C++ 与 Python 混合编程
本文使用的开发环境:
Python 2.7.10
Cython 0.22
SWIG 3.0.6
Windows 10 x64
RTMCentOS 7.1
AMD 64
Mac OSX 10.10.4
文中所述原理与具体环境适用性强。文章所述代码均用于演示,缺乏必备的异常检查
C/C++ 调用 Python(基础篇)
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现,在Windows平台上,这个文件位于%SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中调用Python,看起来非常容易:
my_python.c
#include <Python.h> int main(int argc, char *argv[]) { Py_SetProgramName(argv[0]); Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("print ‘Hello Python!‘\n"); Py_Finalize(); return 0; }
在Windows平台下,使用Visual Studio编译运行
在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的编译命令同上
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
如果此时出现错误:
{%r%}
great_module.c:1:20: fatal error: Python.h: No such file or directory
compilation terminated.
{%endr%}
可以安装python-dev来解决:
{%g%}
python3.5
sudo apt-get install python3.5-dev
python2.7
sudo apt-get install python-dev
{%endg%}
产生可执行文件后,运行:
./my_python
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。
虽然非常简单,但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外,并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。
下面举个例子,比如说,有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数:
great_module.py
def great_function(a): return a + 1
首先,复用Python模块得做‘import’,这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里,比如说,这个module名字叫 great_module.py
接下来就要用C来调用Python了,调用代码如下:
main.c
#include <Python.h> int great_function_from_python(int a); int main(int argc, char *argv[]) { Py_Initialize(); printf("%d",great_function_from_python(2)); Py_Finalize(); } int great_function_from_python(int a) { int res; PyObject *pModule,*pFunc; PyObject *pArgs, *pValue; /* import */ pModule = PyImport_ImportModule("great_module"); /* great_module.great_function */ pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function"); /* build args */ pArgs = PyTuple_New(1); PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a)); /* call */ pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs); res = PyInt_AsLong(pValue); return res; }
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式:
1.所有Python元素,module、function、tuple、string等等,实际上都是PyObject。C语言里操纵它们,一律使用PyObject 。
2.Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数;C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
3.也可以创建Python类型的变量,使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
4.若a是Tuple,则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b),有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
5.不仅Python语言很优雅,Python的库函数API也非常优雅。
编译的方式就用本节开头使用的方法,
Linux
gcc -o main main.c -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在运行此示例之前,需要设置环境变量:
Linux
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
Mac OSX
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
运行:
./main
3
栗子2:
script.py
#!/usr/bin/python # Filename: script.py class Student: def SetName(self,name): self._name = name def PrintName(self): print self._name def hello(): print "Hello World\n" def world(name): print "name"
zj.cpp
#include <python2.7/Python.h> #include <iostream> #include <string> int main () { //使用python之前,要调用Py_Initialize();这个函数进行初始化 Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("import sys"); PyRun_SimpleString("sys.path.append(‘./‘)"); PyObject * pModule = NULL; PyObject * pFunc = NULL; PyObject * pClass = NULL; PyObject * pInstance = NULL; //这里是要调用的文件名 pModule = PyImport_ImportModule("script"); //这里是要调用的函数名 pFunc= PyObject_GetAttrString(pModule, "hello"); //调用函数 PyEval_CallObject(pFunc, NULL); Py_DECREF(pFunc); pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "world"); PyObject_CallFunction(pFunc, "s", "zhengji"); Py_DECREF(pFunc); //测试调用python的类 pClass = PyObject_GetAttrString(pModule, "Student"); if (!pClass) { printf("Can‘t find Student class.\n"); return -1; } pInstance = PyInstance_New(pClass, NULL, NULL); if (!pInstance) { printf("Can‘t create Student instance.\n"); return -1; } PyObject_CallMethod(pInstance, "SetName", "s","my family"); PyObject_CallMethod(pInstance, "PrintName",NULL,NULL); //调用Py_Finalize,这个根Py_Initialize相对应的。 Py_Finalize(); return 0; }
g++ zj.cpp -o zj -lpython2.7
./zj
Hello World name my family
Python 调用 C/C++(基础篇)
这种做法称为Python扩展。
比如说,我们有一个功能强大的C函数:
int great_function(int a) { return a + 1; }
期望在Python里这样使用:
>>> from great_module import great_function >>> great_function(2) 3
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
great_module.c
#include <Python.h> int great_function(int a) { return a + 1; } static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args) { int _a; int res; if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a)) return NULL; res = great_function(_a); return PyLong_FromLong(res); } static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = { { "great_function", _great_function, METH_VARARGS, "" }, {NULL, NULL, 0, NULL} }; PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) { (void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods); }
除了功能强大的函数great_function外,这个文件中还有以下部分:
1.包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数(PyArg_ParseTuple),调用实际的great_function,并处理great_function的返回值,最终返回给Python环境。
2.导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起,每一项有4个参数:第一个参数是提供给Python环境的函数名称,第二个参数是_great_function,即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长,第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
3.导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的,是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。
在Windows
下面,在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd(实际上是dll)。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。
在Linux
下面,则用gcc编译:
gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在当前目录下得到great_module.so,同理可以在Python中直接使用。
TODO:)
本部分参考资料
- 《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
- Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
- 关于编译环境,本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下:3. Building C and C++ Extensions with distutils
- 作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程,需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。
C/C++ 调用 Python(使用Cython)
在前面的小节中谈到,Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的,此外,由于Python(确切的说是CPython)本身是由C语言实现的,故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么,有没有可能“自动”的做替换,把Python代码直接变成C代码呢?答案是肯定的,这就是Cython主要解决的问题。
安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install:
sudo su easy_install -U cython
如果没找到命令
{%r%}
easy_install: command not found
{%endr%}
解决方案
{%g%}
wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py -O - | python
{%endg%}
在Windows环境下依然需要Visual Studio,由于安装的过程需要编译Cython的源代码,故上述命令需要在Visual Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候,也需要在Visual Studio命令提示符下进行操作,这一点和第一部分的要求是一样的。
继续以例子说明:
great_module.pyx
cdef public great_function(a,index): return a[index]
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用“编译好的Python代码”,所以得让great_function从外面变得可见,方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的def,只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。
这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。
接下来编译 great_module.pyx
cython great_module.pyx
得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型,它的功能只是提取a的第index的成员而已,故使用great_function的时候,a可以传入Python String,也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
main.c
#include <Python.h> #include "great_module.h" int main(int argc, char *argv[]) { PyObject *tuple; Py_Initialize(); initgreat_module(); printf("%s\n",PyString_AsString( great_function( PyString_FromString("hello"), PyInt_FromLong(1) ) )); tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three"); printf("%ld\n",PyInt_AsLong( great_function( tuple, PyInt_FromLong(1) ) )); printf("%s\n",PyString_AsString( great_function( tuple, PyInt_FromLong(2) ) )); Py_Finalize(); }
编译命令和第一部分相同:
在Windows下编译命令为
cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
执行:
./main
e 2 three
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型,可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下:
great_module.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index): return a[index]
编译
cython great_module.pyx
cython编译后得到的.h里,great_function的声明是这样的:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
很开心对不对!
这样的话,我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了:
main.c
#include <Python.h> #include "great_module.h" int main(int argc, char *argv[]) { Py_Initialize(); initgreat_module(); printf("%c",great_function("Hello",1)); Py_Finalize(); }
./main
返回第2个字母
e
{%y%}
此部分以下内容未验证!
{%endy%}
在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用(仅限于Windows):
还是利用刚才的great_module.pyx,准备一个dllmain.c:
#include <Python.h> #include <Windows.h> #include "great_module.h" extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) { return great_function(a,b); } BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) { switch( fdwReason ) { case DLL_PROCESS_ATTACH: Py_Initialize(); initgreat_module(); break; case DLL_PROCESS_DETACH: Py_Finalize(); break; } return TRUE; }
在Visual Studio命令提示符下编译:
cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它,没错,传说中的Excel与Python混合编程
参考资料:Cython的官方文档,质量非常高:
Welcome to Cython’s Documentation
Python调用C/C++(使用SWIG)
用C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情,Python也不例外。除了SWIG,市面上还有若干用于Python扩展的工具包,比较知名的还有Boost.Python、SIP等,此外,Cython由于可以直接集成C/C++代码,并方便的生成Python模块,故也可以完成扩展Python的任务。
答主在这里选用SWIG的一个重要原因是,它不仅可以用于Python,也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的好基友Java,主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua,还有Go、C#,以及R。SWIG是基于配置的,也就是说,原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言(当然,这是理想情况了……)
SWIG的安装方便,有Windows的预编译包,解压即用,绿色健康。主流Linux通常集成swig的包,也可以下载源代码自己编译,SWIG非常小巧,通常安装不会出什么问题。
用SWIG扩展Python,你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的,也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子:希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。
首先打开指令集的文档:https://software.intel.com/en-us/node/514245
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型,其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件(为了简化起见,未包含2个64位函数):
/* File: mymodule.i */ %module mymodule %{ #include "nmmintrin.h" %} int _mm_popcnt_u32(unsigned int v); unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v); unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v); unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);
接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module Wrapper
swig -python mymodule.i
得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展:
Windows:
cl /LD mymodule_wrap.c /o _mymodule.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux:
gcc -fPIC -shared mymodule_wrap.c -o _mymodule.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
注意输出文件名前面要加一个下划线。
现在可以立即在Python下使用这个module了:
>>> import mymodule >>> mymodule._mm_popcnt_u32(10) 2
回顾这个配置文件分为3个部分:
- 定义module名称mymodule,通常,module名称要和文件名保持一致。
- %{ %} 包裹的部分是C语言的代码,这段代码会原封不动的复制到mymodule_wrap.c
- 欲导出的函数签名列表。直接从头文件里复制过来即可。
还记得本文第2节的那个great_function吗?有了SWIG,事情就会变得如此简单:
/* great_module.i */ %module great_module %{ int great_function(int a) { return a + 1; } %} int great_function(int a);
换句话说,SWIG自动完成了诸如Python类型转换、module初始化、导出代码表生成的诸多工作。
对于C++,SWIG也可以应对。例如以下代码有C++类的定义:
//great_class.h #ifndef GREAT_CLASS #define GREAT_CLASS class Great { private: int s; public: void setWall (int _s) {s = _s;}; int getWall () {return s;}; }; #endif // GREAT_CLASS
对应的SWIG配置文件
/* great_class.i */ %module great_class %{ #include "great_class.h" %} %include "great_class.h"
这里不再重新敲一遍class的定义了,直接使用SWIG的%include指令
SWIG编译时要加-c++这个选项,生成的扩展名为cxx
swig -c++ -python great_class.i
Windows下编译:
cl /LD great_class_wrap.cxx /o _great_class.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux,使用C++的编译器
g++ -fPIC -shared great_class_wrap.cxx -o _great_class.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Python交互模式下测试:
>>> import great_class >>> c = great_class.Great() >>> c.setWall(5) >>> c.getWall() 5
也就是说C++的class会直接映射到Python class
SWIG非常强大,对于Python接口而言,简单类型,甚至指针,都无需人工干涉即可自动转换,而复杂类型,尤其是自定义类型,SWIG提供了typemap供转换。而一旦使用了typemap,配置文件将不再在各个语言当中通用。
参考资料:
SWIG的官方文档,质量比较高。SWIG Users Manual
有个对应的中文版官网,很多年没有更新了。
写在最后:
由于CPython自身的结构设计合理,使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务,Cython(C/C++调用Python)和SWIG(Python调用C/C++)是很不错的选择。但是,一旦涉及到比较复杂的转换任务,无论是继续使用Cython还是SWIG,仍然需要学习Python源代码。
参考链接:
https://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859
https://blog.csdn.net/l153097889/article/details/41208005