Python是解释性语言, 底层就是用c实现的, 所以用python调用C是很容易的, 下面就总结一下各种调用的方法, 给出例子, 所有例子都在ubuntu9.10, python2.6下试过
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1. Python 调用 C (base)
想在python中调用c函数, 如这儿的fact
#include Python.h
int fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * fact(n - 1);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.c, 编成so库,
gcc -fPIC wrapper.c -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
2. Python 调用 C++ (base)
在python中调用C++类成员函数, 如下调用TestFact类中的fact函数,
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;
if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
extern "C" //不加会导致找不到initexample
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}
把这段代码存为wrapper.cpp, 编成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import example
example.fact(4)
3. Python 调用 C++ (Boost.Python)
Boost库是非常强大的库, 其中的python库可以用来封装c++被python调用, 功能比较强大, 不但可以封装函数还能封装类, 类成员.
首先在ubuntu下安装boost.python, apt-get install libboost-python-dev
#include boost/python.hpp
char const* greet()
{
return "hello, world";
}
BOOST_PYTHON_MODULE(hello)
{
using namespace boost::python;
def("greet", greet);
}
把代码存为hello.cpp, 编译成so库
g++ hello.cpp -o hello.so -shared -I/usr/include/python2.5 -I/usr/lib/python2.5/config -lboost_python-gcc42-mt-1_34_1
此处python路径设为你的python路径, 并且必须加-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1, 这个库名不一定是这个, 去/user/lib查
然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用
import hello
hello.greet()
'hello, world'
4. python 调用 c++ (ctypes)
ctypes is an advanced ffi (Foreign Function Interface) package for Python 2.3 and higher. In Python 2.5 it is already included.
ctypes allows to call functions in dlls/shared libraries and has extensive facilities to create, access and manipulate simple and complicated C data types in Python - in other words: wrap libraries in pure Python. It is even possible to implement C callback functions in pure Python.
#include Python.h
class TestFact{
public:
TestFact(){};
~TestFact(){};
int fact(int n);
};
int TestFact::fact(int n)
{
if (n = 1)
return 1;
else
return n * (n - 1);
}
extern "C"
int fact(int n)
{
TestFact t;
return t.fact(n);
}
将代码存为wrapper.cpp不用写python接口封装, 直接编译成so库,
g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config
进入python, 可以如下使用
import ctypes
pdll = ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')
pdll.fact(4)
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网页链接
python ctypes 第一句话：
ctypes is a foreign function library for Python. It provides C compatible data types, and allows calling functions in DLLs or shared libraries. It can be used to wrap these libraries in pure Python.
没看到有说可以直接访问data。
你可以这样加这样的函数：
int get_a()
{
return a;
}
再在python里面调用。
源文件的函数名？源文件是文件名就能理解，这个函数名不知道是想表达什么。
有些时候我们需要通过命令行将参数传递给脚本，C语言中有个getopt()方法，python中也有个类似的命令行参数解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更简洁的argparse方法。另外，sys模块也可以实现简单的参数解析，本文将对这3种命令行参数解析方法简要介绍。
sys.argv是传入的参数列表，sys.argv[0]是当前python脚本的名称，sys.argv[1]表示第一个参数，以此类推。
命令行运行：
可以看到传入的参数通过sys.argv来获取，它就是一个参数列表。
python的getopt与C语言的的getopt()函数类似。相比于sys模块，支持长参数和短参数，并对参数解析赋值。但它需要结合sys模块进行参数解析，语法格式如下：
短参数为单个英文字母，如果必须赋值需要在后面加英文冒号( : )，长参数一般为字符串(相比短参数，更能说明参数含义)，如果必须赋值需要在后面加等号( = )。
命令行运行：
注意：短参数(options)和长参数(long_options)不需要一一对应，可以任意顺序，也可以只有短参数或者只有长参数。
argparse模块提供了很多可以设置的参数，例如参数的默认值，帮助消息，参数的数据类型等。argparse类主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三个方法。
下面介绍这三个函数的使用方法。
argparse默认提供了 -h | --help 参数：
命令行运行：
下面列出部分参数：
下面来添加参数：
命令行运行：
parse_args() 方法用于解析参数，在前面的示例代码中使用parse_args方法来提取参数值，对于无效或者错误的参数会打印错误信息和帮助信息：
命令行运行：
本文介绍了Python的三种命令行参数解析方法sys.argv、getopt和argparse，可以根据自己的需要进行选择，getopt和argparse两种方法相比来说，建议选择argparse，代码量更少更简洁。更详细的使用方法参考官方文档：
--THE END--
二、Python调用C/C++1、Python调用C动态链接库Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。（1）C语言文件：pycall.c[html]viewplaincopy/***gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c*/#include#includeintfoo(inta,intb){printf("youinput%dand%d\n",a,b);returna+b;}（2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c。使用g++编译生成C动态库的代码中的函数或者方法时，需要使用extern"C"来进行编译。（3）Python调用动态库的文件：pycall.py[html]viewplaincopyimportctypesll=ctypes.cdll.LoadLibrarylib=ll("./libpycall.so")lib.foo(1,3)print'***finish***'（4）运行结果：2、Python调用C++(类)动态链接库需要extern"C"来辅助，也就是说还是只能调用C函数，不能直接调用方法，但是能解析C++方法。不是用extern"C"，构建后的动态链接库没有这些函数的符号表。（1）C++类文件：pycallclass.cpp[html]viewplaincopy#includeusingnamespacestd;classTestLib{public:voiddisplay();voiddisplay(inta);};voidTestLib::display(){cout#include#includeintfac(intn){if(n2)return(1);/*0!==1!==1*/return(n)*fac(n-1);/*n!==n*(n-1)!*/}char*reverse(char*s){registerchart,/*tmp*/*p=s,/*fwd*/*q=(s+(strlen(s)-1));/*bwd*/while(p
在Python对象中使用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，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，希望本文能够对大家有帮助。Python是用C语言实现的一种脚本语言，本身具有优良的开放性和可扩展性，并提供了方便灵活的应用程序接口(API)。从而使得C/C++程序员能够在各个级别上对Python解释器的功能进行扩展。在使用C/C++对Python进行功能扩展之前，必须首先掌握Python解释所提供的C语言接口。Python是一门面向对象的脚本语言，所有的对象在Python解释器中都被表示成PyObject，PyObject结构包含Python对象的所有成员指针。并且对Python对象的类型信息和引用计数进行维护。在进行Python的扩展编程时，一旦要在C或者C++中对Python对象进行处理，就意味着要维护一个PyObject结构。在Python的C语言扩展接口中，大部分函数都有一个或者多个参数为PyObject指针类型，并且返回值也大都为PyObject指针。为了简化内存管理，Python通过引用计数机制实现了自动的垃圾回收功能，Python中的每个对象都有一个引用计数。用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。每当引用一次Python对象，相应的引用计数就增1，每当消毁一次Python对象，则相应的引用就减1，只有当引用计数为零时，才真正从内存中删除Python对象。下面的例子说明了Python解释器如何利用引用计数来对Pyhon对象进行管理：#include Python.h PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args) { int n, result; if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", n)) return NULL; result = fact(n); return Py_BuildValue("i", result); } static PyMethodDef exampleMethods[] = { {"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"}, {NULL, NULL} }; void initexample() { PyObject* m; m = Py_InitModule("example", exampleMethods); } 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。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。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。【编辑推荐】有关Python系统文件进行介绍指导 如何正确的使用Python函数对Python 构建工具进行详细介绍分析 PythonAndroid浅析Python优势所在如何使用Python模块解析配置文件？
