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怎样把Python代码嵌入到C程序

这篇文章主要介绍了将Python代码嵌入C++程序进行编写的实例,尽管通常还是Python代码中调用C++程序的情况较多...需要的朋友可以参考下

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把python嵌入的C++里面需要做一些步骤

安装python程序，这样才能使用python的头文件和库

在我们写的源文件中增加“Python.h”头文件，并且链入“python**.lib”库（还没搞清楚这个库时静态库还是导出库，需要搞清楚）

掌握和了解一些python的C语言api，以便在我们的c++程序中使用

常用的一些C API函数

在了解下面的函数之前有必要了解一下**PyObject***指针，python里面几乎所有的对象都是使用这个指针来指示的。

Py_Initialize（）Py_Finalize（）

在调用任何python的c函数之前需要调用的函数，“Py_Initialize”是用来初始化python模块的，推测是加载初始化加载dll的。对应的在使用python模块之后用“Py_Finalize”来释放模块。

PyImport_ImportModule（）

用来载入一个python模块，这个模块就是一般的python文件。这里需要注意的是，在加载这个模块的时候会执行模块里面所有可以执行的语句。包括import导入语句和在函数体之外的所有语句

PyObject_GetAttrString（）

返回模块里面的函数

Py_BuildValue（）

建立一个参数元组，一般都是用这个函数来建立元组，然后将这个元组作为参数传递给python里面的函数。

PyEval_CallObject（）

调用函数，并把“Py_BuildValue”建立的元组作为参数传递给被调用的函数

源码实例

下面的实例是在c++代码中调用Python的函数，传递参数并且获取返回值

test.cpp代码

[cpp] view plain copy

#include iostream

#include Python.h

using namespace std;

int main(int argc, char* argv[])

{

Py_Initialize();  //初始化

PyObject* pModule = NULL;

PyObject* pFunc = NULL;

PyObject* pParam = NULL;

PyObject* pResult = NULL;

const char* pBuffer = NULL;

int iBufferSize = 0;

pModule = PyImport_ImportModule(“test_python");

if (!pModule)

{

cout  "get module failed!"  endl;

exit (0);

}

pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "main");

if (!pFunc)

{

cout  "get func failed!"  endl;

cout  int(pFunc)  endl;

exit (0);

}

pParam = Py_BuildValue("(s)", "HEHEHE");

pResult = PyEval_CallObject(pFunc,pParam);

if(pResult)

{

if(PyArg_Parse(pResult, "(si)", pBuffer, iBufferSize))

{

cout  pBuffer  endl;

cout  iBufferSize  endl;

}

}

Py_DECREF(pParam);

Py_DECREF(pFunc);

Py_Finalize();

//cout  "hello"  endl;

return 0;

}

test_python.py代码

[py] view plain copy

def main(szString):

return ("hello", 5)

python能做什么

python的用途：

Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

扩展资料：

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

参考资料来源：百度百科-Python

为什么python内置的sort比自己写的快速排序快100倍？

主要原因，内置函数用C写的。在Python语言内无论如何造不出内置函数的轮子。这也是通常C跟C++语言用户更喜欢造基础算法的轮了的原因。因为C/C++用户真有条件写出匹敌标准库的算法，但很多高级语言不行，不是程序员技术差，是客观条件就根本做不到。

你比如说Java语言没人造字符串的轮子，C++光一个字符串类就有无数多的实现。是因为C+用户更喜欢写字符串类吗？显然不是，一方面是因为Java语言内没法造出匹敌Java内置标准库算法的轮子，而C++真的可以，另外一个比较惨的原因是C++标准库的字符串功能太弱了，大多数高级语言的字符串类功能都比C+标准库字符串类功能更强。

写C++的时候一大错觉就是我觉着我能比标准库还快，同样的道理放在Python里面也同样适用，不管是Python各种常用package或内建函数，基本上都针对实用场景作了优化，自己手写的算法一般是比不上内建算法效率的，这也是为什么用Python时不鼓励自己造轮子的原因。

回到这个问题，Python内建的sort本质上为C实现的函数，本身执行效率就会比Python快很多，并且会根据不同的数据规模采用不同的排序算法，故效率一般都会优于自己在Python里面手写的排序更何况题主写的是基于递归的quicksort9，额外时间开销大。

因为python内置的sort是用c语言写的，如果你用c语言或者c++写的话肯定是可以做到一样快的至于为什么python计算效率比c语言能慢100倍这个具体的原理我不清楚，不过鉴于知乎上已经有很多大佬解释过这个问题，我就不在这里班门弄斧了

还有底下扯timsort的，快排序是所有比较排序算法里平均性能最优的一族算法，像C++和rust里的unstable_sort都是用的快排序。可能在一些情况下，比如数组几乎有序时，timsort会比快排序快。但是你随便给一个数组，比如像题主那样随机一个一百万大小的数然后排序，timsort是绝对不可能比快排序快的。绝对不可能。快的这100倍和timsort屁关系都没有。

我是C/C++程序员，我可以很负责的告诉你，在用天下现有所有高级语言进行排序的问题上，C要是认了第二，则没人敢认第一。所以，我猜，Python以及好多其他高级语言，都会时不时直接上C语言写的静态库和动态库。我自己也造了不少轮子，有部分是因为刚刚起步，对系统API和函数库不熟悉，找不到适合的，所以自己造轮子，后来发现了有更好的，我把我写的抛弃了。但这里也不排除有一部分是因为我个人觉得还有优化的空间，所以自己用C语言重新造了一个轮子，这样效率比现成的更优。

所以说，要论高级语言的鼻祖，还真非C莫属，从执行效率上讲，别说python，JAVA，C#，VB，甚至C的亲儿子C++，在同一个程序员手中，都没法与C抗衡，所以说，这些语言都是排着队等着被C吊打的，也正因为如此，所以，像python这类高级语言，有自带函数可用的，最好别想着自己重新造轮子，因为你不可能造出比自带函数更快的轮子。

内置库函数都是用C实现的，肯定要比手写的Python程序执行效率更高，此外内置排序Timsort相比本科课程上学的时间复杂度为Onlogn的排序算法做了很多常数优化，所以对于普通人而言，不要希望纯手写出来的东西效率能和标准库相当了。另外，题主写的排序是过不了LeetCode上的裸排序题目的，随机选取pivot对于快速排序是最基本的优化虽然题主排的是随机数，现在这么选肯定不是效率低的主要原因。

所以说了，py几乎得把自己的循环体拆了，这就是py和c/c++的性能差距，必须尽量用内置函数和numpy来处理数据，一旦手写循环体。，那你就得知道这可能得慢百倍，像用opency的py版时你不小心写个双循环来处理数据，那酸爽，而cppc#搞opencv就能随意用指针来写循环，这也是为啥他们其实不需要numpy这种组件，自身就有足够的性能和灵活度来处理这个。

Cpp内置的排序是快排和堆排的结合，最坏时间复杂度为nlogn，而快排最坏是n2。至于python内部的排序，我认为是一个道理，不会简简单单是一个快排，举个简单例子，当你数据已经是有序的时候，再传入快排肯定就不合适。那你设置排序函数的时候，是不是预先将他打乱，再进行快排会更好呢。当然具体不会这么简单，只是我认为官方给的接口都是很精妙的，很值得学习。

一方面Python中sort函数是用C语言写的，C++内部的sort是由快排，直接插入和堆排序混合的，当数据量比较大的时候先用的快排，当数据量小的时候用直接插入，因为当数据量变小时，快排中的每个部分基本有序，接近直接插入的最好情况的时间复杂度O（n），就比快排要好一点了。

另外一方面这个的底层实现就是归并排序。，只是使用了Python无法编写的底层实现，从而避免了Python本身附加的大量开销，速度比我们自己写的归并排序要快很多，所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort。

用python怎样调用静态库里的c函数

将event.py目录加入到system path中

1

2

3

import sys

sys.path.append("/Users/songrao/Library/Application Support/Sublime Text 3/Packages/User/")

from event import printme

python调用c函数

Python是解释性语言, 底层就是用c实现的, 所以用python调用C是很容易的, 下面就总结一下各种调用的方法, 给出例子, 所有例子都在ubuntu9.10, python2.6下试过

1. Python 调用 C (base)

想在python中调用c函数, 如这儿的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);

}

把这段代码存为wrapper.c, 编成so库,

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库的目录, 进入python, 可以如下使用

import example

example.fact(4)

2. Python 调用 C++ (base)

在python中调用C++类成员函数, 如下调用TestFact类中的fact函数,

#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" //不加会导致找不到initexample

void initexample()

{

PyObject* m;

m = Py_InitModule("example", exampleMethods);

}

把这段代码存为wrapper.cpp, 编成so库,

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库的目录, 进入python, 可以如下使用

import example

example.fact(4)

3. Python 调用 C++ (Boost.Python)

Boost库是非常强大的库, 其中的python库可以用来封装c++被python调用, 功能比较强大, 不但可以封装函数还能封装类, 类成员.

首先在ubuntu下安装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);

}

把代码存为hello.cpp, 编译成so库

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

此处python路径设为你的python路径, 并且必须加-lboost_python-gcc42-mt-1_34_1, 这个库名不一定是这个, 去/user/lib查

然后在有此so库的目录, 进入python, 可以如下使用

import hello

hello.greet()

'hello, world'

4. python 调用 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);

}

将代码存为wrapper.cpp不用写python接口封装, 直接编译成so库,

g++ -fPIC wrapper.cpp -o example.so -shared -I/usr/include/python2.6 -I/usr/lib/python2.6/config

进入python, 可以如下使用

import ctypes

pdll = ctypes.CDLL('/home/ubuntu/tmp/example.so')

pdll.fact(4)

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python使用ctypes调用C编译dll函数方法

在函数声明加入前缀，如

__declspec(dllexport) int Fun(int a, int b)

否则在加载该dll时会提示找不到该符号

在windows下可以通过vs自带的dumpbin工具查看可被调用符号

dumpbin /exports test.dll

C函数在调用过程中关于参数传递和压栈由多种规定，作为dll提供给其他程序调用时，必须明确并统一为同一种调用规定，否则会导致栈破坏，编译器负责具体实现调用规定，主要有以下几种调用规定

python下调用C库有多种方式，ctypes是其中一种比较方便的，调用时首先需要加载dll文件，根据C dll的调用规定不同需要使用不同接口，使用ctypes需要 import ctypes 库

对于简单的C函数，例如 int add(int a, int b) ， 此时就可以直接调用了，如

对于较复杂的C函数的参数情况，ctypes调用时对入参和出餐做一定处理，这里分情况讨论

以上包含了几种主要的参数传递情况，ctypes也提供了一个较为完整的python类型和C类型的对照，如下：