Python调用C/C++函数：提升性能的几种方法详解

如何在Python中调用C/C++函数

在工作中，我遇到了一个场景，需要在Python中调用C++来优化程序的性能。
在学习过程中，我总结了以下关于Python中如何调用C/C++函数的方法和经验。
希望对大家有所帮助。
本文很多章节案例参考了公众号（古明地觉编程课堂）上的文章以及知乎上的相关资源。
我要感谢这些文章的作者让我学到了有用的知识。
下一步就是对文章进行整理。
如果描述有错误，请指出，我会修改。
在工作中，我们经常面临优化Python程序计算速度的问题。
除了优化算法的计算复杂度之外，直接优化程序也是一种有效的方法。
本文主要介绍Python中如何调用C/C++函数以及两者之间的参数传递方法，从而加快Python程序的运行速度。
Python调用C库的常用方式之一是使用Python内置的标准库ctypes。
它主要用于使用C和C++库。
您还可以将ctypes与用任何语言编写的库一起使用，只要这些库导出C兼容的API就足够了。
使用ctypes的优点是它已经包含在Python中，理论上可以调用任何C或C++共享库或动态库。
使用ctypes的另一个优点是无需重新编译库即可从Python中使用它。
然而，使用ctypes的一个缺点是您需要在Python代码中手动封装来自外部库的数据和函数。
特别是对于C++库，导出的函数需要封装在外部C块中。
通过ctypes调用C库是最简单的方式，因为这种方式只需要操作系统。
例如，在Windows上编译的动态库是.dll文件，在Linux上编译的动态库是.so文件。
只要操作系统一致，任何提供ctypes模块的Python解释器都可以调用它。
当Python和C之间的交互不复杂时，例如嵌入式设备或用C编写并在Python中调用高性能算法时，该方法适用。
解释型语言和编译型语言的区别也是理解Python如何调用C/C++函数的关键。
Python是一种解释性脚本语言，在运行前先编译为字节码，然后通过Python虚拟机执行。
C/C++是编译型语言，代码直接编译成机器码。
Python的动态类型和C/C++的静态类型也是它们之间的重要区别。
静态语言在编译时确定变量类型，而动态语言在运行时确定类型。
使用ctypes调用C/C++函数时，需要注意基本数据类型的转换、字符串的传递、函数返回值的获取、指针的使用、数组的传递、结构体的传递、以及回调函数的表示。
使用ctypes内部函数对于从Python正确调用C/C++函数至关重要。
为了在Python中使用C/C++函数，需要将C/C++代码编译成动态链接库或可执行文件。
Linux系统下，可以使用gcc、g++等编译器；Windows系统下可以使用MinGW-w64或者VisualStudio2022等工具。
在将编写好的C/C++程序打包成动态链接库的过程中，需要考虑其在Python中的调用方式和依赖问题，以确保所需的动态链接库及其依赖项被正确加载。
将动态链接库文件导入Python程序时，如果动态链接库依赖其他动态链接库文件，可能会遇到缺少依赖异常。
这时就需要检查程序所需的运行环境，并安装缺少的依赖库。
有时在Windows系统下使用ctypes.CDLL()导入动态链接库文件时，可能会出现OSError。
这种情况下，可以尝试将CDLL函数中的winmode参数设置为0来指定库的加载方式，以避免DLL劫持等问题。
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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在基础设施领域的重要性以及C++在特定场景中的不可替代性，我们经常需要将这些语言的代码集成到Python中。
通信方式大致分为两类：单向和双向。
单向通信通常是指从Python调用C/C++代码，而双向通信则允许C/C++和Python相互通信。
另外，C/C++有时会调用Python代码，特别是使用标准Python库提供的函数，例如http.server。
在实现调用时，我们主要考虑C/C++代码的编译。
常见的方式是直接使用C/C++动态链接库。
此方法适用于已编译的库，例如libc.so。
另一种是未编译的库，需要在setup.py中编译，适合自定义或特殊的库。
对于直接调用C库，ctypes是理想的选择，因为它为Python提供了访问C库的能力，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函数并打印输出。
当遇到需要使用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DLL编译为可导入模块，以便于在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++代码与各种编程语言（包括Python）进行交互。
通过编写接口文件，可以自动生成C/C++、Python的打包代码，简化跨语言调用的复杂度。
例如，您可以指定一个接口文件以向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++，更容易集成编译到setup.py中。
这使得SWIG在创建多语言项目时更加高效。
设置工具中的扩展模块支持选择*.i文件，自动将其转换为可执行文件，以及创建包含构建和版本信息的Wheel文件。
与SWIG类似的工具还有SIP，专门用于与Qt框架集成，详细使用请参考相关文档。
简而言之，在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语言之间集成的便利性。

【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”，可以通过将C代码直接集成到Python程序中来实现数据密集型任务。
推荐使用pybind11，因为它对C++11的良好支持和简洁的API。
使用ctypes调用，首先要准备一个C语言程序，通过gcc编译成dll文件，然后使用ctypes模块加载dll，通过变量调用c类库的函数。
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。
通过外部“C”关键字可以解决调用C++方法的问题，但不能直接调用C++类的方法。
SWIG是一种软件开发工具，可以让脚本语言调用C/C++接口。
开发人员必须编写额外的接口文件，SWIG通过该文件生成包装器源代码，从而使脚本语言能够间接调用C/C++API。
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此方法，因为生成的包装器源代码可能会引入额外的复杂性。
导出python/capiNative是最常用的方法。
通过编写c/c++代码并以特定的方式实现供python调用。
这种方法需要在C代码中定义Python对象和方法，以便Python解释器能够识别和调用它们。
使用boost.python库调用c/c++代码比较容易，只需在链接时添加对libboost_python.so的引用即可。
但是，boost.python存在一些问题，详细信息请参阅相关链接。
要实现C++编写Python扩展，通常使用pybind11。
使用pybind11相对容易，它的文档很详细，并且提供了多种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，测试它并验证非安装路径下的功能。
最后，使用pybind11时，要考虑到模块名称的一致性以及c和c++编译的差异。