『壹』 怎樣讓python腳本與C++程序互相調用
二、Python調用C/C++
1、Python調用C動態鏈接庫
Python調用C庫比較簡單，不經過任何封裝打包成so，再使用python的ctypes調用即可。
（1）C語言文件：pycall.c
[html] view plain
/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int foo(int a, int b)
{
printf("you input %d and %d\n", a, b);
return a+b;
}
（2）gcc編譯生成動態庫libpycall.so：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。使用g++編譯生成C動態庫的代碼中的函數或者方法時，需要使用extern "C"來進行編譯。
（3）Python調用動態庫的文件：pycall.py
[html] view plain
import ctypes
ll = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = ll("./libpycall.so")
lib.foo(1, 3)
print '***finish***'
（4）運行結果：
2、Python調用C++(類)動態鏈接庫
需要extern "C"來輔助，也就是說還是只能調用C函數，不能直接調用方法，但是能解析C++方法。不是用extern "C"，構建後的動態鏈接庫沒有這些函數的符號表。
（1）C++類文件：pycallclass.cpp
[html] view plain
#include <iostream>
using namespace std;
class TestLib
{
public:
void display();
void display(int a);
};
void TestLib::display() {
cout<<"First display"<<endl;
}
void TestLib::display(int a) {
cout<<"Second display:"<<a<<endl;
}
extern "C" {
TestLib obj;
void display() {
obj.display();
}
void display_int() {
obj.display(2);
}
}
（2）g++編譯生成動態庫libpycall.so：g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpp。
（3）Python調用動態庫的文件：pycallclass.py
[html] view plain
import ctypes
so = ctypes.cdll.LoadLibrary
lib = so("./libpycallclass.so")
print 'display()'
lib.display()
print 'display(100)'
lib.display_int(100)
（4）運行結果：
3、Python調用C/C++可執行程序
（1）C/C++程序：main.cpp
[html] view plain
#include <iostream>
using namespace std;
int test()
{
int a = 10, b = 5;
return a+b;
}
int main()
{
cout<<"---begin---"<<endl;
int num = test();
cout<<"num="<<num<<endl;
cout<<"---end---"<<endl;
}
（2）編譯成二進制可執行文件：g++ -o testmain main.cpp。
（3）Python調用程序：main.py
[html] view plain
import commands
import os
main = "./testmain"
if os.path.exists(main):
rc, out = commands.getstatusoutput(main)
print 'rc = %d, \nout = %s' % (rc, out)
print '*'*10
f = os.popen(main)
data = f.readlines()
f.close()
print data
print '*'*10
os.system(main)
（4）運行結果：
4、擴展Python（C++為Python編寫擴展模塊）
所有能被整合或導入到其它python腳本的代碼，都可以被稱為擴展。可以用Python來寫擴展，也可以用C和C++之類的編譯型的語言來寫擴展。Python在設計之初就考慮到要讓模塊的導入機制足夠抽象。抽象到讓使用模塊的代碼無法了解到模塊的具體實現細節。Python的可擴展性具有的優點：方便為語言增加新功能、具有可定製性、代碼可以實現復用等。
為 Python 創建擴展需要三個主要的步驟：創建應用程序代碼、利用樣板來包裝代碼和編譯與測試。
（1）創建應用程序代碼
[html] view plain
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
int fac(int n)
{
if (n < 2) return(1); /* 0! == 1! == 1 */
return (n)*fac(n-1); /* n! == n*(n-1)! */
}
char *reverse(char *s)
{
register char t, /* tmp */
*p = s, /* fwd */
*q = (s + (strlen(s) - 1)); /* bwd */
while (p < q) /* if p < q */
{
t = *p; /* swap & move ptrs */
*p++ = *q;
*q-- = t;
}
return(s);
}
int main()
{
char s[BUFSIZ];
printf("4! == %d\n", fac(4));
printf("8! == %d\n", fac(8));
printf("12! == %d\n", fac(12));
strcpy(s, "abcdef");
printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \
reverse(s));
strcpy(s, "madam");
printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \
reverse(s));
return 0;
}
上述代碼中有兩個函數，一個是遞歸求階乘的函數fac()；另一個reverse()函數實現了一個簡單的字元串反轉演算法，其主要目的是修改傳入的字元串，使其內容完全反轉，但不需要申請內存後反著復制的方法。
（2）用樣板來包裝代碼
介面的代碼被稱為「樣板」代碼，它是應用程序代碼與Python解釋器之間進行交互所必不可少的一部分。樣板主要分為4步：a、包含Python的頭文件；b、為每個模塊的每一個函數增加一個型如PyObject* Mole_func()的包裝函數；c、為每個模塊增加一個型如PyMethodDef MoleMethods[]的數組；d、增加模塊初始化函數void initMole()。
『貳』 如何讓python調用C和C++代碼
二、Python調用C/C++1、Python調用C動態鏈接庫Python調用C庫比較簡單，不經過任何封裝打包成so，再使用python的ctypes調用即可。（1）C語言文件：pycall.c[html]viewplain/***gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c*/#include#includeintfoo(inta,intb){printf("youinput%dand%d\n",a,b);returna+b;}（2）gcc編譯生成動態庫libpycall.so：gcc-olibpycall.so-shared-fPICpycall.c。使用g++編譯生成C動態庫的代碼中的函數或者方法時，需要使用extern"C"來進行編譯。（3）Python調用動態庫的文件：pycall.py[html]viewplainimportctypesll=ctypes.cdll.LoadLibrarylib=ll("./libpycall.so")lib.foo(1,3)print'***finish***'（4）運行結果：2、Python調用C++(類)動態鏈接庫需要extern"C"來輔助，也就是說還是只能調用C函數，不能直接調用方法，但是能解析C++方法。不是用extern"C"，構建後的動態鏈接庫沒有這些函數的符號表。（1）C++類文件：pycallclass.cpp[html]viewplain#includeusingnamespacestd;classTestLib{public:voiddisplay();voiddisplay(inta);};voidTestLib::display(){cout#include#includeintfac(intn){if(n<2)return(1);/*0!==1!==1*/return(n)*fac(n-1);/*n!==n*(n-1)!*/}char*reverse(char*s){registerchart,/*tmp*/*p=s,/*fwd*/*q=(s+(strlen(s)-1));/*bwd*/while(p
『叄』 linux下用什麼編譯python
一般是用GCC來編譯
python 在linux下 的編譯安裝
1、安裝
[root@auh1st ~]# cd /usr/local/src/
[root@auh1st src]# ll
總計 0
[root@auh1st src]# wget http://www.python.org/ftp/python/2.6/Python-2.6.tar.bz2
[root@auh1st src]# tar -jxf Python-2.6.tar.bz2
[root@auh1st src]# ll
總計 10724
drwxrwxr-x 17 1000 1000 4096 2008-10-03 Python-2.6
-rw-r--r-- 1 root root 10957859 2008-10-03 Python-2.6.tar.bz2
[root@auh1st Python-2.6]# ./configure --prefix=/usr/local/python-2.6
make && make install
2、檢測和設置環境變數
[root@auh1st bin]# echo $PATH
/usr/kerberos/sbin:/usr/kerberos/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin
[root@auh1st bin]# PATH="$PATH":/usr/local/python-2.6/bin
[root@auh1st bin]# echo $PATH
/usr/kerberos/sbin:/usr/kerberos/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin:/usr/local/python-2.6/bin
3、刪除系統已有的，將新版本覆蓋
cd /usr/bin
rm -rf python
ln -s /usr/local/python-2.6/bin/python ./python
[root@auh1st ~]# python
Python 2.6 (r26:66714, Sep 25 2013, 10:14:04)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.
>>>
至此python新版 安裝成功
『肆』 如何編譯可以在Windows下運行的帶有Python支持的ARM Linux GDB
做這件事情的目的是為了在QtCreator里調試ARM Linux程序的時候，能看清楚QString、QList這些Qt特有的對象的內容，而不是一個完全看不懂的結構體。
目前（2014年8月）Linaro、CodeSourcery的GCC工具鏈里的GDB都不支持Python。想知道你用的GDB支持不支持，試一試就行，這樣表示不支持：
(gdb) python
>print 'Hello GDB!'
>（按Ctrl+D）Python scripting is not supported in this of GDB.
這樣表示支持：
(gdb) python
>print 'Hello GDB!'
>（按Ctrl+D）Hello GDB!
這件事情乍一看也很簡單，只要把GDB源碼下載下來，然後再配置，打開Python支持就行了。實際上會遇到的問題是，在MinGW下，又要與「\」和「:」這兩個Windows路徑里的刺頭斗爭了。我覺得我之前挺傻，編譯MinGW下Qt的時候，就去硬磕源碼和configure腳本去了。這次GDB的configure是自動生成的，不是給人看的，configure.ac看起來也很費勁，根本磕不下去，於是我換了個思路，在ubuntu下交叉編譯吧，sudo apt-get install mingw32，這是Ubuntu下的MinGW交叉編譯器。
然後是依賴，這樣的GDB要依賴expat和python的開發版本。如果是ubuntu底下直接編譯，apt-cache search一下他們的開發版本，然後sudo apt-get install一下就好了；給MinGW交叉編譯就麻煩了。先說expat，這個好辦，把http://downloads.sourceforge.net/project/expat/expat/2.1.0/expat-2.1.0.tar.gz下載下來，然後：
./configure --prefix=[安裝目錄，如/home/c/mingw-gdb/expat] --host=i586-mingw32msvc
make
make install
會提示一些警告，無視即可。
Python就無語了，目前的GDB貌似最高支持Python 2.7，而2.7版本的Python本身不支持MinGW…… 好在有高手做了Patch，也寫了說明，可以參考這文章：http://mdqinc.com/blog/2011/10/cross-compiling-python-for-windows-with-mingw32/
但是，就算這樣，編譯也充滿挑戰，要修復很多問題，出來的Python還少「nt」模塊。就在我覺得沒辦法的時候，突然發現Windows版Qt提供的MinGW居然內置了Python開發包，位置在Tools/mingw48_32/opt，趕緊把它拷貝到Linux下，比如/home/c/mingw-gdb/python。當然，你也必須確保ubuntu下有可用的python。
然後，給GDB打一個補丁：
--- gdb-7.8/gdb/configure 2014-07-29 20:37:42.000000000 +0800
+++ gdb-7.8-old/gdb/configure 2014-08-30 00:08:27.122042706 +0800
@@ -8263,21 +8263,22 @@
# We have a python program to use, but it may be too old.
# Don't flag an error for --with-python=auto (the default).
have_python_config=yes
- python_includes=`${python_prog} ${srcdir}/python/python-config.py --includes`
+ python_config_tool=`echo ${python_prog} | sed "s#python.exe#python-config#g"`
+ python_includes=`${python_config_tool} --includes`
if test $? != 0; then
have_python_config=failed
if test "${with_python}" != auto; then
as_fn_error "failure running python-config --includes" "$LINENO" 5
fi
fi
- python_libs=`${python_prog} ${srcdir}/python/python-config.py --ldflags`
+ python_libs=`${python_config_tool} --ldflags`
if test $? != 0; then
have_python_config=failed
if test "${with_python}" != auto; then
as_fn_error "failure running python-config --ldflags" "$LINENO" 5
fi
fi
- python_prefix=`${python_prog} ${srcdir}/python/python-config.py --exec-prefix`
+ python_prefix=`${python_config_tool} --exec-prefix`
if test $? != 0; then
have_python_config=failed
if test "${with_python}" != auto; then
@@ -8343,12 +8344,12 @@
return 0;
}
_ACEOF
-if ac_fn_c_try_link "$LINENO"; then :
+#if ac_fn_c_try_link "$LINENO"; then :
have_libpython=${version}
found_usable_python=yes
PYTHON_CPPFLAGS=$new_CPPFLAGS
PYTHON_LIBS=$new_LIBS
-fi
+#fi
rm -f core conftest.err conftest.$ac_objext \
conftest$ac_exeext conftest.$ac_ext
CPPFLAGS=$save_CPPFLAGS
這個補丁的目的是強制為檢測到python。
然後給拷貝到Linux下的python開發包打一個補丁：
--- python-old/bin/python-config 2013-04-18 02:43:01.000000000 +0800
+++ python/bin/python-config 2014-08-30 00:53:16.630060288 +0800
@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/temp/x32-480-posix-dwarf-r2/mingw32/opt/bin/python2.7.exe
+#!/usr/bin/python
import sys
import os
@@ -31,26 +31,23 @@
for opt in opt_flags:
if opt == '--prefix':
- print sysconfig.PREFIX
+ print '../python'
elif opt == '--exec-prefix':
- print sysconfig.EXEC_PREFIX
+ print '../python'
elif opt in ('--includes', '--cflags'):
- flags = ['-I' + sysconfig.get_python_inc(),
- '-I' + sysconfig.get_python_inc(plat_specific=True)]
+ flags = ['-I' + os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] + '/../include/python2.7']
if opt == '--cflags':
- flags.extend(getvar('CFLAGS').split())
+ flags += ['-fno-strict-aliasing -DMS_WIN32 -DMS_WINDOWS -DHAVE_USABLE_WCHAR_T -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes']
print ' '.join(flags)
elif opt in ('--libs', '--ldflags'):
- libs = getvar('LIBS').split() + getvar('SYSLIBS').split()
- libs.append('-lpython'+pyver)
+ libs = ['-lm -lpython2.7 -Wl,--out-implib=libpython2.7.dll.a']
# add the prefix/lib/pythonX.Y/config dir, but only if there is no
# shared library in prefix/lib/.
if opt == '--ldflags':
if not getvar('Py_ENABLE_SHARED'):
- libs.insert(0, '-L' + getvar('LIBPL'))
- libs.extend(getvar('LINKFORSHARED').split())
+ libs.insert(0, '-L' + os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] + '/../lib/python2.7/config')
print ' '.join(libs)
因為Linux下是無法運行開發包中的python.exe的，所以這個補丁借用了ubuntu的python。裡面的cflags和ldflags都是在Windows底下運行原始python-config獲得的。prefix和exec-prefix設成「../python」，可以在編譯完以後，把python開發包拷貝到gdb安裝目錄裡面的python子目錄，這樣運行GDB的時候就不需要設定PYTHONHOME環境變數了。
最後一個事情，確保你的Linux下有arm交叉編譯器，我的是arm-linux-gnueabihf，是啥target就寫啥。
准備工作做完了，開始配置和編譯：
./configure --with-expat --host=i586-mingw32msvc --target=arm-linux-gnueabihf --with-libexpat-prefix=[expat安裝位置] --with-python=[python開發包安裝位置/bin/python.exe]
make
make DESTDIR=[GDB安裝位置] install
然後把GDB安裝位置下面的所有文件拷貝到Windows下，再把python開發包拷貝到同目錄下的python子目錄，大功告成。
如果提示沒找到libpython2.7.dll，那就把GDB安裝目錄的python/bin下的拷貝到bin下。
如果發現生成的exe文件太大了，那就strip一下。
2015年9月12日追加：
在windows下調試時，一般會提示說載入不了共享庫，讓你用"set sysroot"或"set solib-search-path"之類設定路徑的。這個問題可以通過.gdbinit文件，用上面這兩條命令來設定路徑解決，如果想一勞永逸，可以在編譯的時候加上host_configargs環境變數來解決這個問題：
host_configargs=--with-sysroot=E:\MinGW\opt\sysroot-arm ./configure ...
或者
export host_configargs=--with-sysroot=E:\MinGW\opt\sysroot-arm
./configure ...
後面的路徑是放在windows下的sysroot的位置。
『伍』 LINUX下要在C中嵌入Python，編譯的時候怎樣解決庫的連接問題
gcc編譯時，當使用動態庫編譯可以按照幾種寫法1.gcctest.c./libSDL2-2.so2.gcctest.c-lSDL2-23.gcctest.c-L/home/test-lSDL2-2一般的編譯參數都是按照2或3去寫2寫法的含義是從/lib或者/usr/lib目錄下尋找名稱為SDL2-2的庫，即尋找/lib/libSDL2-2.so或者/usr/lib/libSDL2-2.so文件進行鏈接，當然如果沒有動態庫就會去找靜態庫，再沒有應該就會在編譯時報錯3寫法的含義是從-L參數首先從指定的目錄中尋找需要鏈接的庫文件，隨後再去尋找系統文件夾中是否存在需要的庫1寫法的含義是將當前目錄下的./libSDL2-2.so.0文件鏈接進最終文件，因此執行readelf-aa.out後在動態庫部分所看到的路徑就是./libSDL2-2.so.0，進而在執行文件時僅會從當前目錄下尋找libSDL2-2.so.0文件，當執行文件時所在的目錄下沒有該文件時就會出現找不到庫文件的操作你第二次操作時，因為function.so庫文件與a.out文件在同一個目錄，同時也是在該目錄下執行的ldd操作及運行a.out，a.out在載入動態庫時從當前目錄下找到了所需要的庫文件，此時能夠執行成功（ldd命令實質是一個腳本，通過設置環境變數運行動態庫鏈接器來輸出所有待鏈接的動態庫）。你可以試試將a.out拷貝至其他目錄再次運行，將出現和第一次操作時一樣的現象，找不到function.so文件。具體的解決方法就是修改編譯參數，將./libSDL2-2.so.0修改為-lSDL2-2並將libSDL2-2.so.0文件拷貝至/usr/lib目錄下，並且可能因為沒有修改鏈接器的緩存文件（將可能找不到帶版本號後綴的動態庫），需要在/usr/lib目錄下建立一個文件連接（ln-slibSDL2-2.so.0libSDL2-2.so）或者直接修改名稱為libSDL2-2.so
『陸』 在紅帽linux下編譯python腳本出現這個問題是怎麼回事
針對shell 1、添加運行許可權chmod 755 filename； 2、./filename 開始執行該程序； 3、如果想查看運行過程可以這樣：sh -x filename 4、如果要每次開機都運行，可以把該文件的絕對路徑添加到/etc/rc.local文件中。 C程序 1、查看安裝gcc編譯器和相關程序沒有， 2、gcc main.c -o filename； 3、./filename python程序 1、安裝python程序； 2、添加運行許可權（同上） 3、直接執行程序；./pythonfilename 其他的就不知道了。
『柒』 如何交叉編譯Python到ARM-Linux平台
平時編譯python用的gcc，你裝個交叉編譯環境，把編譯器改成arm-linux-gcc編譯出來的就是arm版本的
『捌』 我的puppy 安裝好了gcc 但是編譯.C文件提示找不到頭文件，/usr/include下只有python的兩個頭文件，如何能編
你需要下載預編譯好的，因為puppy跟一般的linux不一樣，可能沒有帶開發環境，你需要 自己安裝開發環境的。
『玖』 編譯安裝python需要哪些依賴
依賴庫：
//使用apt 安裝即可
1.gcc, make, zlib1g-dev（壓縮／解壓縮庫）
安裝過程需要的庫。
2.libbz2-dev
bz2支持庫，若在編譯安裝python前沒有安裝，將無法通過pip install 安裝提供bz2格式的第三方庫，會出現unsupported archive format: .tar.bz2的錯誤，例如爬蟲庫Scrapy依賴的Twisted。
3.libsqlite3-dev
sqlite3支持庫，若在編譯安裝python前沒有安裝，則python中會缺失sqlite3模塊，當引入sqlite3或使用依賴sqllite3的第三方庫(例如Scrapy)時，會出現ImportError: No mol named _sqllite3的錯誤。
//以上為編譯安裝前需要安裝的庫，可能不夠全面，會不斷補充。
4.其他：安裝第三方庫需要的庫
python3-dev, libxml2-dev, libxslt1, libffi-dev, libssl-dev等，在安裝第三方庫會有具體說明，不做過多解釋。
安裝：
//通過wget獲取壓縮包，這里選擇3.6.1版
wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tar.xz
//解壓
tar xJf Python-3.6.1.tar.xz
cd Python-3.6.1
./configure
make
/*這步如果需要sudo，請使用sudo -H命令，即sudo -H make install，避免pip等模塊安裝失敗。
錯誤示例(pip安裝失敗)：The directory '/home/ls/.cache/pip' or its parent directory is not owned by the current user and caching wheels has been disabled. check the permissions and owner of that directory. If executing pip with sudo, you may want sudo's -H flag.
*/
make install
『拾』 如何實現 C/C++ 與 Python 的通信
屬於混合編程的問題。較全面的介紹一下，不僅限於題主提出的問題。
以下討論中，Python指它的標准實現，即CPython（雖然不是很嚴格）
本文分4個部分
C/C++ 調用 Python （基礎篇）— 僅討論Python官方提供的實現方式
Python 調用 C/C++ （基礎篇）— 僅討論Python官方提供的實現方式
C/C++ 調用 Python （高級篇）— 使用 Cython
Python 調用 C/C++ （高級篇）— 使用 SWIG
練習本文中的例子，需要搭建Python擴展開發環境。具體細節見搭建Python擴展開發環境 - 蛇之魅惑 - 知乎專欄
1 C/C++ 調用 Python（基礎篇）
Python 本身就是一個C庫。你所看到的可執行體python只不過是個stub。真正的python實體在動態鏈接庫里實現，在Windows平台上，這個文件位於 %SystemRoot%\System32\python27.dll。
你也可以在自己的程序中調用Python，看起來非常容易：
//my_python.c
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_SetProgramName(argv[0]);
Py_Initialize();
PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
Py_Finalize();
return 0;
}
在Windows平台下，打開Visual Studio命令提示符，編譯命令為
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下編譯命令為
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的編譯命令同上
產生可執行文件後，直接運行，結果為輸出
Hello Python!
Python庫函數PyRun_SimpleString可以執行字元串形式的Python代碼。
雖然非常簡單，但這段代碼除了能用C語言動態生成一些Python代碼之外，並沒有什麼用處。我們需要的是C語言的數據結構能夠和Python交互。
下面舉個例子，比如說，有一天我們用Python寫了一個功能特別強大的函數：
def great_function(a):
return a + 1
接下來要把它包裝成C語言的函數。我們期待的C語言的對應函數應該是這樣的：
int great_function_from_python(int a) {
int res;
// some magic
return res;
}
首先，復用Python模塊得做『import』，這里也不例外。所以我們把great_function放到一個mole里，比如說，這個mole名字叫 great_mole.py
接下來就要用C來調用Python了，完整的代碼如下：
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a) {
int res;
PyObject *pMole,*pFunc;
PyObject *pArgs, *pValue;
/* import */
pMole = PyImport_Import(PyString_FromString("great_mole"));
/* great_mole.great_function */
pFunc = PyObject_GetAttrString(pMole, "great_function");
/* build args */
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));
/* call */
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
res = PyInt_AsLong(pValue);
return res;
}
從上述代碼可以窺見Python內部運行的方式：
所有Python元素，mole、function、tuple、string等等，實際上都是PyObject。C語言里操縱它們，一律使用PyObject *。
Python的類型與C語言類型可以相互轉換。Python類型XXX轉換為C語言類型YYY要使用PyXXX_AsYYY函數；C類型YYY轉換為Python類型XXX要使用PyXXX_FromYYY函數。
也可以創建Python類型的變數，使用PyXXX_New可以創建類型為XXX的變數。
若a是Tuple，則a[i] = b對應於 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信還有一個函數PyTuple_GetItem完成取得某一項的值。
不僅Python語言很優雅，Python的庫函數API也非常優雅。
現在我們得到了一個C語言的函數了，可以寫一個main測試它
#include <Python.h>
int great_function_from_python(int a);
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
printf("%d",great_function_from_python(2));
Py_Finalize();
}
編譯的方式就用本節開頭使用的方法。
在Linux/Mac OSX運行此示例之前，可能先需要設置環境變數：
bash:
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
csh:
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
2 Python 調用 C/C++（基礎篇）
這種做法稱為Python擴展。
比如說，我們有一個功能強大的C函數：
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
期望在Python里這樣使用：
>>> from great_mole import great_function
>>> great_function(2)
3
考慮最簡單的情況。我們把功能強大的函數放入C文件 great_mole.c 中。
#include <Python.h>
int great_function(int a) {
return a + 1;
}
static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
int _a;
int res;
if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a))
return NULL;
res = great_function(_a);
return PyLong_FromLong(res);
}
static PyMethodDef GreateMoleMethods[] = {
{
"great_function",
_great_function,
METH_VARARGS,
""
},
{NULL, NULL, 0, NULL}
};
PyMODINIT_FUNC initgreat_mole(void) {
(void) Py_InitMole("great_mole", GreateMoleMethods);
}
除了功能強大的函數great_function外，這個文件中還有以下部分：
包裹函數_great_function。它負責將Python的參數轉化為C的參數（PyArg_ParseTuple），調用實際的great_function，並處理great_function的返回值，最終返回給Python環境。
導
出表GreateMoleMethods。它負責告訴Python這個模塊里有哪些函數可以被Python調用。導出表的名字可以隨便起，每一項有4
個參數：第一個參數是提供給Python環境的函數名稱，第二個參數是_great_function，即包裹函數。第三個參數的含義是參數變長，第四個
參數是一個說明性的字元串。導出表總是以{NULL, NULL, 0, NULL}結束。
導出函數initgreat_mole。這個的名字不是任取的，是你的mole名稱添加前綴init。導出函數中將模塊名稱與導出表進行連接。
在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下編譯這個文件的命令是
cl /LD great_mole.c /o great_mole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
/LD 即生成動態鏈接庫。編譯成功後在當前目錄可以得到 great_mole.pyd（實際上是dll）。這個pyd可以在Python環境下直接當作mole使用。
在Linux下面，則用gcc編譯：
gcc -fPIC -shared great_mole.c -o great_mole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在當前目錄下得到great_mole.so，同理可以在Python中直接使用。
本部分參考資料
《Python源碼剖析-深度探索動態語言核心技術》是系統介紹CPython實現以及運行原理的優秀教程。
Python 官方文檔的這一章詳細介紹了C/C++與Python的雙向互動Extending and Embedding the Python Interpreter
關於編譯環境，本文所述方法僅為出示原理所用。規范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
作為字典使用的官方參考文檔 Python/C API Reference Manual
用以上的方法實現C/C++與Python的混合編程，需要對Python的內部實現有相當的了解。接下來介紹當前較為成熟的技術Cython和SWIG。
3 C/C++ 調用 Python（使用Cython）
在
前面的小節中談到，Python的數據類型和C的數據類型貌似是有某種「一一對應」的關系的，此外，由於Python（確切的說是CPython）本身是
由C語言實現的，故Python數據類型之間的函數運算也必然與C語言有對應關系。那麼，有沒有可能「自動」的做替換，把Python代碼直接變成C代碼
呢？答案是肯定的，這就是Cython主要解決的問題。
安裝Cython非常簡單。Python 2.7.9以上的版本已經自帶easy_install：
easy_install -U cython
在Windows環境下依然需要Visual
Studio，由於安裝的過程需要編譯Cython的源代碼，故上述命令需要在Visual
Studio命令提示符下完成。一會兒使用Cython的時候，也需要在Visual
Studio命令提示符下進行操作，這一點和第一部分的要求是一樣的。
繼續以例子說明：
#great_mole.pyx
cdef public great_function(a,index):
return a[index]
這其中有非Python關鍵字cdef和public。這些關鍵字屬於Cython。由於我們需要在C語言中使用
「編譯好的Python代碼」，所以得讓great_function從外面變得可見，方法就是以「public」修飾。而cdef類似於Python的
def，只有使用cdef才可以使用Cython的關鍵字public。
這個函數中其他的部分與正常的Python代碼是一樣的。
接下來編譯 great_mole.pyx
cython great_mole.pyx
得到great_mole.h和great_mole.c。打開great_mole.h可以找到這樣一句聲明：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
寫一個main使用great_function。注意great_function並不規定a是何種類型，它的
功能只是提取a的第index的成員而已，故使用great_function的時候，a可以傳入Python
String，也可以傳入tuple之類的其他可迭代類型。仍然使用之前提到的類型轉換函數PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
PyObject *tuple;
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
PyString_FromString("hello"),
PyInt_FromLong(1)
)
));
tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
printf("%d\n",PyInt_AsLong(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(1)
)
));
printf("%s\n",PyString_AsString(
great_function(
tuple,
PyInt_FromLong(2)
)
));
Py_Finalize();
}
編譯命令和第一部分相同：
在Windows下編譯命令為
cl main.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下編譯命令為
gcc main.c great_mole.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
這個例子中我們使用了Python的動態類型特性。如果你想指定類型，可以利用Cython的靜態類型關鍵字。例子如下：
#great_mole.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
return a[index]
cython編譯後得到的.h里，great_function的聲明是這樣的：
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
很開心對不對！
這樣的話，我們的main函數已經幾乎看不到Python的痕跡了：
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_mole.h"
int main(int argc, char *argv[]) {
Py_Initialize();
initgreat_mole();
printf("%c",great_function("Hello",2));
Py_Finalize();
}
在這一部分的最後我們給一個看似實用的應用（僅限於Windows）：
還是利用剛才的great_mole.pyx，准備一個dllmain.c：
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_mole.h"
extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
return great_function(a,b);
}
BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
switch( fdwReason ) {
case DLL_PROCESS_ATTACH:
Py_Initialize();
initgreat_mole();
break;
case DLL_PROCESS_DETACH:
Py_Finalize();
break;
}
return TRUE;
}
在Visual Studio命令提示符下編譯：
cl /LD dllmain.c great_mole.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
會得到一個dllmain.dll。我們在Excel裡面使用它，沒錯，傳說中的Excel與Python混合編程：
參考資料：Cython的官方文檔，質量非常高：
Welcome to Cython』s Documentation
4 Python調用C/C++（使用SWIG）
用
C/C++對腳本語言的功能擴展是非常常見的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上還有若干用於Python擴展的工具包，比較知名的還有
Boost.Python、SIP等，此外，Cython由於可以直接集成C/C++代碼，並方便的生成Python模塊，故也可以完成擴展Python
的任務。
答主在這里選用SWIG的一個重要原因是，它不僅可以用於Python，也可以用於其他語言。如今SWIG已經支持C/C++的
好基友Java，主流腳本語言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，還有Go、C#，以及R。SWIG是基
於配置的，也就是說，原則上一套配置改變不同的編譯方法就能適用各種語言（當然，這是理想情況了……）
SWIG的安裝方便，有Windows的預編譯包，解壓即用，綠色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下載源代碼自己編譯，SWIG非常小巧，通常安裝不會出什麼問題。
用SWIG擴展Python，你需要有一個待擴展的C/C++庫。這個庫有可能是你自己寫的，也有可能是某個項目提供的。這里舉一個不浮誇的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。
首先打開指令集的文檔：https://software.intel.com/en-us/node/514245
可以看到有6個函數。分析6個函數的原型，其參數和返回值都是簡單的整數。於是書寫SWIG的配置文件（為了簡化起見，未包含2個64位函數）：
/* File: mymole.i */
%mole mymole
%{
#include "nmmintrin.h"
%}
int _mm_popcnt_u32(unsigned int v);
unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v);
unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v);
unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);
接下來使用SWIG將這個配置文件編譯為所謂Python Mole Wrapper
swig -python mymole.i
得到一個 mymole_wrap.c和一個mymole.py。把它編譯為Python擴展：
Windows：
cl /LD mymole_wrap.c /o _mymole.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
Linux：
gcc -fPIC -shared mymole_wrap.c -o _mymole.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
注意輸出文件名前面要加一個下劃線。
現在可以立即在Python下使用這個mole了：
>>> import mymole
>>> mymole._mm_popcnt_u32(10)