这也是一个当你面临从Python 2 到 Python 3扩展代码的问题。
虽然Python提供了一个广泛的编程API,实际上有很多方法来处理C的代码。
相比试图给出对于每一个可能的工具或技术的详细参考,
我么采用的是是集中在一个小片段的C++代码,以及一些有代表性的例子来展示如何与代码交互。
这个目标是提供一系列的编程模板,有经验的程序员可以扩展自己的使用。
这里是我们将在大部分秘籍中工作的代码:
/* sample.c */_method
#include <math.h>
/* Compute the greatest common divisor */
int gcd(int x, int y) {
int g = y;
while (x > 0) {
g = x;
x = y % x;
y = g;
}
return g;
}
/* Test if (x0,y0) is in the Mandelbrot set or not */
int in_mandel(double x0, double y0, int n) {
double x=0,y=0,xtemp;
while (n > 0) {
xtemp = x*x - y*y + x0;
y = 2*x*y + y0;
x = xtemp;
n -= 1;
if (x*x + y*y > 4) return 0;
}
return 1;
}
/* Divide two numbers */
int divide(int a, int b, int *remainder) {
int quot = a / b;
*remainder = a % b;
return quot;
}
/* Average values in an array */
double avg(double *a, int n) {
int i;
double total = 0.0;
for (i = 0; i < n; i++) {
total += a[i];
}
return total / n;
}
/* A C data structure */
typedef struct Point {
double x,y;
} Point;
/* Function involving a C data structure */
double distance(Point *p1, Point *p2) {
return hypot(p1->x - p2->x, p1->y - p2->y);
}
这段代码包含了多种不同的C语言编程特性。
首先,这里有很多函数比如 gcd() 和 is_mandel() 。
divide() 函数是一个返回多个值的C函数例子,其中有一个是通过指针参数的方式。
avg() 函数通过一个C数组执行数据聚集操作。Point 和 distance() 函数涉及到了C结构体。
对于接下来的所有小节,先假定上面的代码已经被写入了一个名叫“sample.c”的文件中,
然后它们的定义被写入一个名叫“sample.h”的头文件中,
并且被编译为一个库叫“libsample”,能被链接到其他C语言代码中。
编译和链接的细节依据系统的不同而不同,但是这个不是我们关注的。
对于简单的C代码,构建一个自定义扩展模块是很容易的。 作为第一步,你需要确保你的C代码有一个正确的头文件。例如:
/* sample.h */
#include <math.h>
extern int gcd(int, int);
extern int in_mandel(double x0, double y0, int n);
extern int divide(int a, int b, int *remainder);
extern double avg(double *a, int n);
typedef struct Point {
double x,y;
} Point;
extern double distance(Point *p1, Point *p2);
通常来讲,这个头文件要对应一个已经被单独编译过的库。 有了这些,下面我们演示下编写扩展函数的一个简单例子:
#include "Python.h"
#include "sample.h"
/* int gcd(int, int) */
static PyObject *py_gcd(PyObject *self, PyObject *args) {
int x, y, result;
if (!PyArg_ParseTuple(args,"ii", &x, &y)) {
return NULL;
}
result = gcd(x,y);
return Py_BuildValue("i", result);
}
/* int in_mandel(double, double, int) */
static PyObject *py_in_mandel(PyObject *self, PyObject *args) {
double x0, y0;
int n;
int result;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "ddi", &x0, &y0, &n)) {
return NULL;
}
result = in_mandel(x0,y0,n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
/* int divide(int, int, int *) */
static PyObject *py_divide(PyObject *self, PyObject *args) {
int a, b, quotient, remainder;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "ii", &a, &b)) {
return NULL;
}
quotient = divide(a,b, &remainder);
return Py_BuildValue("(ii)", quotient, remainder);
}
/* Module method table */
static PyMethodDef SampleMethods[] = {
{"gcd", py_gcd, METH_VARARGS, "Greatest common divisor"},
{"in_mandel", py_in_mandel, METH_VARARGS, "Mandelbrot test"},
{"divide", py_divide, METH_VARARGS, "Integer division"},
{ NULL, NULL, 0, NULL}
};
/* Module structure */
static struct PyModuleDef samplemodule = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"sample", /* name of module */
"A sample module", /* Doc string (may be NULL) */
-1, /* Size of per-interpreter state or -1 */
SampleMethods /* Method table */
};
/* Module initialization function */
PyMODINIT_FUNC
PyInit_sample(void) {
return PyModule_Create(&samplemodule);
}
要绑定这个扩展模块,像下面这样创建一个 setup.py 文件:
# setup.py
from distutils.core import setup, Extension
setup(name='sample',
ext_modules=[
Extension('sample',
['pysample.c'],
include_dirs = ['/some/dir'],
define_macros = [('FOO','1')],
undef_macros = ['BAR'],
library_dirs = ['/usr/local/lib'],
libraries = ['sample']
)
]
)
为了构建最终的函数库,只需简单的使用 python3 buildlib.py build_ext --inplace 命令即可:
bash % python3 setup.py build_ext --inplace
running build_ext
building 'sample' extension
gcc -fno-strict-aliasing -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes
-I/usr/local/include/python3.3m -c pysample.c
-o build/temp.macosx-10.6-x86_64-3.3/pysample.o
gcc -bundle -undefined dynamic_lookup
build/temp.macosx-10.6-x86_64-3.3/pysample.o \
-L/usr/local/lib -lsample -o sample.so
bash %
如上所示,它会创建一个名字叫 sample.so 的共享库。当被编译后,你就能将它作为一个模块导入进来了:
>>> import sample
>>> sample.gcd(35, 42)
7
>>> sample.in_mandel(0, 0, 500)
1
>>> sample.in_mandel(2.0, 1.0, 500)
0
>>> sample.divide(42, 8)
(5, 2)
>>>
如果你是在Windows机器上面尝试这些步骤,可能会遇到各种环境和编译问题,你需要花更多点时间去配置。 Python的二进制分发通常使用了Microsoft Visual Studio来构建。 为了让这些扩展能正常工作,你需要使用同样或兼容的工具来编译它。 参考相应的 Python文档
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