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

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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

如何用python解析獲取C源文件的函數名

源文件的函數名？源文件是文件名就能理解，這個函數名不知道是想表達什么。

Python通過裝飾器并使用cprofile對函數進行性能分析

Python中提供了很多接口方便我們能夠靈活進行性能分析，包括cProfile模塊中的Profile類和pstat模塊中的Stats類。

--cprofile是一種確定性分析器，只測量CPU時間，并不關心內存的消耗情況和其他與內存相關聯的信息

--它是基于Isprof的用C語言實現的擴展應用，運行開銷比較合理，適合分析運行時間較長的程序

--enable(): 開始進行性能分析并收集數據

--disableI(): 停止性能分析

--create_stats(): 停止收集數據，并為已經收集的數據創建stats對象

--print_stats():創建stats對象并打印分析結果

--dump_stats(filename): 把當前性能分析的內容寫入文件filename中

--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被調用函數func的性能分析信息

--用來分析cProfile輸出的文件內容

--pstas模塊為開發者提供了Stats類，可以讀取和操作stats文件

（Stats類可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile對象作為數據源。）

--strip_dirs(): 刪除報告中所有函數文件名的路徑信息

--dump_stats(filename): 把stats中的分析數據寫入文件（也可以寫成cProfile.Profile.dump_stats()）

--sort_stats(*keys): 對報告列表進行排序，函數會一次按照傳入的參數排序

--reverse_order(): 逆反當前的排序

--print_stats(*restrictions): 把信息打印到標準輸出。*restrictions用于控制打印結果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行結果

--第一行表示運行這個函數一共使用0.043秒，執行了845次函數調用

--第二行表示結果是按什么順序排列的（這里表示按照調用次數來進行排列的）

--ncalls: 表示函數調用的次數（有兩個數值表示有遞歸調用，總調用次數/原生調用次數）

--tottime: 函數內部調用時間（不包括他自己調用的其他函數時間）

--percall: tottime/ncalls

--cumtime: 表示累計調用時間（函數執行玩的總時間），它包含了函數自己內部調用的函數時間

--filename:lineno(function): 函數所在的文件，行號，函數名稱

上面的函數do_cProfile(do=False, order='tottime')是一個帶參數的裝飾器，通過do的值來進行性能分析的開關控制，通過order的值來選擇輸出結果按照什么方式進行排序。

比如我們對函數A和函數B進行性能分析

如果不給裝飾器傳入參數的話就是默認的False和tottime

Python筆記：命令行參數解析

有些時候我們需要通過命令行將參數傳遞給腳本，C語言中有個getopt()方法，python中也有個類似的命令行參數解析方法getopt()。python也提供了比getopt()更簡潔的argparse方法。另外，sys模塊也可以實現簡單的參數解析，本文將對這3種命令行參數解析方法簡要介紹。

sys.argv是傳入的參數列表，sys.argv[0]是當前python腳本的名稱，sys.argv[1]表示第一個參數，以此類推。

命令行運行：

可以看到傳入的參數通過sys.argv來獲取，它就是一個參數列表。

python的getopt與C語言的的getopt()函數類似。相比于sys模塊，支持長參數和短參數，并對參數解析賦值。但它需要結合sys模塊進行參數解析，語法格式如下：

短參數為單個英文字母，如果必須賦值需要在后面加英文冒號( : )，長參數一般為字符串(相比短參數，更能說明參數含義)，如果必須賦值需要在后面加等號( = )。

命令行運行：

注意：短參數(options)和長參數(long_options)不需要一一對應，可以任意順序，也可以只有短參數或者只有長參數。

argparse模塊提供了很多可以設置的參數，例如參數的默認值，幫助消息，參數的數據類型等。argparse類主要包括ArgumentParser、add_argument和parse_args三個方法。

下面介紹這三個函數的使用方法。

argparse默認提供了 -h | --help 參數：

命令行運行：

下面列出部分參數：

下面來添加參數：

命令行運行：

parse_args() 方法用于解析參數，在前面的示例代碼中使用parse_args方法來提取參數值，對于無效或者錯誤的參數會打印錯誤信息和幫助信息：

命令行運行：

本文介紹了Python的三種命令行參數解析方法sys.argv、getopt和argparse，可以根據自己的需要進行選擇，getopt和argparse兩種方法相比來說，建議選擇argparse，代碼量更少更簡潔。更詳細的使用方法參考官方文檔：

--THE END--

網頁題目：python解析c函數名 pythonc
文章分享：http://m.newbst.com/article4/doippie.html

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