python和C语言混编的几种方式

 

 Python这些年风头一直很盛，占据了很多领域的位置，Web、大数据、人工智能、运维均有它的身影，甚至图形界面做的也很顺，乃至full-stack这个词语刚出来的时候，似乎就是为了描述它。

　　Python虽有GIL的问题导致多线程无法充分利用多核，但后来的multiprocess可以从多进程的角度来利用多核，甚至affinity可以绑定具体的CPU核，这个问题也算得到解决。虽基本为全栈语言，但有的时候为了效率，可能还是会去考虑和C语言混编。混编是计算机里一个不可回避的话题，涉及的东西很多，技术、架构、团队情况、管理、客户等各个环节可能对其都有影响，混编这个问题我想到时候再开一贴专门讨论。本文只讲python和C混编的方式，大致有如下几种方式（本文背景是linux，其他平台可以类比）：

　　

　共享库

　使用C语言编译产生共享库，然后python使用ctype库里的cdll来打开共享库。

　举例如下，C语言代码为

/* func.c */
int func(int a)
{
        return a*a;
}

 

　　python代码为

#!/usr/bin/env python
#test_so.py
from ctypes import cdll
import os

p = os.getcwd() + '/libfunc.so'
f = cdll.LoadLibrary(p)
print f.func(99)

 

　　测试如下

 

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$ gcc -fPIC -shared func.c -o libfunc.so $ ./test_so.py 9801

　　

　subprocess

　C语言设计一个完整的可执行文件，然后python通过subprocess来执行该可执行文件，本质上是fork+execve。

　　举例如下，C语言代码为

 

/* test.c */
#include 
int func(int a)
{
        return a*a;
}

int main(int argc, char **argv)
{
        int x;

        sscanf(argv[1], "%d", &x);
        printf("%d\n", func(x));
        return 0;
}

 

　　Python代码为

#!/usr/bin/env python
# test_subprocess.py
import os
import subprocess

subprocess.call([os.getcwd()+'/a.out', '99'])

　　测试如下

 

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$ gcc test.c -o a.out $ ./test_subprocess.py 9801

　　

 

C语言中运行python程序

　C语言使用popen/system或者直接以系统调用级fork+exec来运行python程序也是一种混编的手段了。

　　举例如下，Python代码如下

#!/usr/bin/env python
# test.py
import sys
x = int(sys.argv[1])
print x*x

　　

 

C语言代码如下

/* test.c */
#include 
#include 
int main()
{
        FILE *f;
        char s[1024];
        int ret;

        f = popen("./test.py 99", "r");
        while((ret=fread(s,1,1024,f))>0) {
                fwrite(s,1,ret,stdout);
        }
        fclose(f);
        return 0;
}

 

　测试如下

 

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$ gcc test.c $ ./a.out 9801

　　

　python对C语言扩展的支持

　很多编程语言都为C语言扩展添加了支持，这有两种原因：

(1)语言设计之初，可以充分的利用C语言已有的库来做很多扩展；

(2)C语言的运行效率高。

 

　python也不例外，从诞生那天起，很多库都是C语言写的。python的C语言扩展中涉及到python的数据结构与C语言的对应，扩展方法其实是用C语言编写一个共享库，只是这个共享库中的接口是一个规范的，可以被python识别的。

　为了说明如何扩展，我这里先假设一个在python下的函数功能，代码如下

def func(*a):
    res=1
    for i in range(len(a)):
        res *= sum(a[i])
    return res

　如上，希望的函数功能是，参数是任意多个数字组成的列表（姑且排除其他数据结构），返回每个列表的元素之和的乘积。

　姑且先把python代码写了，如下所示

 

#!/usr/bin/env python
# test.py
import colin

def func(*a):
    res=1
    for i in range(len(a)):
        res *= sum(a[i])
    return res

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8]
d = [9]
e = [10,11,12,13,14]

f = colin.func2(99)
g = colin.func3(a,b,c,d,e)
h = func3(a,b,c,d,e)
print "f = ",f
print "g = ",g
print "h = ",h

 

　　带上之前一直测试的平方func，这个实现相对简单，希望python写出来的func可以和C语言扩展出来的结果一致。

　　先用C语言写上这些函数的实现，其中func3用上了一个表示任意多个任意长的数组的数据结构y_t,而x_t用来表示单个数组。

 

/* colin.h */
#ifndef Colin_h
#define Colin_h
typedef struct {
        int *a;
        int len;
} x_t;
typedef struct {
        x_t *ax;
        int len;
} y_t;
int func2(int a);
int func3(y_t *p);
void free_y_t(y_t *p);
#endif

 

　　

 

/* colin.c */
#include "colin.h"
#include 

int func2(int a)
{
        return a*a;
}

int func3(y_t *p)
{
        int result;
        int sum;
        int i, j;

        result = 1;
        for(i=0;ilen;i++) {
                sum = 0;
                for(j=0;jax[i].len;j++)
                        sum += p->ax[i].a[j];
                result *= sum;
        }

        return result;
}

void free_y_t(y_t *p)
{
        int i;
        for(i=0;ilen;i++) {
                free(p->ax[i].a);
        }
        free(p->ax);
}

 

　　上面定义了三个函数，func2代表平方，func3代表之前所说的功能，又因y_t这个结构可能都是动态分配出来的，所以给个归还内存的方法。

　刚才说过python扩展的话，需要把这个共享库的接口“标准化”一下。于是我们就包装一下，并给个python加载的入口。

 

/* wrap.c */
#include 
#include 
#include "colin.h"
PyObject* wrap_func2(PyObject* self, PyObject* args)
{
        int n, result;
        /* 从参数列表中导出一个整形，用"i" */
        if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &n))
                return NULL;

        /* 用C语言的库实现来计算 */
        result = func2(n);
        /* 计算结果必须要导成python识别的类型 */
        return Py_BuildValue("i", result);
}

PyObject* wrap_func3(PyObject* self, PyObject* args)
{
        int n, result;
        int i, j;
        int size, size2;
        PyObject *p,*q;
        y_t *y;

        y = malloc(sizeof(y_t));
        /* 先数数有多少个参数，也就是列表的个数 */
        size = PyTuple_Size(args);
        /* 把数组的个数先分配了 */
        y->len = size;
        y->ax = malloc(sizeof(x_t)*size);
        /* 遍历python里各个列表(参数) */
        for(i=0;iax[i].len = size2;
                y->ax[i].a = malloc(sizeof(int)*size2);
                /* 遍历列表，依次把列表里的数转到数组里 */
                for(j=0;jax[i].a[j]);
                }
        }

        /* 用C语言的库实现来计算 */
        result = func3(y);
        free_y_t(y);
        free(y);
        /* 结果转成python识别格式 */
        return Py_BuildValue("i", result);
}

/* 这是接口列表，加载时是只加载此列表的地址，所以这个数据结构不能放栈（局部变量）内，会被清掉 */
static PyMethodDef colinMethods[] =
{
        {"func2", wrap_func2, METH_VARARGS, "Just a test"},
        {"func3", wrap_func3, METH_VARARGS, "Just a test"},
        {NULL, NULL, METH_NOARGS, NULL}
};

/* python加载的时候的接口 */
/* 注意，既然库名叫colin,此函数必须交initcolin */
void initcolin()
{
        PyObject *m;
        m = Py_InitModule("colin", colinMethods);
}

 

　　过程中，我猜测PyArg_VaParse应该功能更为强大，可是反复测没有成功，也没细看文档。

　　测试一下

 

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$ gcc -I /usr/include/python2.7/ -fPIC -shared colin.c wrap.c -o colin.so $ ./test.py f =  9801 g =  729000 h =  729000

　　可以看到，C语言写的函数和python写的函数结果一致。

 

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作者：窗户    致敬。