python C扩展 - 漩涡鸣人
python C扩展
在C/C++中处理Python对象时,对引用计数进行正确的维护是一个关键问题,处理不好将很容易产生内存泄漏。Python的C语言接口提供了一些宏来对引用计数进行维护,最常见的是用 Py_INCREF()来增加使Python对象的引用计数增1,用Py_DECREF()来使Python对象的引用计数减1。
2.3 数据类型
Python定义了六种数据类型:整型、浮点型、字符串、元组、列表和字典,在使用C语言对Python进行功能扩展时,首先要了解如何在C和Python的数据类型间进行转化。
2.3.1 整型、浮点型和字符串
在Python的C语言扩展中要用到整型、浮点型和字符串这三种数据类型时相对比较简单,只需要知道如何生成和维护它们就可以了。下面的例子给出了如何在C语言中使用Python的这三种数据类型:
例2:typeifs.c |
2.3.2 元组
Python语言中的元组是一个长度固定的数组,当Python解释器调用C语言扩展中的方法时,所有非关键字(non-keyword)参数都以元组方式进行传递。下面的例子示范了如何在C语言中使用Python的元组类型:
例3:typetuple.c |
2.3.3 列表
Python语言中的列表是一个长度可变的数组,列表比元组更为灵活,使用列表可以对其存储的Python对象进行随机访问。下面的例子示范了如何在C语言中使用Python的列表类型:
例4:typelist.c |
2.3.4 字典
Python语言中的字典是一个根据关键字进行访问的数据类型。下面的例子示范了如何在C语言中使用Python的字典类型:
例5:typedic.c |
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三、Python的C语言扩展
3.1 模块封装
在了解了Python的C语言接口后,就可以利用Python解释器提供的这些接口来编写Python的C语言扩展,假设有如下一个C语言函数:
例6:example.c |
该函数的功能是计算某个给定自然数的阶乘,如果想在Python解释器中调用该函数,则应该首先将其实现为Python中的一个模块,这需要编写相应的封装接口,如下所示:
例7: wrap.c |
一个典型的Python扩展模块至少应该包含三个部分:导出函数、方法列表和初始化函数。
3.2 导出函数
要在Python解释器中使用C语言中的某个函数,首先要为其编写相应的导出函数,上述例子中的导出函数为wrap_fact。在Python的C语言扩展中,所有的导出函数都具有相同的函数原型:
PyObject* method(PyObject* self, PyObject* args);
该函数是Python解释器和C函数进行交互的接口,带有两个参数:self和args。参数self只在C函数被实现为内联方法(built-in method)时才被用到,通常该参数的值为空(NULL)。参数args中包含了Python解释器要传递给C函数的所有参数,通常使用Python的 C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值。
所有的导出函数都返回一个PyObject指针,如果对应的C函数没有真正的返回值(即返回值类型为void),则应返回一个全局的None对象(Py_None),并将其引用计数增1,如下所示:
PyObject* method(PyObject *self, PyObject *args) |
3.3 方法列表
方法列表中给出了所有可以被Python解释器使用的方法,上述例子对应的方法列表为:
static PyMethodDef exampleMethods[] = |
方法列表中的每项由四个部分组成:方法名、导出函数、参数传递方式和方法描述。方法名是从Python解释器中调用该方法时所使用的名字。参数传递方式则规定了Python向C函数传递参数的具体形式,可选的两种方式是METH_VARARGS和METH_KEYWORDS,其中METH_VARARGS是参数传递的标准形式,它通过Python的元组在Python解释器和C函数之间传递参数,若采用METH_KEYWORD方式,则Python解释器和C函数之间将通过Python的字典类型在两者之间进行参数传递。
3.4 初始化函数
所有的Python扩展模块都必须要有一个初始化函数,以便Python解释器能够对模块进行正确的初始化。Python解释器规定所有的初始化函数的函数名都必须以init开头,并加上模块的名字。对于模块example来说,则相应的初始化函数为:
void initexample() |
当Python解释器需要导入该模块时,将根据该模块的名称查找相应的初始化函数,一旦找到则调用该函数进行相应的初始化工作,初始化函数则通过调用Python的C语言扩展接口所提供的函数 Py_InitModule(),来向Python解释器注册该模块中所有可以用到的方法。
3.5 编译链接
要在Python解释器中使用C语言编写的扩展模块,必须将其编译成动态链接库的形式。下面以RedHat Linux 8.0为例,介绍如何将C编写的Python扩展模块编译成动态链接库:
[xiaowp@gary code]$ gcc -fpic -c -I/usr/include/python2.2 \ |
3.6 引入Python解释器
当生成Python扩展模块的动态链接库后,就可以在Python解释器中使用该扩展模块了,与Python自带的模块一样,扩展模块也是通过import命令引入后再使用的,如下所示:
[xiaowp@gary code]$ python |
>>import foo
>>foo.bar( \'11111\' )
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如果觉得自己已经了解了如何编译成python可以使用的东西,那么就不浪费你的宝贵的时间看下去了,而是给我投以鄙视的目光:这么简单的问题,还那来说.
下面给出例子:在我的linux板块下有<Linux动态链接库编程入门>.
/*foomain.c*/
#include <python2.4/Python.h>
/* Define the method table. */
static PyObject *foo_bar(PyObject *self, PyObject *args);
static PyMethodDef FooMethods[] = {
{"bar", foo_bar, METH_VARARGS},
{NULL, NULL}
};
/* Here\'s the initialization function. We don\'t need to do anything
* for our own needs, but Python needs that method table. */
void initfoo()
{
(void) Py_InitModule("foo", FooMethods);
}
/* Finally, let\'s do something ... involved ... as an example function. */
static PyObject *foo_bar(PyObject *self, PyObject *args)
{
char *string;
int len;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &string))
return NULL;
len = strlen(string);
return Py_BuildValue("i", len);
}
在linux下的运行: gcc -fPIC -shared -o foo.so foomain.c 这一段就ok了.
当前目录下会出现"foo.so"文件.
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