Python调用C/C++代码:ctypes与SWIG实践指南
c++在Python代码中调用C/C++代码
在Python中调用C/C++代码是开发过程中的常见需求。由于C语言在基础设施领域的重要性以及C++在特定情况下的不可替代性,我们经常需要在Python中集成这些语言的代码。
方法调用大致分为两种:单向和双向。
单向调用通常是指从Python调用C/C++代码,而双向调用则允许C/C++和Python相互调用。
另外,C/C++有时会调用Python代码,特别是使用Python标准库提供的函数,例如http.server。
进行调用时,我们主要考虑编译C/C++代码。
一种流行的方式是直接使用C/C++动态链接库。
此方法适用于已编译的库,例如libc.so。
剩下的库是未编译的库,需要在setup.py中编译,适合自定义或私有库。
对于直接调用C语言的动态链接库,ctypes是一个理想的选择。
它使Python能够访问C库,但不支持C++。
使用ctypes时,我们通过编写简单的Python代码来调用C函数。
例如,调用printf函数并打印结果。
当遇到需要用Python编译的C/C++库时,Setup.py尤其重要。
通过添加特定配置,可以将编译后的动态链接库打包为可导入模块,方便在Python项目中使用。
另一种方法是使用SWIG,这是一个功能强大的工具,可以将C或C++代码与许多编程语言(包括Python)进行交互。
通过编写接口文件,可以动态生成C/C++、Python的打包代码,简化多语言调用的复杂度。
例如,您可以定义一个接口文件以向Python调用公开特定接口。
与ctypes相比,SWIG提供了更方便的接口实现方法,支持C++,并且更容易在setup.py中集成和编译。
这使得SWIG在构建多语言项目时更加高效。
setuptools中的扩展模块支持识别*.i文件,自动将其转换为可执行文件,并创建包含体系结构和版本信息的Wheel文件。
与SWIG类似的工具还包括SIP,它专门用于与Qt框架集成。
详细使用方法请参考相关文档。
简而言之,Python中调用C/C++代码可以通过ctypes、SWIG等工具来实现。
每个工具都有自己的特点和适用场景。
选择合适的方法可以提高开发效率和多语言集成的便利性。
python调用c++接口?
如何让Python脚本和C++程序互相调用2Python调用C/C++\x0d\x0a\x0d\x0a\x0d\x0a1Python调用C动态链接库\x0d\x0a\x0d\x0aPython的比较。
调用C库很简单,就这样封装起来,不做任何封装,然后使用python的ctypes来调用。
\x0d\x0a(1)C语言文件:pycall.c\x0d\x0a\x0d\x0a[html]viewplaincopy\x0d\x0a/***gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c*/\x0d\x0a#include\x0d\x0a#include\x0d\x0aintfoo(inta,intb)\x0d\x0a{\x0d\x0aprintf("youinput%dand%d\n",a,b);\x0d\x0areturna+b;\x0d\x0a}\x0d\x0a(2)gcc编译生成动态库libpycall.so:gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c。
当使用g++将函数或方法编译成生成动态C库的代码时,必须使用外部“C”进行编译。
\x0d\x0a(3)Python调用动态库文件:pycall.py\x0d\x0a\x0d\x0a[html]viewplaincopy\x0d\x0aimportctypes\x0d\x0all=ctypes.cdll.LoadLibrary\x0d=\xll("./libpycall.so")\x0d\x0alib.foo(1,3)\x0d\x0aprint'***完成***'\x0d\x0a(4)结果执行:\x0d\x0a\x0d\x0a\x0d\x0a2,PPython在调用C++动态链接库(类)\x0d\x0a\x0d\x0a时需要外部“C”来帮助,也就是说仍然只能调用C函数,不能直接调用方法,但可以解析C++方法。
内置动态链接库没有使用外部“C”,而是没有这些函数的符号表。
\x0d\x0a(1)C++类文件:pycallclass.cpp\x0d\x0a\x0d\x0a[html]viewplaincopy\x0d\x0a#include\x0d\x0ausingnamespacestd;\x0d\x0a\x0d\x0d\x0d\x0d\x0公共:\x0d\x0avoiddisplay();\x0d\x0avoiddisplay(inta);\x0d\x0a};\x0d\x0avoidTestLib::display(){\x0d\x0acout\x0d\x0ausingnamespacestd;\x0d\x0a}0d\x0a{\x0d\x0ainta=10,b=5;\x0d\x0areturna+b;\x0d\x0a}\x0d\x0aintmain()\x0d\x0a{\x0d\x0acout\x0d\x0a#include\x0d\x0a#include\x0d\x0a\x0d\x0aintfac(intn)\x0d\x0a{\x0d\x0aif(n
已回复?2022-11-16
Python调用该函数c
Python是解释型语言,底层是用C实现的,所以用Python调用C是非常简单的,下面我们总结一下不同的调用方式并给出例子,我在ubuntu9.10下尝试过。
6
1调用C(基)
我想在python中调用c函数,就像这里的情况
#includePython.hintfact(intn)
{
if(n=1)
return1;
else
returnn*fact(n-1);
}
PyObject*wrap_fact(PyObject*self,Py对象*args)
{
intn,结果;
if(!PyArg_ParseTuple(args,"i:fact",n))
returnNULL;
result=fact(n);
returnPy_BuildValue("i",result);
}
staticPyMethodDefexampleMethods[]=
{
{"fact",wrap_fact,METH_VARARGS,"CaculateN!"},
{NULL,NULL}
};
voidinitexample()
{
PyObject*m;
m=Py_InitModule("example",exampleMethods);
}
将此代码保存为wrapper.c并编译它在so库中,
gcc-fPICwrapper.c-oexample。
so-shared-I/usr/include/python2.6-I/usr/lib/python2.6/config
然后将python包含在这个so库的目录中并如下使用
importexample
example.fact(4)
2.Python调用C++(基础)
要在Python中调用C++类的成员函数,请调用TestFact类中的fact函数,如下所示,
#includePython.h
classTestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
intfact(intn);
};
intTestFact::fact(intn)
{
if(n=1)
return1;
else
returnn*(n-1);
}
intfact(intn)
{
TestFactt;
返回。
事实(n);
}
PyObject*wrap_fact(PyObject*self,PyObject*args)
{
intn,结果;
if(!PyArg_ParseTuple(args,"i:fact",n))
returnNULL;
result=fact(n);
returnPy_BuildValue("i",结果);
}
staticPyMethodDefexampleMethods[]=
{
{"fact",wrap_fact,METH_VARARGS,"计算N!"},
{NULL,NULL}
};
extern"C"//如果不添加则初始实例不会找到
voidinitexample()
<{
PyObject*m;
m=Py_InitModule("example",exampleMethods);
}
将此代码保存为wrapper.cpp并编译到so库中,
g++-fPICwrapper.cpp-oexample。
如此分离-I/usr/include/python2.6-I/usr/lib/python2.6/config
然后将python包含在该库的目录中并按如下方式使用
导入示例
example.fact(4)
3.Python调用C++(Boost.Python)
Boost库是一个非常强大的库。
python库可以用来编译c++供python调用。
ubuntu下比较强大的安装boost.python,apt-getinstalllibboost-python-dev
#includeboost/python.hpp
charconst*greet()
{
return"hello,world";
}
BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
寻找usednamespaceboost::python;
def("greet",greet);
}
将代码保存为hello.cpp,编译进so库
g++hello.cpp-ohello.so-shared-I/usr/include/python2.5-I/usr/lib/python2.5/config-lboost_pythonn-gcc42-mt-1_34_1
这里的python路径设置为你的python路径,并且-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1必须添加库名称不一定是这个,去/user/lib检查
然后如果有这个库的目录可以在进入时使用如下python
importhello
hello.greet()
'hello,world'
4.python调用c++(ctypes)
ctypesisanadvancedffi(ForeignFunctionInterface)packageforPython2.3andhigher.InPython2.5已经包含在内。
cty。
peallowstocall函数/共享库以及许用于在Python中创建、访问和操作简单和复杂C数据的工具,换句话说:纯Python中的收集器。
可以在pureP中实现回调函数。
#includePython.h
classTestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
事实上(intn);
};
intTestFact::fact(intn)
{
if(n=1)
{
return1;
下一个
return*(n-1);
}
外部“C”
intfact(intn)
TestFactt;
return.fact(n);
}
将代码另存为wrapper.cpp不需要写python接口包,直接编译进库所以,
g++-fPICwrapper.cpp-oexample.so-shared-I/usr/include/python2.6-I/usr/lib/python2.6/config
对于导入到python中,可以如下使用
importctypes
pdll=ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')
pdll.fact(4)
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如何让python调用C和C++代码要了解如何让python调用C/C++代码(即编写一个python扩展),你需要攻克手册中有关于EmbeddingExtension的厚厚一章。
昨天折腾了一个小时还是不知道怎么写一个python插件,又查了几本其他的书,终于在《Win32上的Python编程》一书中找到了教程。
1首先要明白的是,所谓的python扩展(即你给python的c/c++代码不一定是c/c++代码,它可以写成.dll,而这个dll放在本地安装目录下的DLL目录下python的(例如我机器上的路径是:F:/ProgramFiles/Python2)。
5环境下,我们使用python提供的c头文件和lib库进行扩展开发。
点击vs2005下的“工具”-“选项”菜单,打开“选项”对话框,选择“项目和解决方案”-“VC++目录”,然后选择右侧的组合框“显示以下内容的目录”“包含”files”,添加python包含目录(在我的电脑上是“F:/ProgramFiles/Python25/include”),然后选择库文件并添加python目录libs(在我的计算机上是“F:/ProgramFiles/Python25/libs”)。
由于扩展是一个dll,我们接下来需要创建一个“动态链接库”项目,然后开始编写代码:
#includepython.h//pythonhcontains.python定义的一些头文件在pythoninclude目录/*我的python版本是2.5,因为安装python后不提供debug下的lib库文件,所以需要生成releasedll,
如果要生成release版本的dll,需要自己去python官方网站下载python源码,当然也可以继续生成release版本的dll,但是该dll包含调试信息*/。
#pragmacomment(lib,"python25.lib")//忽略staticPyObject*mb_showMsg(PyObject*self,PyObject*args);/*如果你的作用域是mb,则必须实现一个initmb函数并从dll中导出这个函数,但是当我们在python中调用importmb时,python会去dll中调用
extern"C"__declspec(dllexport)voidinitmb(){/*当调用时mb.showMsg(“Python真是太棒了,Ikinddaloveit!”),相当于告诉python我有一个showMsg函数。
诀窍是按照如下方式定义字典数据结构,key=showMsg,value=mb_showMsg,METH_VARARGS为函数调用方法,仔细查看手册*/staticPyMethodDefmbMethods[]={
{"showMsg",mb_showMsg,METH_VARARGS},
{NULL,NULL,NULL}/*哨兵,哨兵,用于markend*/};//告诉python我们的模块叫mb,模块中包含的函数都在mbMethods字典中
PyObject*m=Py_InitModule("mb",mbMethods);}/*接下来,实现主要的showMsg函数*///第一个参数本身我们不需要,具体查看手册,第二个参数是python传递给我们的参数,它是一个python元组参数
staticPyObject*mb_showMsg(PyObject*self,PyObject*args){//我们的showMsg函数需要一个字符串参数
constchar*msg=NULL;/*调用特殊参数解码给我们的pythongensen号,s是字符串,我们传入接收参数的变量的地址,
如果你的函数函数需要两个参数则继续添加PyArg_parseTuple后面接受参数的变量,
这个函数Prototype是类似于printf的变量参数形式
PyAPI_FUNC(int)PyArg_ParseTuple(PyObject*,constchar*,...);*/if(!PyArg_ParseTuple(args,"s",msg))
returnNULL;//调用MBintr=::MessageBox(NULL,"hello","Caption:FormCmodule",MB_ICONINFORMATION|MB_OK);//返回值returnPy_BuildValue("i",r);}将上面的代码和很多注释混合复制到你的编辑器中,然后编译生成mb.dll,编辑mb.pyd中的后缀,然后复制到python的DLL目录下,打开idle(python的交互程序),输入代码:importmbmb.showMsg("Python真是太棒了,我喜欢它!")
【py-22】python调用C/C++的几种方法
为什么python需要调用c代码?因为python擅长“io密集型运算”,但“大量计算”并不是它的强项。Python作为一种“胶水语言”,可以通过直接将C代码集成到Python程序中来实现计算密集型任务。
推荐使用pybind11,因为它可以很好地支持C++11且API简单。
使用ctypes调用,首先需要准备一个C语言程序,通过gcc编译成dll文件,然后使用ctypes模块加载dll并通过变量调用c类库中的函数。
这种方法简单,不需要修改源文件,但仅限于调用c函数,不能直接调用c++方法。
通过extern“C”关键字可以解决调用C++方法的问题,但不能直接调用C++类方法。
SWIG是一种允许脚本语言调用C/C++接口的软件开发工具。
开发者需要编写额外的接口文件,SWIG通过这些文件生成包装源代码,从而实现脚本语言间接调用C/C++程序接口。
SWIG支持多种脚本语言,但在实际应用中,python开发人员通常不使用这种方法,因为生成的包装器源代码可能会带来额外的复杂性。
原生导出python/capi是最常用的方法。
通过编写c/c++代码并以特定方式执行以供python调用。
该方法需要在C代码中定义Python对象和方法,以便Python解释器能够识别并调用它们。
使用boost.python库调用c/c++代码非常简单,只需在链接时添加对libboost_python.so的引用即可。
不过boost.python存在一些问题,具体请查看相关链接。
要实现编写C++的Python扩展,通常使用pybind11。
pybind11相对容易使用,其文档很详细,并且提供了一系列工具来帮助开发人员轻松构建Python扩展。
通过git拉取代码,使用python设置安装,测试它,并在非安装路径下成功验证其功能。
最后,使用pybind11时要注意模块名称的一致性以及c和c++编译的区别。