Python和C++混合编程(Python和C++混合编程)

怎样把Python代码嵌入到C程序

步骤1：安装Python开发包

由于需要访问Python/C API，首先安装Python开发包。

在Debian，Ubuntu或Linux Mint中：

在CentOS，Fedora或RHEL中：

安装成功后，Python头文件在/usr/include/python2.7。根据Linux发行版的不同，确切的路径可能是不相同的。例如，CentOS 6中是/usr/include/python2.6。

步骤2：初始化解释器并设置路径

C中嵌入Python的第一步是初始化Python解释器，这可以用以下C函数完成。

初始化解释器后，需要设置你的C程序中要导入的Python模块的路径。例如，比如你的Python模块位于/usr/local/modules。然后使用以下C函数调用来设置路径。

步骤3：数据转换

C中嵌入Python最重要的方面之一是数据转换。从C中传递数据到Python函数，需要首先将数据从C数据类型转换到Python数据类型。Python/C API提供各种函数来实现这。例如，转换C字符串到Python字符串，使用PyString_FromString函数。

另外一个类似函数PyInt_FromLong，将C中long数据类型转换为Python int。每个Python/C API函数返回一个PyObject类型的引用。

步骤4：定义一个Python模块

当你想嵌入Python代码到另一种语言如C，该代码需要被写成Python模块，然后用另一种语言“导入”。所以让我们来看看如何在C中导入Python模块。

为了进行说明，我们实现一个简单的Python模块例子如下：

以上的Python函数有一个字符串作为参数并返回两个重复的字符串。例如，如果输入字符串是“cyberpersons”，该函数返回'cyberpersonscyberpersons'。此模块文件命名为“printData.py”并将它放在前面声明的Python模块目录中（/usr/local/modules）。

步骤5：加载一个Python模块

现在你已经定义了Python模块，是时候在C程序中加载它了。导入模块的C代码看起来像这样：

步骤6：构建函数的参数

当加载一个模块时，可以调用模块中定义的Python函数。通常，我们需要传递一个或多个参数到一个Python函数。我们必须构建一个Python元组对象，它包括Python函数中的参数。

在我们的例子中，printData函数定义带一个参数的模块。因此，我们构建一个大小是一的Python元组对象如下。我们可以使用PyTuple_SetItem设置元组对象的每个项。

我们已经成功构建一个参数传递到函数调用，是时候从C程序调用python函数了。

步骤7：调用Python函数

一旦成功创建Python元组对象作为函数参数，我们可以调用一个带参数的Python函数。为此，通过使用PyObject_GetAttrString首先获得模块中定义的函数的引用，然后使用PyObject_CallObject调用该函数。例如：

步骤8：错误检查

避免运行时错误的常见方法是检查函数的返回值并根据返回值采取适当的行动。类似于C程序中的全局变量errno，Python/C API提供一个全局指示符，它报告最后发生的错误。当Python/C API函数失败，全局指示符设置为指示错误，并且PyErr_Print可以用于显示相应的人类可读的trackback。例如：

在你的应用程序中，你可以轻松地将各种错误检查。

这里是完整的C程序，它如本教程描述的嵌入Python代码。

步骤9：编译和执行

保存以上代码到finalCode.c，并且链接Python库（-lpython2.7）编译该代码。根据发行版的不同，可能使用不同的版本（例如，-lpython2.6）。

如何实现 C/C++ 与 Python 的通信

属于混合编程的问题。较全面的介绍一下，不仅限于题主提出的问题。

以下讨论中，Python指它的标准实现，即CPython（虽然不是很严格）

本文分4个部分

C/C++ 调用 Python （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

Python 调用 C/C++ （基础篇）— 仅讨论Python官方提供的实现方式

C/C++ 调用 Python （高级篇）— 使用 Cython

Python 调用 C/C++ （高级篇）— 使用 SWIG

练习本文中的例子，需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 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%\System32\python27.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!'\n");

Py_Finalize();

return 0;

}

在Windows平台下，打开Visual Studio命令提示符，编译命令为

cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

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

产生可执行文件后，直接运行，结果为输出

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：

def great_function(a):

return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的：

int great_function_from_python(int a) {

int res;

// some magic

return res;

}

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，完整的代码如下：

#include Python.h

int great_function_from_python(int a) {

int res;

PyObject *pModule,*pFunc;

PyObject *pArgs, *pValue;

/* import */

pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("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：

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 *。

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。

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。

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。

不仅Python语言很优雅，Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了，可以写一个main测试它

#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();

}

编译的方式就用本节开头使用的方法。

在Linux/Mac OSX运行此示例之前，可能先需要设置环境变量：

bash:

export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:

setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 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。

#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：

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。

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。

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:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

/LD 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。

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。

3 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：

easy_install -U cython

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\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();

}

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:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

在Linux下编译命令为

gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

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]

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",2));

Py_Finalize();

}

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:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.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

4 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：

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:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.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

python 可扩展主要体现？

就算你的项目中有大量的Python代码,你也依旧可以有条不紊地通过将其分离为多个文件或模块加以组织管理。而且你可以从一个模块中选取代码，而从另一个模块中读取属性。更棒的是，对于所有模块，Python的访问语法都是相同的。不管这个模块是Python标准库中的还是你一分钟之前创造的，哪怕是你用其他语言写的扩展都没问题!借助这些特点，你会感觉自己根据需要“扩展”了这门语言，而且你已经这么做了。

代码中的瓶颈，可能是在性能分析中总排在前面的那些热门或者一些特别强调性能的地方，可以作为Python扩展用C重写。需要重申的是，这些接口和纯Python模块的接口是一模一样的，乃至代码和对象的访问方法也是如出一辙的。唯一不同的是，这些代码为性能带来了显著的提升。自然，这全部取决你的应用程序以及它对资源的需求情况。很多时候，使用编译型代码重写程序的瓶颈部分绝对是益处多多的，因为它能明显提升整体性能。

程序设计语言中的这种可扩展性使得工程师能够灵活附加或定制工具，缩短开发周期。虽然像C、C++乃至Java等主流第三代语言(3GL)都拥有该特性，但是这么容易地使用C编写扩展确实是Python的优势。此外，还有像PyRex这样的工具，允许C和Python混合编程，使编写扩展更加轻而易举，因为它会把所有的代码都转换成C语言代码。

因为Python的标准实现是使用C语言完成的(也就是CPython)，所以要使用C和C++编写Python扩展。Python 的Java实现被称作Jython,要使用Java编写其扩展。最后,还有IronPython,这是针对.NET或Mono平台的C#实现。你可以使用C#或者VB.Net扩展IronPython.

c可以调用python吗

可以的。

C中内嵌Python

新建立一个工程，首先需要将工作目录设置到Python-3.1.1PCbuild中，以获取到动态库，至于静态库的包含，Include目录的指定，那自然也是少不了的。文件中需要包含Python.h文件，这也是必须的。

接口中

Py_Initialize();

Py_Finalize();

其他的根据需求，再引入相应的python builder 即可

如何实现C与python混合编程

实现C与python混合编程方法

代码如下:

/* tcpportping.c */

#include Python.h

#include string.h

#include sys/types.h

#include sys/socket.h

#include netinet/in.h

#include netdb.h

#include sys/time.h

/* count time functions */

static double mytime(void)

{

struct timeval tv;

if (gettimeofday(tv, NULL) == -1)

return 0.0;

return (double)tv.tv_usec + (double)tv.tv_sec * 1000000;

}

static PyObject * /* returns object */

tcpping(PyObject *self, PyObject *args )

{

struct sockaddr_in addr;

struct hostent *hp;

double time;

char *host = NULL;

int fd;

int port, timeout;

if (!PyArg_ParseTuple(args, "sii", host, port, timeout)) /* convert Python - C */

return NULL; /* null=raise exception */

if ((fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) 0) {

return Py_BuildValue("d", -1.0); /* convert C - Python */

}

bzero((char *)addr, sizeof(addr));

if ((hp = gethostbyname(host)) == NULL) {

return Py_BuildValue("d", -2.0); /* convert C - Python */

}

bcopy(hp-h_addr, addr.sin_addr, hp-h_length);

addr.sin_family = AF_INET;

addr.sin_port = htons(port);

struct timeval tv;

tv.tv_sec = 0;

tv.tv_usec = timeout * 1000;

double stime = mytime();

if (connect(fd, (struct sockaddr*)addr, sizeof(addr)) 0) {

return Py_BuildValue("d", -3.0); /* convert C - Python */

}

fd_set read, write;

FD_ZERO(read);

FD_ZERO(write);

FD_SET(fd, read);

FD_SET(fd, write);

if (select(fd + 1, read, write, NULL, tv) == 0) {

close(fd);

return Py_BuildValue("d", -4.0); /* convert C - Python */

}

double etime = mytime();

time = etime - stime;

if (!FD_ISSET(fd, read) !FD_ISSET(fd, write)) {

close(fd);

return Py_BuildValue("d", -4.0); /* convert C - Python */

}

close(fd);

return Py_BuildValue("d", time/1000); /* convert C - Python */

}

/* registration table */

static struct PyMethodDef portping_methods[] = {

{"tcpping", tcpping, METH_VARARGS}, /* method name, C func ptr, always-tuple */

{NULL, NULL} /* end of table marker */

};

/* module initializer */

void inittcpportping( ) /* called on first import */

{ /* name matters if loaded dynamically */

(void) Py_InitModule("tcpportping", portping_methods); /* mod name, table ptr */

}

python怎么和C或者C++混合编程

我不知道你有没有基础，没有基础的人一般学C获取有点难度。在C ++的要求很高。在我们学校的课程是从C语言开始教，但由于很多学生都没有基础，所以效果很不好。去年，我们的课程进行了调整，现在教授从简单的语句JAVA命令，然后深入到SQL数据库的C＃一点点.......效果还不错。基本的小学课结束后，他们将尽一切努力用QQ聊天。点击看详细所以我想学习编程，有什么好介绍的科学，这取决于你自己的情况。对你有好处。