探索Python与C/C++混合编程的艺术

简介: 探索Python与C/C++混合编程的艺术

Python的灵活性和易用性使其成为了我们广泛使用的编程语言之一。然而,在处理性能敏感的任务时,其执行速度可能不如编译型语言如C或C++。为了解决这个问题,可以将Python与C/C++相结合,通过嵌入或扩展的方式来提高程序的性能。我将详细介绍如何在Python中嵌入C/C++代码,并给出具体的代码示例和详细解释。

首先,我将通过Python的ctypes库来调用C函数。ctypes是Python的一个标准库,它允许Python代码调用C库中的函数。下面是一个简单的示例:

// example.c
#include <stdio.h>
void say_hello(const char* name) {
    printf("Hello, %s!\n", name);
}

上面的C代码定义了一个say_hello函数,它接受一个字符串参数并打印出问候语。

接下来,我们需要将这个C代码编译成共享库:

gcc -shared -o libexample.so -fPIC example.c

在上面的命令中,-shared表示生成共享库,-o libexample.so指定生成的库文件名,-fPIC表示生成位置无关代码。

编译成功后,我们可以在Python中使用ctypes来加载这个共享库,并调用其中的say_hello函数:

from ctypes import cdll, c_char_p
# 加载共享库
lib = cdll.LoadLibrary('./libexample.so')
# 调用say_hello函数
lib.say_hello.argtypes = [c_char_p]
lib.say_hello.restype = None
lib.say_hello(b"World")

在上面的Python代码中,首先从ctypes库导入了cdllc_char_p。然后,通过LoadLibrary函数加载了我们之前编译的共享库。在调用say_hello函数之前,我们需要设置其参数类型和返回类型,这里使用argtypes属性来指定参数类型为c_char_p(表示C中的char*类型),restype属性设置为None(因为函数没有返回值)。最后,调用say_hello函数并传递了一个字节字符串b"World"

除了使用ctypes之外,还可以使用Python的C扩展模块来嵌入C/C++代码。下面是一个使用Python C扩展的示例:

首先,需要编写C扩展模块的源代码:

// examplemodule.c
#include <Python.h>
static PyObject* say_hello(PyObject* self, PyObject* args) {
    const char* name;
    
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &name))
        return NULL;
    
    printf("Hello, %s!\n", name);
    Py_RETURN_NONE;
}
static PyMethodDef ExampleMethods[] = {
    {"say_hello", say_hello, METH_VARARGS, "Greet someone."},
    {NULL, NULL, 0, NULL}
};
static struct PyModuleDef examplemodule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "example",
    NULL,
    -1,
    ExampleMethods
};
PyMODINIT_FUNC PyInit_example(void) {
    return PyModule_Create(&examplemodule);
}

在代码中,我定义了一个名为say_hello的函数,它使用PyArg_ParseTuple函数来解析Python传递的参数。然后,创建了一个方法列表ExampleMethods,其中包含了要在模块中暴露的方法。PyModuleDef结构体用于定义模块的信息,最后PyInit_example函数用于初始化模块。

接下来,需要编写一个setup.py文件来编译这个C扩展模块:

from setuptools import setup, Extension
module = Extension('example',
                   sources=['examplemodule.c'])
setup(name='ExampleModule',
      version='1.0',
      description='Python C Extension Example',
      ext_modules=[module])

在这个setup.py文件中,使用了setuptools包中的Extension类来定义模块的编译信息,并在setup函数中指定了模块的其他信息。

最后,可以运行以下命令来构建和安装这个C扩展模块:

python setup.py build
python setup.py install

构建和安装完成后,就可以在Python中导入并使用这个模块了:

import example
example.say_hello("World")

以上是如何在Python中嵌入C/C++代码的两种常用方法。通过这些方法,可以将性能关键部分的代码用C/C++实现,而将其他部分保持Python的简洁和易用性,从而获得两全其美的效果。


目录
相关文章
|
4月前
|
算法框架/工具 C++ Python
根据相机旋转矩阵求解三个轴的旋转角/欧拉角/姿态角 或 旋转矩阵与欧拉角(Euler Angles)之间的相互转换,以及python和C++代码实现
根据相机旋转矩阵求解三个轴的旋转角/欧拉角/姿态角 或 旋转矩阵与欧拉角(Euler Angles)之间的相互转换,以及python和C++代码实现
328 0
|
6月前
|
Ubuntu C++ Docker
Docker的基本指令和HTML/PYTHON/C++的简单创建示例
Docker的基本指令和HTML/PYTHON/C++的简单创建示例
|
5月前
|
编译器 开发工具 C++
【Python】已解决error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build
【Python】已解决error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build
3003 0
|
3月前
|
Java Android开发 C++
🚀Android NDK开发实战!Java与C++混合编程,打造极致性能体验!📊
在Android应用开发中,追求卓越性能是不变的主题。本文介绍如何利用Android NDK(Native Development Kit)结合Java与C++进行混合编程,提升应用性能。从环境搭建到JNI接口设计,再到实战示例,全面展示NDK的优势与应用技巧,助你打造高性能应用。通过具体案例,如计算斐波那契数列,详细讲解Java与C++的协作流程,帮助开发者掌握NDK开发精髓,实现高效计算与硬件交互。
165 1
WK
|
3月前
|
机器学习/深度学习 Java 程序员
为什么Python比C++慢很多?
Python相较于C++较慢主要体现在:动态类型系统导致运行时需解析类型,增加开销;作为解释型语言,逐行转换字节码的过程延长了执行时间;自动内存管理和垃圾回收机制虽简化操作但也带来了额外负担;全局解释器锁(GIL)限制了多线程性能;尽管Python库方便灵活,但在性能上往往不及C++底层库。然而,Python在某些领域如数据分析、机器学习中,凭借其高级别抽象和简洁语法仍表现出色。选语言需依据具体应用场景和需求综合考量。
WK
97 1
|
4月前
|
Unix C语言 C++
Python调用C/C++
Python调用C/C++
28 2
|
4月前
|
PHP C++ Python
右手坐标系,空间点绕轴旋转公式&程序(Python和C++程序)
右手坐标系,空间点绕轴旋转公式&程序(Python和C++程序)
87 0
|
5月前
|
Java Android开发 C++
🚀Android NDK开发实战!Java与C++混合编程,打造极致性能体验!📊
【7月更文挑战第28天】在 Android 开发中, NDK 让 Java 与 C++ 混合编程成为可能, 从而提升应用性能。**为何选 NDK?** C++ 在执行效率与内存管理上优于 Java, 特别适合高性能需求场景。**环境搭建** 需 Android Studio 和 NDK, 工具如 CMake。**JNI** 构建 Java-C++ 交互, 通过声明 `native` 方法并在 C++ 中实现。**实战** 示例: 使用 C++ 计算斐波那契数列以提高效率。**总结** 混合编程增强性能, 但增加复杂性, 使用前需谨慎评估。
150 4
WK
|
4月前
|
机器学习/深度学习 运维 Java
Python 相对于 C++ 有哪些明显的优势
C++是一种强大且高效的编程语言,被广泛应用在系统软件、游戏开发、嵌入式系统等多个领域。然而Python在某些方面展现出显著优势:Python语法简洁直观,易于学习与使用,提高了代码的可读性和团队协作效率;拥有丰富的第三方库和框架资源,能有效提升开发效率;具备良好的跨平台性,无需大量修改即可适应不同操作系统;
WK
67 0
|
5月前
|
算法 Java C++
C++和Python在内存管理上的主要区别是什么?
【7月更文挑战第2天】C++和Python在内存管理上的主要区别是什么?
130 1
下一篇
DataWorks