', timeC, 'the result is', a

start = time.time()
b = list("abcd")
b.reverse()
b = ''.join(b)
timePython = time.time()-start
print 'Python costs', timePython, 'the result is', b

运行结果

可以看出，python也不是绝对比C慢嘛，还要看情况。