怎樣把Python代碼嵌入到C程序

這篇文章主要介紹了將Python代碼嵌入C++程序進行編寫的實例,盡管通常還是Python代碼中調用C++程序的情況較多...需要的朋友可以參考下

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把python嵌入的C++里面需要做一些步驟

安裝python程序，這樣才能使用python的頭文件和庫

在我們寫的源文件中增加“Python.h”頭文件，并且鏈入“python**.lib”庫（還沒搞清楚這個庫時靜態庫還是導出庫，需要搞清楚）

掌握和了解一些python的C語言api，以便在我們的c++程序中使用

常用的一些C API函數

在了解下面的函數之前有必要了解一下**PyObject***指針，python里面幾乎所有的對象都是使用這個指針來指示的。

Py_Initialize（）Py_Finalize（）

在調用任何python的c函數之前需要調用的函數，“Py_Initialize”是用來初始化python模塊的，推測是加載初始化加載dll的。對應的在使用python模塊之后用“Py_Finalize”來釋放模塊。

PyImport_ImportModule（）

用來載入一個python模塊，這個模塊就是一般的python文件。這里需要注意的是，在加載這個模塊的時候會執行模塊里面所有可以執行的語句。包括import導入語句和在函數體之外的所有語句

PyObject_GetAttrString（）

返回模塊里面的函數

Py_BuildValue（）

建立一個參數元組，一般都是用這個函數來建立元組，然后將這個元組作為參數傳遞給python里面的函數。

PyEval_CallObject（）

調用函數，并把“Py_BuildValue”建立的元組作為參數傳遞給被調用的函數

源碼實例

下面的實例是在c++代碼中調用Python的函數，傳遞參數并且獲取返回值

test.cpp代碼

[cpp]?view plain?copy

#include?iostream

#include?Python.h

using?namespace?std;

int?main(int?argc,?char*?argv[])

{

Py_Initialize();??//初始化

PyObject*?pModule?=?NULL;

PyObject*?pFunc?=?NULL;

PyObject*?pParam?=?NULL;

PyObject*?pResult?=?NULL;

const?char*?pBuffer?=?NULL;

int?iBufferSize?=?0;

pModule?=?PyImport_ImportModule(“test_python");

if?(!pModule)

{

cout??"get?module?failed!"??endl;

exit?(0);

}

pFunc?=?PyObject_GetAttrString(pModule,?"main");

if?(!pFunc)

{

cout??"get?func?failed!"??endl;

cout??int(pFunc)??endl;

exit?(0);

}

pParam?=?Py_BuildValue("(s)",?"HEHEHE");

pResult?=?PyEval_CallObject(pFunc,pParam);

if(pResult)

{

if(PyArg_Parse(pResult,?"(si)",?pBuffer,?iBufferSize))

{

cout??pBuffer??endl;

cout??iBufferSize??endl;

}

}

Py_DECREF(pParam);

Py_DECREF(pFunc);

Py_Finalize();

//cout??"hello"??endl;

return?0;

}

test_python.py代碼

[py]?view plain?copy

def?main(szString):

return?("hello",?5)

python能做什么

python的用途：

Python的優勢有必要作為第一步去了解，Python作為面向對象的腳本語言，優勢就是數據處理和挖掘，這也注定了它和AI、互聯網技術的緊密聯系。

網絡爬蟲。顧名思義，從互聯網上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫編寫，實用性很強，小編就曾寫過爬取5w數據量的爬蟲。在大數據風靡的時代，爬蟲絕對是新秀。

人工智能。AI使Python一戰成名，AI的實現可以通過tensorflow庫。神經網絡的核心在于激活函數、損失函數和數據，數據可以通過爬蟲獲得。訓練時大量的數據運算又是Python的show time。

擴展資料：

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合并到Python內。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向于使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字符串都是對象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益于增強源代碼的復用性。

Python支持重載運算符和動態類型。相對于Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

參考資料來源：百度百科-Python

為什么python內置的sort比自己寫的快速排序快100倍？

主要原因，內置函數用C寫的。在Python語言內無論如何造不出內置函數的輪子。這也是通常C跟C++語言用戶更喜歡造基礎算法的輪了的原因。因為C/C++用戶真有條件寫出匹敵標準庫的算法，但很多高級語言不行，不是程序員技術差，是客觀條件就根本做不到。

你比如說Java語言沒人造字符串的輪子，C++光一個字符串類就有無數多的實現。是因為C+用戶更喜歡寫字符串類嗎？顯然不是，一方面是因為Java語言內沒法造出匹敵Java內置標準庫算法的輪子，而C++真的可以，另外一個比較慘的原因是C++標準庫的字符串功能太弱了，大多數高級語言的字符串類功能都比C+標準庫字符串類功能更強。

寫C++的時候一大錯覺就是我覺著我能比標準庫還快，同樣的道理放在Python里面也同樣適用，不管是Python各種常用package或內建函數，基本上都針對實用場景作了優化，自己手寫的算法一般是比不上內建算法效率的，這也是為什么用Python時不鼓勵自己造輪子的原因。

回到這個問題，Python內建的sort本質上為C實現的函數，本身執行效率就會比Python快很多，并且會根據不同的數據規模采用不同的排序算法，故效率一般都會優于自己在Python里面手寫的排序更何況題主寫的是基于遞歸的quicksort9，額外時間開銷大。

因為python內置的sort是用c語言寫的，如果你用c語言或者c++寫的話肯定是可以做到一樣快的至于為什么python計算效率比c語言能慢100倍這個具體的原理我不清楚，不過鑒于知乎上已經有很多大佬解釋過這個問題，我就不在這里班門弄斧了

還有底下扯timsort的，快排序是所有比較排序算法里平均性能最優的一族算法，像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序。可能在一些情況下，比如數組幾乎有序時，timsort會比快排序快。但是你隨便給一個數組，比如像題主那樣隨機一個一百萬大小的數然后排序，timsort是絕對不可能比快排序快的。絕對不可能。快的這100倍和timsort屁關系都沒有。

我是C/C++程序員，我可以很負責的告訴你，在用天下現有所有高級語言進行排序的問題上，C要是認了第二，則沒人敢認第一。所以，我猜，Python以及好多其他高級語言，都會時不時直接上C語言寫的靜態庫和動態庫。我自己也造了不少輪子，有部分是因為剛剛起步，對系統API和函數庫不熟悉，找不到適合的，所以自己造輪子，后來發現了有更好的，我把我寫的拋棄了。但這里也不排除有一部分是因為我個人覺得還有優化的空間，所以自己用C語言重新造了一個輪子，這樣效率比現成的更優。

所以說，要論高級語言的鼻祖，還真非C莫屬，從執行效率上講，別說python，JAVA，C#，VB，甚至C的親兒子C++，在同一個程序員手中，都沒法與C抗衡，所以說，這些語言都是排著隊等著被C吊打的，也正因為如此，所以，像python這類高級語言，有自帶函數可用的，最好別想著自己重新造輪子，因為你不可能造出比自帶函數更快的輪子。

內置庫函數都是用C實現的，肯定要比手寫的Python程序執行效率更高，此外內置排序Timsort相比本科課程上學的時間復雜度為Onlogn的排序算法做了很多常數優化，所以對于普通人而言，不要希望純手寫出來的東西效率能和標準庫相當了。另外，題主寫的排序是過不了LeetCode上的裸排序題目的，隨機選取pivot對于快速排序是最基本的優化雖然題主排的是隨機數，現在這么選肯定不是效率低的主要原因。

所以說了，py幾乎得把自己的循環體拆了，這就是py和c/c++的性能差距，必須盡量用內置函數和numpy來處理數據，一旦手寫循環體。，那你就得知道這可能得慢百倍，像用opency的py版時你不小心寫個雙循環來處理數據，那酸爽，而cppc#搞opencv就能隨意用指針來寫循環，這也是為啥他們其實不需要numpy這種組件，自身就有足夠的性能和靈活度來處理這個。

Cpp內置的排序是快排和堆排的結合，最壞時間復雜度為nlogn，而快排最壞是n2。至于python內部的排序，我認為是一個道理，不會簡簡單單是一個快排，舉個簡單例子，當你數據已經是有序的時候，再傳入快排肯定就不合適。那你設置排序函數的時候，是不是預先將他打亂，再進行快排會更好呢。當然具體不會這么簡單，只是我認為官方給的接口都是很精妙的，很值得學習。

一方面Python中sort函數是用C語言寫的，C++內部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，當數據量比較大的時候先用的快排，當數據量小的時候用直接插入，因為當數據量變小時，快排中的每個部分基本有序，接近直接插入的最好情況的時間復雜度O（n），就比快排要好一點了。

另外一方面這個的底層實現就是歸并排序。，只是使用了Python無法編寫的底層實現，從而避免了Python本身附加的大量開銷，速度比我們自己寫的歸并排序要快很多，所以說我們一般排序都盡量使用sorted和sort。

用python怎樣調用靜態庫里的c函數

將event.py目錄加入到system path中

1

2

3

import sys

sys.path.append("/Users/songrao/Library/Application Support/Sublime Text 3/Packages/User/")

from event import printme

python調用c函數

Python是解釋性語言, 底層就是用c實現的, 所以用python調用C是很容易的, 下面就總結一下各種調用的方法, 給出例子, 所有例子都在ubuntu9.10, python2.6下試過

1. Python 調用 C (base)

想在python中調用c函數, 如這兒的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);

}

把這段代碼存為wrapper.c, 編成so庫,

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庫的目錄, 進入python, 可以如下使用

import example

example.fact(4)

2. Python 調用 C++ (base)

在python中調用C++類成員函數, 如下調用TestFact類中的fact函數,

#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" //不加會導致找不到initexample

void initexample()

{

PyObject* m;

m = Py_InitModule("example", exampleMethods);

}

把這段代碼存為wrapper.cpp, 編成so庫,

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庫的目錄, 進入python, 可以如下使用

import example

example.fact(4)

3. Python 調用 C++ (Boost.Python)

Boost庫是非常強大的庫, 其中的python庫可以用來封裝c++被python調用, 功能比較強大, 不但可以封裝函數還能封裝類, 類成員.

首先在ubuntu下安裝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);

}

把代碼存為hello.cpp, 編譯成so庫

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

此處python路徑設為你的python路徑, 并且必須加-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1, 這個庫名不一定是這個, 去/user/lib查

然后在有此so庫的目錄, 進入python, 可以如下使用

import hello

hello.greet()

'hello, world'

4. python 調用 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);

}

將代碼存為wrapper.cpp不用寫python接口封裝, 直接編譯成so庫,

g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config

進入python, 可以如下使用

import ctypes

pdll = ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')

pdll.fact(4)

12

python使用ctypes調用C編譯dll函數方法

在函數聲明加入前綴，如

__declspec(dllexport) int Fun(int a, int b)

否則在加載該dll時會提示找不到該符號

在windows下可以通過vs自帶的dumpbin工具查看可被調用符號

dumpbin /exports test.dll

C函數在調用過程中關于參數傳遞和壓棧由多種規定，作為dll提供給其他程序調用時，必須明確并統一為同一種調用規定，否則會導致棧破壞，編譯器負責具體實現調用規定，主要有以下幾種調用規定

python下調用C庫有多種方式，ctypes是其中一種比較方便的，調用時首先需要加載dll文件，根據C dll的調用規定不同需要使用不同接口，使用ctypes需要 import ctypes 庫

對于簡單的C函數，例如 int add(int a, int b) ， 此時就可以直接調用了，如

對于較復雜的C函數的參數情況，ctypes調用時對入參和出餐做一定處理，這里分情況討論

以上包含了幾種主要的參數傳遞情況，ctypes也提供了一個較為完整的python類型和C類型的對照，如下：

網站題目：python靜態庫c函數 python c庫
URL標題：http://m.newbst.com/article20/dodhgjo.html

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