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一、問題

Python模塊和C/C++的動態庫間相互調用在實際的應用中會有所涉及，在此作一總結。

二、Python調用C/C++

1、Python調用C動態鏈接庫

Python調用C庫比較簡單，不經過任何封裝打包成so，再使用python的ctypes調用即可。

（1）C語言文件：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編譯生成動態庫libpycall.so：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。使用g++編譯生成C動態庫的代碼中的函數或者方法時，需要使用extern "C"來進行編譯。

（3）Python調用動態庫的文件：pycall.py

import ctypes
ll = ctypes.cdll.LoadLibrary 
lib = ll("./libpycall.so") 
lib.foo(1, 3)
print '***finish***'

（4）運行結果：

2、Python調用C++(類)動態鏈接庫

需要extern "C"來輔助，也就是說還是只能調用C函數，不能直接調用方法，但是能解析C++方法。不是用extern "C"，構建后的動態鏈接庫沒有這些函數的符號表。

（1）C++類文件：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:"aendl;
}
extern "C" {
 TestLib obj;
 void display() {
  obj.display(); 
  }
 void display_int() {
  obj.display(2); 
  }
}

（2）g++編譯生成動態庫libpycall.so：g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpp。

（3）Python調用動態庫的文件：pycallclass.py

import ctypes
so = ctypes.cdll.LoadLibrary 
lib = so("./libpycallclass.so") 
print 'display()'
lib.display()
print 'display(100)'
lib.display_int(100)

（4）運行結果：

3、Python調用C/C++可執行程序

（1）C/C++程序：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="numendl;
 cout"---end---"endl;
}

（2）編譯成二進制可執行文件：g++ -o testmain main.cpp。

（3） Python調用程序：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)
 
print '*'*10
f = os.popen(main) 
data = f.readlines() 
f.close() 
print data
 
print '*'*10
os.system(main)

（4）運行結果：

4、擴展Python（C++為Python編寫擴展模塊）

所有能被整合或導入到其它python腳本的代碼，都可以被稱為擴展?？梢杂肞ython來寫擴展，也可以用C和C++之類的編譯型的語言來寫擴展。Python在設計之初就考慮到要讓模塊的導入機制足夠抽象。抽象到讓使用模塊的代碼無法了解到模塊的具體實現細節。Python的可擴展性具有的優點：方便為語言增加新功能、具有可定制性、代碼可以實現復用等。

為 Python 創建擴展需要三個主要的步驟：創建應用程序代碼、利用樣板來包裝代碼和編譯與測試。

（1）創建應用程序代碼

#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;
}

上述代碼中有兩個函數，一個是遞歸求階乘的函數fac()；另一個reverse()函數實現了一個簡單的字符串反轉算法，其主要目的是修改傳入的字符串，使其內容完全反轉，但不需要申請內存后反著復制的方法。

（2）用樣板來包裝代碼

接口的代碼被稱為“樣板”代碼，它是應用程序代碼與Python解釋器之間進行交互所必不可少的一部分。樣板主要分為4步：a、包含Python的頭文件；b、為每個模塊的每一個函數增加一個型如PyObject* Module_func()的包裝函數；c、為每個模塊增加一個型如PyMethodDef ModuleMethods[]的數組；d、增加模塊初始化函數void initModule()。

#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);    #防止內存泄漏
 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頭文件在大多數類Unix系統中會在/usr/local/include/python2.x或/usr/include/python2.x目錄中，系統一般都會知道文件安裝的路徑。

增加包裝函數，所在模塊名為Extest，那么創建一個包裝函數叫Extest_fac()，在Python腳本中使用是先import Extest，然后調用Extest.fac()，當 Extest.fac()被調用時，包裝函數 Extest_fac()會被調用，包裝函數接受一個 Python的整數參數，把它轉為C的整數，然后調用C的fac()函數，得到一個整型的返回值，最后把這個返回值轉為Python的整型數做為整個函數調用的結果返回回去。其他兩個包裝函數Extest_doppel()和Extest_test()類似。

從Python到C的轉換用PyArg_Parse*系列函數， int PyArg_ParseTuple()：把Python傳過來的參數轉為C；int PyArg_ParseTupleAndKeywords()與PyArg_ParseTuple()作用相同，但是同時解析關鍵字參數；它們的用法跟C的sscanf函數很像，都接受一個字符串流，并根據一個指定的格式字符串進行解析，把結果放入到相應的指針所指的變量中去，它們的返回值為1表示解析成功，返回值為0表示失敗。從C到Python的轉換函數是PyObject* Py_BuildValue()：把C的數據轉為Python的一個對象或一組對象，然后返回之；Py_BuildValue的用法跟sprintf很像，把所有的參數按格式字符串所指定的格式轉換成一個Python的對象。

C與Python之間數據轉換的轉換代碼：

為每個模塊增加一個型如PyMethodDef ModuleMethods[]的數組，以便于Python解釋器能夠導入并調用它們，每一個數組都包含了函數在Python中的名字，相應的包裝函數的名字以及一個METH_VARARGS常量，METH_VARARGS表示參數以tuple形式傳入。若需要使用 PyArg_ParseTupleAndKeywords()函數來分析命名參數的話，還需要讓這個標志常量與METH_KEYWORDS常量進行邏輯與運算常量。數組最后用兩個NULL來表示函數信息列表的結束。

所有工作的最后一部分就是模塊的初始化函數，調用Py_InitModule()函數，并把模塊名和ModuleMethods[]數組的名字傳遞進去，以便于解釋器能正確的調用模塊中的函數。

（3）編譯

為了讓新Python的擴展能被創建，需要把它們與Python庫放在一起編譯，distutils包被用來編譯、安裝和分發這些模塊、擴展和包。

創建一個setup.py 文件，編譯最主要的工作由setup()函數來完成：

#!/usr/bin/env python 
from distutils.core import setup, Extension 
MOD = 'Extest'
setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest2.c'])])

Extension()第一個參數是(完整的)擴展的名字，如果模塊是包的一部分的話，還要加上用'.'分隔的完整的包的名字。上述的擴展是獨立的，所以名字只要寫"Extest"就行；sources參數是所有源代碼的文件列表，只有一個文件Extest2.c。setup需要兩個參數：一個名字參數表示要編譯哪個內容；另一個列表參數列出要編譯的對象，上述要編譯的是一個擴展，故把ext_modules參數的值設為擴展模塊的列表。

運行setup.py build命令就可以開始編譯我們的擴展了，提示部分信息：

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）導入和測試

你的擴展會被創建在運行setup.py腳本所在目錄下的build/lib.*目錄中，可以切換到那個目錄中來測試模塊，或者也可以用命令把它安裝到Python中：python setup.py install，會提示相應信息。

測試模塊：

（5）引用計數和線程安全

Python對象引用計數的宏：Py_INCREF(obj)增加對象obj的引用計數，Py_DECREF(obj)減少對象obj的引用計數。Py_INCREF()和Py_DECREF()兩個函數也有一個先檢查對象是否為空的版本，分別為Py_XINCREF()和Py_XDECREF()。

編譯擴展的程序員必須要注意，代碼有可能會被運行在一個多線程的Python環境中。這些線程使用了兩個C宏Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS，通過將代碼和線程隔離，保證了運行和非運行時的安全性，由這些宏包裹的代碼將會允許其他線程的運行。

三、C/C++調用Python

C++可以調用Python腳本，那么就可以寫一些Python的腳本接口供C++調用了，至少可以把Python當成文本形式的動態鏈接庫，

需要的時候還可以改一改，只要不改變接口。缺點是C++的程序一旦編譯好了，再改就沒那么方便了。

（1）Python腳本：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++代碼：

/**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系統前，必須使用Py_Initialize對其
 //進行初始化。它會載入Python的內建模塊并添加系統路
 //徑到模塊搜索路徑中。這個函數沒有返回值，檢查系統
 //是否初始化成功需要使用Py_IsInitialized。
 Py_Initialize();
 
 // 檢查初始化是否成功
 if ( !Py_IsInitialized() ) {
  return -1;
 }
 // 添加當前路徑
 //把輸入的字符串作為Python代碼直接運行，返回0
 //表示成功，-1表示有錯。大多時候錯誤都是因為字符串
 //中有語法錯誤。
 PyRun_SimpleString("import sys");
 PyRun_SimpleString("print '---import sys---'"); 
 PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");
 PyObject *pName,*pModule,*pDict,*pFunc,*pArgs;
 
 // 載入名為pytest的腳本
 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;
 }
 
 // 找出函數名為add的函數
 printf("----------------------\n");
 pFunc = PyDict_GetItemString(pDict, "add");
 if ( !pFunc || !PyCallable_Check(pFunc) ) {
  printf("can't find function [add]");
  getchar();
  return -1;
  }
 
 // 參數進棧
 PyObject *pArgs;
 pArgs = PyTuple_New(2);
 
 // PyObject* Py_BuildValue(char *format, ...)
 // 把C++的變量轉換成一個Python對象。當需要從
 // C++傳遞變量到Python時，就會使用這個函數。此函數
 // 有點類似C的printf，但格式不同。常用的格式有
 // s 表示字符串，
 // i 表示整型變量，
 // f 表示浮點數，
 // O 表示一個Python對象。
 
 PyTuple_SetItem(pArgs, 0, Py_BuildValue("l",3));
 PyTuple_SetItem(pArgs, 1, Py_BuildValue("l",4));
 
 // 調用Python函數
 PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
 
 //下面這段是查找函數foo 并執行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);
 
 // 關閉Python
 Py_Finalize();
 return 0;
}

（3）C++編譯成二進制可執行文件：g++ -o callpy callpy.cpp -I/usr/include/python2.6 -L/usr/lib64/python2.6/config -lpython2.6，編譯選項需要手動指定Python的include路徑和鏈接接路徑（Python版本號根據具體情況而定）。

（4）運行結果：