Python作为一种动态语言，使用C扩展的主要目的是加快程序的运行速度，一般有三种方式去实现：swig、Python/C API、ctypes，由于swig会增加额外的复杂性，这里只对后两种方式进行简单的介绍。
1.Python/C API
Python/C API由于可以在C代码中操作Python对象，使用范围更广。这里的例子针对python3作了些许修改，函数主要实现了对列表的求和，首先给出C文件如下：
#include <Python.h>
#define PyInt_AsLong(x) (PyLong_AsLong((x)))
//实现的函数，addList_add: 模块名_函数名（python中）
static PyObject* addList_add(PyObject* self, PyObject* args)
{
PyObject* listObj;
//解析参数
if (! PyArg_ParseTuple( args, "O", &listObj ))
return NULL;
/* 注：
若传入一个字符串，一个整数和一个Python列表，则这样写:
int n;
char *s;
PyObject* list;
PyArg_ParseTuple(args, "siO", &s, &n, &list);
*/
long length = PyList_Size(listObj); //获取长度
int i, sum =0;
for (i = 0; i < length; i++)
{
PyObject* temp = PyList_GetItem(listObj, i); //获取每个元素
long elem = PyInt_AsLong(temp); //将PyInt对象转换为长整型
sum += elem;
}
return Py_BuildValue("i", sum); //长整型sum被转化为Python整形对象并返回给Python代码
}
//实现的函数的信息表，每行一个函数，以空行作为结束
static PyMethodDef addList_funcs[] =
{
{"add", (PyCFunction)addList_add, METH_VARARGS, "Add all elements of the list."},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
//模块定义结构
static struct PyModuleDef addList_module = {
PyModuleDef_HEAD_INIT,
"addList", /* 模块名 */
"", /* 模块文档 */
-1, /* size of per-interpreter state of the module,
or -1 if the module keeps state in global variables. */
addList_funcs
};
//模块初始化
PyMODINIT_FUNC PyInit_addList(void)
{
return PyModule_Create(&addList_module);
}
然后编写setup.py如下，并执行命令：sudo python3 setup.py install，完成对python模块的安装。
from distutils.core import setup, Extension
setup(name='addList', version='1.0', ext_modules=[Extension('addList', ['addList.c'])])
最后便可以在python中使用该模块：
import addList
l = [1,2,3,4,5]
print(str(addList.add(l)))
2.ctypes
ctypes使用方法简单，需要进行数据类型转换（除了字符串型和整型），比较适合轻量的快速开发环境。
2.1基本使用
//test.c
#include <stdio.h>
int add_int(int num1, int num2)
{
return num1 + num2;
}
float add_float(float num1, float num2)
{
return num1 + num2;
}
char* str_print(char *str)
{
puts(str);
return str;
}
float add_float_list(float* num, int length)
{
float sum=0;
for(int i=0; i<length; i++)
{
sum += num[i];
}
return sum;
}
void str_list_print(char** str_list, int length)
{
for(int i=0; i<length; i++)
{
puts(str_list[i]);
}
}
将test.c编译为动态库：gcc test.c --shared -fPIC -o test.so，然后python可以直接加载动态库并调用其中的函数：
from ctypes import *
lib = CDLL('./test.so') # 加载.so动态库
# 传整数
res_int = lib.add_int(4,5)
print("Sum of 4 and 5 = " + str(res_int))
# 传浮点数
a = c_float(5.5) # 浮点数需要先进行转换
b = c_float(4.1)
lib.add_float.restype = c_float # 返回值类型转换
print("Sum of 5.5 and 4.1 = ", str(lib.add_float(a, b)))
# 传字符串
lib.str_print.restype = c_char_p
res_str = lib.str_print(b'Hello')
print(res_str)
# 传浮点数列表
c = (c_float*5)()
for i in range(len(c)):
c[i] = i
lib.add_float_list.restype = c_float
print("Sum of list = ", str(lib.add_float_list(c, len(c))))
# 传字符串列表
d = (c_char_p*3)()
for i in range(len(d)):
d[i] = b'HELLO'
lib.str_list_print(d, len(d))
2.2结合指针使用
结合指针可以就地改变变量的值，具体使用如下，test.c：
#include <stdio.h>
void one_ptr_func(int* num, int length)
{
for(int i=0; i<length; i++)
{
num[i] *= 2;
}
}
void two_ptr_func(int** num, int row, int column)
{
for(int i=0; i<row; i++)
{
for(int j=0; j<column; j++)
{
num[i][j] *= 2;
}
}
}
void three_ptr_func(int*** num, int x, int row, int column)
{
for(int a=0; a<x; a++){
for(int i=0; i<row; i++){
for(int j=0; j<column; j++){
num[a][i][j] *= 2;
}
}
}
}
和上述一样，先编译出动态库，在python端使用方法如下:
from ctypes import *
lib = CDLL('./test.so') # 加载.so动态库
# 一级指针
data = [1,2,3,4,5]
one_arr = (c_int*5)(*data) #一维数组
one_ptr = cast(one_arr, POINTER(c_int)) #一维数组转换为一级指针
lib.one_ptr_func(one_ptr, 5)
for i in range(5):
print(one_ptr[i], end=' ')
print("
")
# 二级指针
data = [(1,2,3), (4,5,6)]
two_arr = (c_int*3*2)(*data) #二维数组
one_ptr_list = []
for i in range(2):
one_ptr_list.append(cast(two_arr[i], POINTER(c_int))) #一级指针添加进列表
two_ptr=(POINTER(c_int)*2)(*one_ptr_list) #转化为二级指针
lib.two_ptr_func(two_ptr, 2, 3)
for i in range(2):
for j in range(3):
print(two_ptr[i][j], end=' ')
print("
")
# 三级指针
data =[((1,2,3), (4,5,6)),((7,8,9), (10,11,12))] #2x2x3
three_arr =(c_int*3*2*2)(*data) #三维数组
two_ptr=[]
for i in range(2):
one_ptr=[]
for j in range(2):
one_ptr.append(cast(three_arr[i][j], POINTER(c_int))) #一级指针添加进列表
two_ptr.append((POINTER(c_int)*2)(*one_ptr)) #转化为二级指针添加进列表
three_ptr = (POINTER(POINTER(c_int))*2)(*two_ptr) #转换为三级指针
lib.three_ptr_func(three_ptr, 2, 2, 3)
for i in range(2):
for j in range(2):
for k in range(3):
print(three_ptr[i][j][k], end=' ')
print("
")
2.3结合numpy使用
有时候需要对numpy数组进行操作，基本使用方法和上面差不多，仍然使用上面的动态库，python端仅需作如下修改：
from ctypes import *
import numpy as np
lib = CDLL('./test.so') # 加载.so动态库
a = np.asarray(range(16), dtype=np.int32)
if not a.flags['C_CONTIGUOUS']:
a = np.ascontiguous(a, dtype=data.dtype) # 如果不是C连续的内存，必须强制转换
ptr = cast(a.ctypes.data, POINTER(c_int)) # 转换为一级指针
for i in range(16):
print(ptr[i], end=' ')
print('
')
lib.one_ptr_func(ptr, 16)
for i in range(16):
print(a[i], end=' ') # 注意此时变量a也被改变了
print('
')
另外numpy还提供了numpy.ctypeslib的解决方案:
from ctypes import *
import numpy as np
import numpy.ctypeslib as npct
a = np.ones((3, 3, 3), np.int32)
lib = npct.load_library("test", ".") #引入动态链接库
lib.np_ptr_func.argtypes = [npct.ndpointer(dtype=np.int32, ndim=3, flags="C_CONTIGUOUS"), c_int, c_int, c_int] #参数说明
lib.np_ptr_func(a, c_int(3), c_int(3), c_int(3)) #函数调用
for i in range(3):
for j in range(3):
for k in range(3):
print(a[i][j][k], end=' ')
print('
')
其中np_ptr_func()函数如下所示：
void np_ptr_func(int* num, int x, int row, int column)
{
for(int a=0; a<x; a++){
for(int i=0; i<row; i++){
for(int j=0; j<column; j++){
num[a*row*column+i*column+j] *= 2;
}
}
}
}