再版リンク: Python について話す例 3 Python と C/C++ が相互に呼び出します
目次
1. Python は C ダイナミック リンク ライブラリを呼び出します
2. Python は C++ (クラス) ダイナミック リンク ライブラリを呼び出します
3. Python は C/C++ 実行可能プログラムを呼び出します
1. 問題点
Python モジュールと C/C++ ダイナミック ライブラリ間の相互呼び出しは実際のアプリケーションに関係しますので、ここでまとめます。
2. Python が C/C++ を呼び出す
1. Python は C ダイナミック リンク ライブラリを呼び出します
Python が C ライブラリを呼び出すのは比較的簡単で、パッケージ化せずに C ライブラリにパッケージ化され、Python の ctypes によって呼び出されます。
(1) C言語ファイル：pycall.c
/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int foo(int a, int b)
{
printf("you input %d and %d\n", a, b);
return a+b;
}
(2) gcc を使用してダイナミック ライブラリ libpycall.so をコンパイルして生成します: gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。g++ を使用して C ダイナミック ライブラリを生成するコード内の関数またはメソッドをコンパイルする場合は、extern "C" を使用してコンパイルする必要があります。
(3) Python はダイナミック ライブラリのファイル pycall.py を呼び出します。
import ctypes
ll = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = ll("./libpycall.so")
lib.foo(1, 3)
(4) 走行結果：
2. Python は C++ (クラス) ダイナミック リンク ライブラリを呼び出します
これを支援するには extern "C" が必要です。つまり、C 関数のみを呼び出すことができ、メソッドを直接呼び出すことはできませんが、C++ メソッドは解析できます。extern "C" を使用する代わりに、構築されたダイナミック リンク ライブラリにはこれらの関数のシンボル テーブルがありません。
(1) C++クラスファイル：pycallclass.cpp
#include <iostream>
using namespace std;
class TestLib
{
public:
void display();
void display(int a);
};
void TestLib::display() {
cout<<"First display"<<endl;
}
void TestLib::display(int a) {
cout<<"Second display:"<<a<<endl;
}
extern "C" {
TestLib obj;
void display() {
obj.display();
}
void display_int() {
obj.display(2);
}
}
(2) g++ でコンパイルしてダイナミック ライブラリ libpycall.so を生成します: g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpp。
(3) Python はダイナミック ライブラリのファイル pycallclass.py を呼び出します。
import ctypes
so = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = so("./libpycallclass.so")
lib.display()
lib.display_int(100)
(4) 走行結果：
3. Python は C/C++ 実行可能プログラムを呼び出します
(1) C/C++プログラム：main.cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int test()
{
int a = 10, b = 5;
return a+b;
}
int main()
{
cout<<"---begin---"<<endl;
int num = test();
cout<<"num="<<num<<endl;
cout<<"---end---"<<endl;
}
(2) バイナリ実行可能ファイルにコンパイルします: g++ -o testmain main.cpp。
(3) Python呼び出しプログラム：main.py
import commands
import os
main = "./testmain"
if os.path.exists(main):
rc, out = commands.getstatusoutput(main)
print 'rc = %d, \nout = %s' % (rc, out)
f = os.popen(main)
data = f.readlines()
f.close()
print data
os.system(main)
(4) 走行結果：
4. Python の拡張 (C++ は Python の拡張モジュールを作成します)
他の Python スクリプトに統合またはインポートできるコードはすべて、拡張機能と呼ばれます。拡張機能は、Python または C や C++ などのコンパイル言語で作成できます。Python は設計の初めに、モジュールのインポート メカニズムを十分に抽象化することを検討していました。これは非常に抽象的であるため、モジュールを使用するコードはモジュールの具体的な実装の詳細を理解できません。Python の拡張性には、言語に新しい関数を追加するのに便利で、カスタマイズ可能で、コードを再利用できるという利点があります。
Python の拡張機能を作成するには、アプリケーション コードの作成、定型コードによるコードのラップ、コンパイルとテストの 3 つの主な手順が必要です。
(1) アプリケーションコードの作成
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int fac(int n)
{
if (n < 2) return(1); /* 0! == 1! == 1 */
return (n)*fac(n-1); /* n! == n*(n-1)! */
}
char *reverse(char *s)
{
register char t, /* tmp */
*p = s, /* fwd */
*q = (s + (strlen(s) - 1)); /* bwd */
while (p < q) /* if p < q */
{
t = *p; /* swap & move ptrs */
*p++ = *q;
*q-- = t;
}
return(s);
}
int main()
{
char s[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', we get '%s'\n", \
reverse(s));
strcpy(s, "madam");
printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \
reverse(s));
return 0;
}
上記のコードには 2 つの関数があり、1 つは再帰階乗関数 fac() で、もう 1 つの reverse() 関数は単純な文字列反転アルゴリズムを実装しており、その主な目的は、内容が完全に反転されるように受信文字列を変更することです。ただし、メモリを適用してから逆方向にコピーする必要はありません。
(2)コード インターフェイスをボイラープレートで
ラップするコードは「ボイラープレート」コードと呼ばれ、アプリケーション コードと Python インタープリター間の対話の重要な部分です。テンプレートは主に 4 つのステップに分かれています: a. Python ヘッダー ファイルをインクルードする; b. 各モジュールの各関数に PyObject* Module_func() などのラッパー関数を追加する; c. 各モジュールに PyMethodDef ModuleMethods などの型を追加する[] の配列; d、モジュール初期化関数 void initModule () を増やします。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int fac(int n)
{
if (n < 2) return(1);
return (n)*fac(n-1);
}
char *reverse(char *s)
{
register char t,
*p = s,
*q = (s + (strlen(s) - 1));
while (s && (p < q))
{
t = *p;
*p++ = *q;
*q-- = t;
}
return(s);
}
int test()
{
char s[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', we get '%s'\n", \
reverse(s));
strcpy(s, "madam");
printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \
reverse(s));
return 0;
}
#include "Python.h"
static PyObject *
Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args)
{
int num;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num))
return NULL;
return (PyObject*)Py_BuildValue("i", fac(num));
}
static PyObject *
Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args)
{
char *orig_str;
char *dupe_str;
PyObject* retval;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &orig_str))
return NULL;
retval = (PyObject*)Py_BuildValue("ss", orig_str,
dupe_str=reverse(strdup(orig_str)));
free(dupe_str); #防止内存泄漏
return retval;
}
static PyObject *
Extest_test(PyObject *self, PyObject *args)
{
test();
return (PyObject*)Py_BuildValue("");
}
static PyMethodDef
ExtestMethods[] =
{
{ "fac", Extest_fac, METH_VARARGS },
{ "doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS },
{ "test", Extest_test, METH_VARARGS },
{ NULL, NULL },
};
void initExtest()
{
Py_InitModule("Extest", ExtestMethods);
}
Python.h ヘッダー ファイルは、ほとんどの Unix 系システムの /usr/local/include/python2.x または /usr/include/python2.x ディレクトリにあり、システムは通常、ファイルがインストールされているパスを認識しています。 。
ラッパー関数を追加します。モジュール名は Extest です。次に、Extest_fac() というラッパー関数を作成します。これを Python スクリプトで使用します。最初に Extest をインポートし、次に Extest.fac() を呼び出します。Extest.fac() が呼び出されるときに、ラッパー関数 Extest_fac() が呼び出され、ラッパー関数は Python 整数パラメーターを受け入れ、それを C 整数に変換し、次に C fac() 関数を呼び出し、整数の戻り値を取得し、最後に戻り値を Python の整数に変換します。関数呼び出し全体の結果として返されます。他の 2 つのラッパー関数 Extest_doppel() と Extest_test() は似ています。
Python から C への変換では、PyArg_Parse* 一連の関数 int PyArg_ParseTuple() を使用します: Python から C に渡されたパラメーターを変換します; int PyArg_ParseTupleAndKeywords() は PyArg_ParseTuple() と同じ機能を持ちますが、同時にキーワード パラメーターを解析します。 sscanf 関数は C の関数と非常によく似ており、文字列ストリームを受け取り、指定された形式文字列に従って解析し、結果を対応するポインタが指す変数に格納します。戻り値は 1 です。 、解析が成功したことを示し、値 0 は失敗を示します。C から Python への変換関数は PyObject* Py_BuildValue() です。C データを Python のオブジェクトまたはオブジェクトのグループに変換して返します。Py_BuildValue の使用法は sprintf と非常によく似ており、すべてのパラメーターは次に従って設定されます。指定された形式を Python オブジェクトに変換します。
C と Python の間でデータを変換するための変換コード:
Python インタープリターがモジュールをインポートして呼び出せるように、モジュールごとに PyMethodDef ModuleMethods[] タイプの配列を追加します。各配列には、Python の関数の名前、対応するラッパー関数の名前、および METH_VARARGS 定数が含まれます。パラメータはタプルとして渡されます。PyArg_ParseTupleAndKeywords() 関数を使用して名前付きパラメーターを分析する必要がある場合は、このフラグを定数にし、METH_KEYWORDS 定数で論理 AND 演算定数を実行する必要もあります。配列の最後には、関数情報リストの終わりを示すために 2 つの NULL が使用されます。
すべての作業の最後の部分は、モジュールの初期化関数です。Py_InitModule() 関数を呼び出し、インタープリターがモジュール内の関数を正しく呼び出せるように、モジュール名と ModuleMethods[] 配列の名前を渡します。
(3) コンパイル
新しい Python 拡張機能を作成するには、Python ライブラリと一緒にコンパイルする必要があり、これらのモジュール、拡張機能、パッケージのコンパイル、インストール、配布には distutils パッケージが使用されます。
setup.py ファイルを作成すると、コンパイルの主な作業は setup() 関数によって行われます。
#!/usr/bin/env python
from distutils.core import setup, Extension
MOD = 'Extest'
setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest2.c'])])
Extension() の最初の引数は、拡張機能の (完全な) 名前に、モジュールがパッケージの一部である場合は「.」で区切られた完全なパッケージ名を加えたものです。上記の拡張子はそれぞれ独立しているので、名前を「Extest」と書きます。sources パラメータはすべてのソース コードのファイル リストで、ファイルは Extest2.c の 1 つだけです。セットアップには 2 つのパラメータが必要です: name パラメータはコンパイルするコンテンツを示し、別の list パラメータはコンパイルするオブジェクトをリストし、上記のコンパイル対象のものは拡張機能であるため、ext_modules パラメータの値は次のリストに設定されます。拡張モジュール。
setup.py ビルド コマンドを実行して拡張機能のコンパイルを開始し、いくつかの情報を求めるプロンプトが表示されます。
creating build/lib.linux-x86_64-2.6
gcc -pthread -shared build/temp.linux-x86_64-2.6/Extest2.o -L/usr/lib64 -lpython2.6 -o build/lib.linux-x86_64-2.6/Extest.so
(4) 拡張機能をインポートしてテストすると、
setup.py スクリプトが実行されるディレクトリの下の build/lib.* ディレクトリに拡張機能が作成されます。そのディレクトリに切り替えてモジュールをテストするか、コマンドを使用してインストールできます。それを Python Middle: python setup.py install に入力すると、対応する情報が求められます。
テストモジュール:
(5) 参照カウントとスレッドセーフな
Python オブジェクト参照カウントのためのマクロ: Py_INCREF(obj) はオブジェクト obj の参照カウントを増加させ、Py_DECREF(obj) はオブジェクト obj の参照カウントを減少させます。2 つの関数 Py_INCREF() と Py_DECREF() には、オブジェクトが空かどうかを最初にチェックするバージョン、それぞれ Py_XINCREF() と Py_XDECREF() もあります。
拡張機能をコンパイルするプログラマーは、コードがマルチスレッド Python 環境で実行される可能性があることに注意する必要があります。これらのスレッドは、Py_BEGIN_ALLOW_THREADS と Py_END_ALLOW_THREADS という 2 つの C マクロを使用します。コードをスレッドから分離することで、実行中と非実行中の安全性が保証されます。これらのマクロでラップされたコードにより、他のスレッドの実行が許可されます。
3. C/C++ が Python を呼び出す
C++ は Python スクリプトを呼び出すことができるため、C++ が呼び出すための Python スクリプト インターフェイスをいくつか作成できます。少なくとも、Python をテキスト形式のダイナミック リンク ライブラリとして扱うことができ、変更しない限り、必要に応じて変更できます。インターフェース。欠点は、C++ プログラムがコンパイルされると、それを変更するのがそれほど便利ではないことです。
(1) Pythonスクリプト：pytest.py
#test function
def add(a,b):
print "in python function add"
print "a = " + str(a)
print "b = " + str(b)
print "ret = " + str(a+b)
return
def foo(a):
print "in python function foo"
print "a = " + str(a)
print "ret = " + str(a * a)
return
class guestlist:
def __init__(self):
print "aaaa"
def p():
print "bbbbb"
def __getitem__(self, id):
return "ccccc"
def update():
guest = guestlist()
print guest['aa']
#update()
(2) C++ コード:
/**g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6**/
#include <Python.h>
int main(int argc, 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("import sys");
PyRun_SimpleString("print '---import sys---'");
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't find pytest.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't find function [add]");
getchar();
return -1;
}
// 参数进栈
PyObject *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't find function [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't find function [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();
return 0;
}
(3) C++ をバイナリ実行可能ファイルにコンパイルします。 g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6、コンパイル オプションは次のようにする必要があります。 Python のインクルード パスとリンク パスを手動で指定します (Python のバージョン番号は特定の状況によって異なります)。
(4) 走行結果：
