C++ 与 Python 混合编程

zoukankan html css js c++ java

C++ 与 Python 混合编程
本文使用的开发环境：
Python 2.7.10
Cython 0.22
SWIG 3.0.6
Windows 10 x64
RTMCentOS 7.1
AMD 64
Mac OSX 10.10.4

文中所述原理与具体环境适用性强。文章所述代码均用于演示，缺乏必备的异常检查

C/C++ 调用 Python（基础篇）

Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现，在Windows平台上，这个文件位于%SystemRoot%System32python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python，看起来非常容易：

my_python.c
```
#include <Python.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
  Py_SetProgramName(argv[0]);
  Py_Initialize();
  PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'
");
  Py_Finalize();
  return 0;
}
```
在Windows平台下，使用Visual Studio编译运行

在Linux下编译命令为
```
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
在Mac OS X 下的编译命令同上
```
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
如果此时出现错误：
{%r%}
great_module.c:1:20: fatal error: Python.h: No such file or directory
compilation terminated.
{%endr%}
可以安装python-dev来解决：
{%g%}

python3.5

sudo apt-get install python3.5-dev

python2.7

sudo apt-get install python-dev
{%endg%}

产生可执行文件后，运行：
```
./my_python
```
```
Hello Python!
```
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单，但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外，并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子，比如说，有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数：

great_module.py
```
def great_function(a):
    return a + 1
```
首先，复用Python模块得做‘import’，这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里，比如说，这个module名字叫 great_module.py

接下来就要用C来调用Python了，调用代码如下：
main.c
```
#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();
}


int great_function_from_python(int a) {
    int res;
    PyObject *pModule,*pFunc;
    PyObject *pArgs, *pValue;
    
    /* import */
    pModule = PyImport_ImportModule("great_module");

    /* great_module.great_function */
    pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "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;
}
```
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式：
1.所有Python元素，module、function、tuple、string等等，实际上都是PyObject。C语言里操纵它们，一律使用PyObject 。
2.Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数；C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
3.也可以创建Python类型的变量，使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
4.若a是Tuple，则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b)，有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
5.不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

编译的方式就用本节开头使用的方法,
Linux
```
gcc -o main main.c  -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
在运行此示例之前，需要设置环境变量：

Linux
```
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
```
Mac OSX
```
setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH
```
运行：
```
./main
```
```
3
```
栗子2：

script.py
```
#!/usr/bin/python
# Filename: script.py
class Student:
    def SetName(self,name):
        self._name = name
    def PrintName(self):
        print self._name
def hello():
    print "Hello World
"
def world(name):
    print "name"
```
zj.cpp
```
#include <python2.7/Python.h>
#include <iostream>
#include <string>

int main () {

    //使用python之前，要调用Py_Initialize();这个函数进行初始化
    Py_Initialize();

    PyRun_SimpleString("import sys");
    PyRun_SimpleString("sys.path.append('./')");

    PyObject * pModule = NULL;
    PyObject * pFunc = NULL;
    PyObject * pClass = NULL;
    PyObject * pInstance = NULL;

    //这里是要调用的文件名
    pModule = PyImport_ImportModule("script");
    //这里是要调用的函数名
    pFunc= PyObject_GetAttrString(pModule, "hello");
    //调用函数
    PyEval_CallObject(pFunc, NULL);
    Py_DECREF(pFunc);  

    pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "world");
    PyObject_CallFunction(pFunc, "s", "zhengji");
    Py_DECREF(pFunc);  

    //测试调用python的类
    pClass = PyObject_GetAttrString(pModule, "Student");
    if (!pClass) {
        printf("Can't find Student class.
");
        return -1;
    }
    pInstance = PyInstance_New(pClass, NULL, NULL);
    if (!pInstance) {
        printf("Can't create Student instance.
");
        return -1;
    }
    PyObject_CallMethod(pInstance, "SetName", "s","my family");
    PyObject_CallMethod(pInstance, "PrintName",NULL,NULL);
    //调用Py_Finalize，这个根Py_Initialize相对应的。
    Py_Finalize();
    return 0;
}
```
```
g++ zj.cpp -o zj -lpython2.7 
```
```
./zj
```
```
Hello World
name
my family
```
Python 调用 C/C++（基础篇）

这种做法称为Python扩展。
比如说，我们有一个功能强大的C函数：
```
int great_function(int a) {
    return a + 1;
}
```
期望在Python里这样使用：
```
>>> from great_module import great_function 
>>> great_function(2)
3
```
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
great_module.c
```
#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 GreateModuleMethods[] = {
    {
        "great_function",
        _great_function,
        METH_VARARGS,
        ""
    },
    {NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {
    (void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);
}
```
除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分：
1.包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数（PyArg_ParseTuple），调用实际的great_function，并处理great_function的返回值，最终返回给Python环境。
2.导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起，每一项有4个参数：第一个参数是提供给Python环境的函数名称，第二个参数是_great_function，即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长，第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
3.导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的，是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面，在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是
```
cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:Python27include C:Python27libspython27.lib
```
即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd（实际上是dll）。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。

在Linux下面，则用gcc编译：
```
gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
在当前目录下得到great_module.so，同理可以在Python中直接使用。

TODO：）

本部分参考资料
- 《Python源码剖析-深度探索动态语言核心技术》是系统介绍CPython实现以及运行原理的优秀教程。
- Python 官方文档的这一章详细介绍了C/C++与Python的双向互动Extending and Embedding the Python Interpreter
- 关于编译环境，本文所述方法仅为出示原理所用。规范的方式如下：3. Building C and C++ Extensions with distutils
- 作为字典使用的官方参考文档 Python/C API Reference Manual
用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程，需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

C/C++ 调用 Python（使用Cython）

在前面的小节中谈到，Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的，此外，由于Python（确切的说是CPython）本身是由C语言实现的，故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么，有没有可能“自动”的做替换，把Python代码直接变成C代码呢？答案是肯定的，这就是Cython主要解决的问题。

安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install：
```
sudo su
easy_install -U cython
```
如果没找到命令
{%r%}
easy_install: command not found
{%endr%}
解决方案
{%g%}
wget https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py -O - | python
{%endg%}

在Windows环境下依然需要Visual Studio，由于安装的过程需要编译Cython的源代码，故上述命令需要在Visual Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候，也需要在Visual Studio命令提示符下进行操作，这一点和第一部分的要求是一样的。

继续以例子说明：

great_module.pyx
```
cdef public great_function(a,index):
    return a[index]
```
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用“编译好的Python代码”，所以得让great_function从外面变得可见，方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。

这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。

接下来编译 great_module.pyx
```
cython great_module.pyx
```
得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明：
```
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
```
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型，它的功能只是提取a的第index的成员而已，故使用great_function的时候，a可以传入Python String，也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。

main.c
```
#include <Python.h>
#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
    PyObject *tuple;
    Py_Initialize();
    initgreat_module();
    printf("%s
",PyString_AsString(
                great_function(
                    PyString_FromString("hello"),
                    PyInt_FromLong(1)
                )
            ));
    tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
    printf("%ld
",PyInt_AsLong(
                great_function(
                    tuple,
                    PyInt_FromLong(1)
                )
            ));
    printf("%s
",PyString_AsString(
                great_function(
                    tuple,
                    PyInt_FromLong(2)
                )
            ));
    Py_Finalize();
}
```
编译命令和第一部分相同：
在Windows下编译命令为
```
cl main.c great_module.c -IC:Python27include C:Python27libspython27.lib
```
在Linux下编译命令为
```
gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
执行:
```
./main 
```
```
e
2
three
```
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型，可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下：
great_module.pyx
```
cdef public char great_function(const char * a,int index):
    return a[index]
```
编译
```
cython great_module.pyx
```
cython编译后得到的.h里，great_function的声明是这样的：
```
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
```
很开心对不对！
这样的话，我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了：
main.c
```
#include <Python.h>
#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
    Py_Initialize();
    initgreat_module();
    printf("%c",great_function("Hello",1));
    Py_Finalize();
}
```
```
./main
```
返回第2个字母
```
e
```
{%y%}
此部分以下内容未验证!
{%endy%}

在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用（仅限于Windows）：
还是利用刚才的great_module.pyx，准备一个dllmain.c：
```
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_module.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_module();
            break;
        case DLL_PROCESS_DETACH:
            Py_Finalize();
            break;
    }
    return TRUE;
}
```
在Visual Studio命令提示符下编译：
```
cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:Python27include C:Python27libspython27.lib
```
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它，没错，传说中的Excel与Python混合编程

参考资料：Cython的官方文档，质量非常高：
Welcome to Cython’s Documentation

Python调用C/C++（使用SWIG）

用C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情，Python也不例外。除了SWIG，市面上还有若干用于Python扩展的工具包，比较知名的还有Boost.Python、SIP等，此外，Cython由于可以直接集成C/C++代码，并方便的生成Python模块，故也可以完成扩展Python的任务。

答主在这里选用SWIG的一个重要原因是，它不仅可以用于Python，也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的好基友Java，主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua，还有Go、C#，以及R。SWIG是基于配置的，也就是说，原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言（当然，这是理想情况了……）

SWIG的安装方便，有Windows的预编译包，解压即用，绿色健康。主流Linux通常集成swig的包，也可以下载源代码自己编译，SWIG非常小巧，通常安装不会出什么问题。

用SWIG扩展Python，你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的，也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子：希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。

首先打开指令集的文档：https://software.intel.com/en-us/node/514245
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型，其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件（为了简化起见，未包含2个64位函数）：
```
/* File: mymodule.i */
%module mymodule

%{
#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);
```
接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module Wrapper
```
swig -python mymodule.i
```
得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展：

Windows：
```
cl /LD mymodule_wrap.c /o _mymodule.pyd -IC:Python27include C:Python27libspython27.lib
```
Linux：
```
gcc -fPIC -shared mymodule_wrap.c -o _mymodule.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
注意输出文件名前面要加一个下划线。
现在可以立即在Python下使用这个module了：
```
>>> import mymodule
>>> mymodule._mm_popcnt_u32(10)
2
```
回顾这个配置文件分为3个部分：
1. 定义module名称mymodule，通常，module名称要和文件名保持一致。
2. %{ %} 包裹的部分是C语言的代码，这段代码会原封不动的复制到mymodule_wrap.c
3. 欲导出的函数签名列表。直接从头文件里复制过来即可。
还记得本文第2节的那个great_function吗？有了SWIG，事情就会变得如此简单：
```
/* great_module.i */
%module great_module
%{
int great_function(int a) {
    return a + 1;
}
%}
int great_function(int a);
```
换句话说，SWIG自动完成了诸如Python类型转换、module初始化、导出代码表生成的诸多工作。

对于C++，SWIG也可以应对。例如以下代码有C++类的定义：
```
//great_class.h
#ifndef GREAT_CLASS
#define GREAT_CLASS
class Great {
    private:
        int s;
    public:
        void setWall (int _s) {s = _s;};
        int getWall () {return s;};
};
#endif // GREAT_CLASS
```
对应的SWIG配置文件
```
/* great_class.i */
%module great_class
%{
#include "great_class.h"
%}
%include "great_class.h"
```
这里不再重新敲一遍class的定义了，直接使用SWIG的%include指令

SWIG编译时要加-c++这个选项，生成的扩展名为cxx
```
swig -c++ -python great_class.i
```
Windows下编译：
```
cl /LD great_class_wrap.cxx /o _great_class.pyd -IC:Python27include C:Python27libspython27.lib
```
Linux，使用C++的编译器
```
g++ -fPIC -shared great_class_wrap.cxx -o _great_class.so  -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
```
在Python交互模式下测试：
```
>>> import great_class
>>> c = great_class.Great()
>>> c.setWall(5)
>>> c.getWall()
5
```
也就是说C++的class会直接映射到Python class

SWIG非常强大，对于Python接口而言，简单类型，甚至指针，都无需人工干涉即可自动转换，而复杂类型，尤其是自定义类型，SWIG提供了typemap供转换。而一旦使用了typemap，配置文件将不再在各个语言当中通用。

参考资料：
SWIG的官方文档，质量比较高。SWIG Users Manual
有个对应的中文版官网，很多年没有更新了。

写在最后：
由于CPython自身的结构设计合理，使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务，Cython（C/C++调用Python）和SWIG（Python调用C/C++）是很不错的选择。但是，一旦涉及到比较复杂的转换任务，无论是继续使用Cython还是SWIG，仍然需要学习Python源代码。

参考链接：
https://www.zhihu.com/question/23003213/answer/56121859
https://blog.csdn.net/l153097889/article/details/41208005
查看全文

相关阅读:
AC自动机【萌新文章】
ubuntu安装pandas
pandas.Series函数用法
 关于scikit-learn
关于scikit-learn
Ubuntu安装openmpi
Ubuntu分区小知识与分区方案
 Ubuntu16.04安装x11VNC远程桌面
 Ubuntu用户权限管理（chown, chmod）
Ubuntu新建用户组

原文地址：https://www.cnblogs.com/chendeqiang/p/12861566.html

C++ 与 Python 混合编程

C/C++ 调用 Python（基础篇）

python3.5

python2.7

Python 调用 C/C++（基础篇）

C/C++ 调用 Python（使用Cython）

Python调用C/C++（使用SWIG）