Python 扩展技术总结(转)

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Python 扩展技术总结(转)
一般来说，所有能被整合或导入到其他Python脚本中的代码，都可以称为扩展。你可以用纯Python来写扩展，也可以用C/C++之类的编译型语言来写扩展，甚至可以用java,C都可以来写 python扩展。Python的一大特点是，扩展和解释器之间的交互方式域普通的Python模块完全一样，Python的模块导入机制非常抽象，抽象到让使用模块的代码无法了解到模块的具体实现细节。

Python进行扩展的主要原因有三点：（1）添加额外的Python语言的核心部分没有提供的功能（2）为了提升性能瓶颈的效率（3）保持专有源代码私密，把一部分代码从Python转到编译语言可以保持专有源代码私密

方法一：利用C API进行C扩展

这种方法是最基本的，包括三个步骤：1.创建应用程序代码 2.利用样板来包装代码 3.编译1.创建一个Extest.c文件包含两个C函数

Extest.c

[cpp] view plain copy
1. #include <stdio.h>
2. #include <stdlib.h>
3. #include <string.h>
5. #define BUFSIZE 10
7. int fac(int n) {
8. if (n < 2)
9. return 1;
10. return n * fac(n - 1);
11. }
13. //字符串反转
14. char *reverse(char *s) {
15. register char t;
16. char *p = s;
17. char *q = (s + (strlen(s) - 1));
18. while (p < q) {
19. t = *p;
20. *p++ = *q;
21. *q-- = t;
22. }
23. return s;
24. }
2.用样板来包装你的代码

使用样板分为4步：

1.添加Python的头文件

2.为每一个模块的每个函数增加一个形如PyObject* Module_func()的包装函数

3.为每一个模块增加一个形如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组

4.增加模块初始化函数 void initModule()

第二步的处理需要一些技巧，你需要为所有想Python环境访问的函数增加一个静态函数。函数的返回值类型为 PyObject*,在Python的C语言扩展接口中，大部分函数都有一个或者多个参数为PyObject指针类型，并且返回值也大都为PyObject指针. 包装函数的用处是先把Python的值传递给C，然后调用C函数把函数的计算结果转换成Python 对象，然后返回给Python

第三步每一个数组都包含一个函数信息，包括函数Python的名字，相应的包装函数的名字以及一个METH_VARARGS常量（表示参数以元组的形式传入）

Extest.c

[cpp] view plain copy
1. #include <stdio.h>
2. #include <stdlib.h>
3. #include <string.h>
4. #include "Python.h" //包含python头文件
5. #define BUFSIZE 10
7. int fac(int n) {
8. if (n < 2)
9. return 1;
10. return n * fac(n - 1);
11. }
13. char *reverse(char *s) {
14. register char t;
15. char *p = s;
16. char *q = (s + (strlen(s) - 1));
17. while (p < q) {
18. t = *p;
19. *p++ = *q;
20. *q-- = t;
21. }
22. return s;
23. }
25. //fac函数的包装函数
26. static PyObject *
27. Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args) {
28. int num;
29. if (!(PyArg_ParseTuple(args, "i", &num))) {
30. return NULL;
31. }
32. return (PyObject *)Py_BuildValue("i", fac(num));
33. }
34. //reverse函数的包装函数
35. static PyObject *
36. Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args) {
37. char *orignal;
38. char *reversed;
39. PyObject * retval;
40. if (!(PyArg_ParseTuple(args, "s", &orignal))) {
41. return NULL;
42. }
43. retval = (PyObject *)Py_BuildValue("ss", orignal, reversed=reverse(strdup(orignal)));
44. free(reversed);
45. return retval;
46. }
47. //为模块创建一个函数信息的数组
48. static PyMethodDef
49. ExtestMethods[] = {
50. {"fac", Extest_fac, METH_VARARGS},
51. {"doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS},
52. };
53. //增加模块初始化函数
54. void initExtest() {
55. Py_InitModule("Extest", ExtestMethods);
56. }
在编译阶段需要创建一个setup.py，通过setup.py来编译和链接代码。这一步完成后就就可以直接导入这个扩展的模块了.在setup.py中需要导入distutils包。首先你要为每一个扩展创建一个Extension实例，然后编译的操作主要由setup()函数来完成，它需要两个参数：一个名字参数表示要编译哪个东西，一个列表表示要编译的对象

setup.py

[cpp] view plain copy
1. <pre name="code" class="python">from distutils.core import setup, Extension
3. MOD = 'Extest'
4. setup(name=MOD, ext_modules=[
5. Extension(MOD, sources=['Extest.c'])])
运行setup.py :执行命令 python setup.py build

执行的结果是在当前目录中生成一个build 目录，在此目录下有一个Extest.so文件，然后就可以在脚本中import这个模块了

方法二：利用Ctypes进行C扩展

为了扩展Python，我们可以用C/C++编写模块，但是这要求对Python的底层有足够的了解，包括Python对象模

型、常用模块、引用计数等，门槛较高，且不方便利用现有的C库。而ctypes 则另辟蹊径，通过封装

dlopen/dlsym之类的函数，并提供对C中数据结构的包装/解包，让Python能够加载动态库、导出其中的函数直

接加以利用。

一个简单的实例：

这个例子直接利用ctypes使用C标准库函数而不用编写C代码，使用C标准库函数会产生优化效果

脚本一

[python] view plain copy
1. import timeit
2. import random
4. def generate(num):
5. while num:
6. yield random.randrange(10)
7. num -= 1
9. print(timeit.timeit("sum(generate(999))", setup="from __main__ import generate", number=1000))
[python] view plain copy
1. <span style="font-size:18px;color:#FF0000;">脚本二</span>
2. import timeit
3. from ctypes import cdll
5. def generate_c(num):
6. #Load standard C library
7. libc = cdll.LoadLibrary("libc.so.6") #Linux
8. # libc = cdll.msvcrt #Windows
9. while num:
10. yield libc.rand() % 10
11. num -= 1
13. print(timeit.timeit("sum(generate_c(999))", setup="from __main__ import generate_c", number=1000))
第一个脚本使用 Python的随机函数，运行时间约为1.067秒第二个脚本使用C的随机函数运行时间约为0.423秒

我们也利用Ctypes可以自己写模块导入使用:

步骤一创建应用程序代码

[cpp] view plain copy
1. /* functions.c */
2. #include "stdio.h"
3. #include "stdlib.h"
4. #include "string.h"
6. /* http://rosettacode.org/wiki/Sorting_algorithms/Merge_sort#C */
7. inline
8. void merge(int *left, int l_len, int *right, int r_len, int *out)
9. {
10. int i, j, k;
11. for (i = j = k = 0; i < l_len && j < r_len; )
12. out[k++] = left[i] < right[j] ? left[i++] : right[j++];
14. while (i < l_len) out[k++] = left[i++];
15. while (j < r_len) out[k++] = right[j++];
16. }
18. /* inner recursion of merge sort */
19. void recur(int *buf, int *tmp, int len)
20. {
21. int l = len / 2;
22. if (len <= 1) return;
24. /* note that buf and tmp are swapped */
25. recur(tmp, buf, l);
26. recur(tmp + l, buf + l, len - l);
28. merge(tmp, l, tmp + l, len - l, buf);
29. }
31. /* preparation work before recursion */
32. void merge_sort(int *buf, int len)
33. {
34. /* call alloc, copy and free only once */
35. int *tmp = malloc(sizeof(int) * len);
36. memcpy(tmp, buf, sizeof(int) * len);
38. recur(buf, tmp, len);
40. free(tmp);
41. }
43. int fibRec(int n){
44. if(n < 2)
45. return n;
46. else
47. return fibRec(n-1) + fibRec(n-2);
48. }
49. ~
步骤二：将它编译链接为.so文件

执行指令：gcc -Wall -fPIC -c functions.c

gcc -shared -o libfunctions.so functions.o

步骤三：在自己写的python脚本中使用这些库，下面的脚本分别用纯python的模块（输出时前面加了python)，和我们导入的扩展(输出时前面加了C）模块来运行，对比其模块执行时间，

functions.py

[python] view plain copy
1. from ctypes import *
2. import time
4. libfunctions = cdll.LoadLibrary("./libfunctions.so")
6. def fibRec(n):
7. if n<2 :
8. return n
9. else:
10. return fibRec(n-1) + fibRec(n-2)
12. start = time.time()
13. fibRec(32)
14. finish = time.time()
15. print("Python: " + str(finish - start))
17. #C Fibonacci
18. start = time.time()
19. x = libfunctions.fibRec(32)
20. finish = time.time()
21. print("C: " + str(finish - start))
functions2.py

[python] view plain copy
1. from ctypes import *
2. import time
4. libfunctions = cdll.LoadLibrary("./libfunctions.so")
6. #Python Merge Sort
7. from random import shuffle, sample
9. #Generate 9999 random numbers between 0 and 100000
10. numbers = sample(range(100000), 9999)
11. shuffle(numbers)
12. c_numbers = (c_int * len(numbers))(*numbers)
14. from heapq import merge
16. def merge_sort(m):
17. if len(m) <= 1:
18. return m
20. middle = len(m) // 2
21. left = m[:middle]
22. right = m[middle:]
24. left = merge_sort(left)
25. right = merge_sort(right)
26. return list(merge(left, right))
28. start = time.time()
29. numbers = merge_sort(numbers)
30. finish = time.time()
31. print("Python: " + str(finish - start))
33. #C Merge Sort
34. start = time.time()
35. libfunctions.merge_sort(byref(c_numbers), len(numbers))
36. finish = time.time()
37. print("C: " + str(finish - start))
38. ~
39. ~
40. ~
运行结果

可以看出纯python模块的运行时间是我们写的扩展模块运行时间的十倍以上

方法三：利用Cython 进行C扩展 (参考Cython三分钟入门）

           Cyhton 是一个用来快速生成 Python 扩展模块(extention module)的工具,它的语法是 python语言语法和 C 语言语法的混血。准确说 Cython 是单独的一门语言,专门用来写在 Python 里面import 用的扩展库。实际上 Cython 的语法基本上跟 Python 一致,而Cython 有专门的“编译器”;先将 Cython 代码转变成 C(自动加入了一大堆的 C-Python API),然后使用 C 编译器编译出最终的 Python可调用的模块。

       要注意的一点是, Cython 是用来生成 C 扩展到而不是独立的程序的。所有的加速都是针对一个已经存在的 Python 应用的一个函数进行的。没有使用 C 或 Lisp 重写整个应用程序,也没有手写 C 扩展。只是用一个简单的方法来整合 C 的速度和 C 数据类型到 Python函数中去

      Cython 代码跟 Python 不一样,必须要编译。编译经过两个阶段:(1) Cython 编译.pyx 文件为.c 文件 (2) C 编译器会把.c 文件编译成.so 文件.生成.so 文件后表示重写函数成功,可以在 python 代码中直接调用这个模块

Python代码
1. #p1.py
2. import math
3. def great_circle(lon1,lat1,lon2,lat2):
4. radius = 3956 #miles
5. x = math.pi/180.0
6. a = (90.0-lat1)*(x)
7. b = (90.0-lat2)*(x)
8. theta = (lon2-lon1)*(x)
9. c = math.acos((math.cos(a)*math.cos(b)) +
10. (math.sin(a)*math.sin(b)*math.cos(theta)))
11. return radius*c
Python代码
1. #p1_test.py
2. import timeit
3. lon1, lat1, lon2, lat2 = -72.345, 34.323, -61.823, 54.826
4. num = 500000
5. t = timeit.Timer("p1.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
6. "import p1")
7. print "Pure python function", t.timeit(num), "sec"
Python代码
1. # 测试结果
2. Pure python function 2.25580382347 sec
Cython: 使用Python的math模块

Python代码
1. #c1.pyx
2. import math
3. def great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
4. cdef float radius = 3956.0
5. cdef float pi = 3.14159265
6. cdef float x = pi/180.0
7. cdef float a,b,theta,c
8. a = (90.0-lat1)*(x)
9. b = (90.0-lat2)*(x)
10. theta = (lon2-lon1)*(x)
11. c = math.acos((math.cos(a)*math.cos(b)) + (math.sin(a)*math.sin(b)*math.cos(theta)))
12. return radius*c
Python代码
1. # setup.py
2. from distutils.core import setup
3. from distutils.extension import Extension
4. from Cython.Distutils import build_ext
5. ext_modules=[
6. Extension("c1",
7. ["c1.pyx"])
8. ]
9. setup(
10. name = "Demos",
11. cmdclass = {"build_ext": build_ext},
12. ext_modules = ext_modules
13. )
python setup.py build_ext --inplace

Python代码
1. #c1_test.py
2. import timeit
3. lon1, lat1, lon2, lat2 = -72.345, 34.323, -61.823, 54.826
4. num = 500000
5. t = timeit.Timer("c1.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
6. "import c1")
7. print "Pure python function", t.timeit(num), "sec"
Python代码
1. #执行结果：
2. Pure python function 1.87078690529 sec
Cython：使用C的math库

Python代码
1. #c2.pyx
2. cdef extern from "math.h":
3. float cosf(float theta)
4. float sinf(float theta)
5. float acosf(float theta)
6. def great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
7. cdef float radius = 3956.0
8. cdef float pi = 3.14159265
9. cdef float x = pi/180.0
10. cdef float a,b,theta,c
11. a = (90.0-lat1)*(x)
12. b = (90.0-lat2)*(x)
13. theta = (lon2-lon1)*(x)
14. c = acosf((cosf(a)*cosf(b)) + (sinf(a)*sinf(b)*cosf(theta)))
15. return radius*c
Python代码
1. #setup.py
2. from distutils.core import setup
3. from distutils.extension import Extension
4. from Cython.Distutils import build_ext
5. ext_modules=[
6. Extension("c2",
7. ["c2.pyx"],
8. libraries=["m"]) # Unix-like specific
9. ]
10. setup(
11. name = "Demos",
12. cmdclass = {"build_ext": build_ext},
13. ext_modules = ext_modules
14. )
python setup.py build_ext --inplace

Python代码
1. # c2_test.py
2. import timeit
3. lon1, lat1, lon2, lat2 = -72.345, 34.323, -61.823, 54.826
4. num = 500000
5. t = timeit.Timer("c2.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
6. "import c2")
7. print "Pure python function", t.timeit(num), "sec"
Python代码
1. #执行结果
2. Pure python function 0.34069108963 sec
Cython：使用C函数

Python代码
1. #c3.pyx
2. cdef extern from "math.h":
3. float cosf(float theta)
4. float sinf(float theta)
5. float acosf(float theta)
6. cdef float _great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
7. cdef float radius = 3956.0
8. cdef float pi = 3.14159265
9. cdef float x = pi/180.0
10. cdef float a,b,theta,c
11. a = (90.0-lat1)*(x)
12. b = (90.0-lat2)*(x)
13. theta = (lon2-lon1)*(x)
14. c = acosf((cosf(a)*cosf(b)) + (sinf(a)*sinf(b)*cosf(theta)))
15. return radius*c
16. def great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2,int num):
17. cdef int i
18. cdef float x
19. for i from 0 <= i < num:
20. x = _great_circle(lon1,lat1,lon2,lat2)
21. return x
C-sharp代码
1. #setup.py
2. from distutils.core import setup
3. from distutils.extension import Extension
4. from Cython.Distutils import build_ext
5. ext_modules=[
6. Extension("c3",
7. ["c3.pyx"],
8. libraries=["m"]) # Unix-like specific
9. ]
10. setup(
11. name = "Demos",
12. cmdclass = {"build_ext": build_ext},
13. ext_modules = ext_modules
14. )
python setup.py build_ext --inplace

Python代码
1. #c3_test.py
2. import timeit
3. lon1, lat1, lon2, lat2 = -72.345, 34.323, -61.823, 54.826
4. num = 500000
5. t = timeit.Timer("c2.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
6. "import c2")
7. print "Pure python function", t.timeit(num), "sec"
Python代码
1. #测试结果
2. Pure python function 0.340164899826 sec
测试结论

Python代码
注意事项：

通过cython扩展python 模块时出现“ImportError: No module named Cython.Build“的解决方法如下：

pip install Cython

pip install fasttext

这个pip必须与当前python版本相一致

参考： https://blog.csdn.net/u010786109/article/details/41825147#
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