c语言调用python模块,c++扩展python
最近看到一些关于pytorh的东西，不得不承认现在很火，有点好奇。下载完代码，发现计算部分基本都是用C写的，真的让我对这个所谓的Python拼音编写框架或者库有点失落。仔细一看，大意是逻辑控制部分是用Python写的。计算部分是用C语言编写的扩展模块，这个扩展模块的界面是纯C语言编写的。不得不说Python和C真的是从C开发加工出来的，不好用的时候就调用C，然后就搞定了。让我们言归正传。想法是把C和SSE，CUDA连接起来。说白了，C扩展模块有一部分是在CPU上运行的。一部分是C和SSE(向量计算)操作的，另一部分是CUDA在GPU上操作的，所以对这个C扩展很好奇，本文阐述一下。
本文基于Python Cookbook第三版15.2中编写的简单C语言扩展模块。
目录结构如下：
其中，示例文件夹如下：
Sample.c sample.h是标准的C语言程序和头文件，如下所示：
/* sample.h */
extern int gcd(int x，int y)；
extern int in_mandel(double x0，double y0，int n)；
extern int divide(int a，int b，int * remainder)；
/* sample.c */
#包含数学. h
/*计算最大公约数*/
int gcd(int x，int y) {
int g=y；
while (x 0) {
g=x；
x=y % x
y=g；
}
返回g；
}
/*测试(x0，y0)是否在Mandelbrot集合中*/
int in_mandel(double x0，double y0，int n) {
double x=0，y=0，xtemp
while (n 0) {
xtemp=x * x-y * y x0；
y=2 * x * y y0
x=xtemp
n-=1；
if (x*x y*y 4)返回0；
}
返回1；
}
/*将两个数相除*/
int divide(int a，int b，int *remainder) {
int quot=a/b；
*余数=a % b；
返回quot
}
gcc共享fPIC sample.c -o libsample.so
您可以将这个标准的C文件编译成一个标准的动态库，即libsample.so
这个操作在本文中没有任何意义，只是为了证明C语言文件是正确的。
在前一个目录中执行以下命令：
python 3 setup . py build _ ext-in place
其中sample . cpython-35m-x86 _ 64-Linux-GNU . so是编译后的动态链接库，是我们的扩展模块。
上述编译操作中setup.py文件的内容如下：
# setup.py
从distutils.core导入设置，扩展
设置(name=sample ，
ext_modules=[
扩展(示例)，
[sample/sample.c ， pysample.c]，
include_dirs=[sample]，
)
]
其中name是指编译后Python包的名称，没有实际意义，因为我们只需要这个模块是。所以编译后归档。
[sample/sample.c ， pysample.c]是我们写的C语言代码，其中sample.c是我们写的函数代码，pysample.c负责C语言和Python的语言交互。
扩展名( sample )是模块的名称，即。所以归档吧。名称不能随意更改，必须与pysample.c的定义相同，否则Python中无法识别模块的内容。
实际上，对于编写Python的C语言扩展来说，重要或困难的不一定是函数代码。这里是sample.c代码，但是负责两种环境下数值转换的代码，即pysample.c这个代码才是真正的扩展需要解决的。
在某种程度上，pysample.c更像是一个接口，就像头文件对于标准C文件一样。
测试编译后扩展是否可用：
#示例. py
导入样本
print(sample.gcd(35，42))
print(sample.in_mandel(0，0，500))
print(sample.in_mandel(2.0，1.0，500))
print(sample.divide(42，8))
=========================================================================
下面是核心代码，即接口代码或环境转换代码：
pysample.c
#包含“Python.h”
#include sample.h
/* int gcd(int，int) */
静态PyObject *py_gcd(PyObject *self，PyObject *args) {
int x，y，result
如果(！PyArg_ParseTuple(args， ii ，x，y)) {
返回NULL
}
结果=gcd(x，y)；
返回Py_BuildValue(i ，result)；
}
/* int in_mandel(double，double，int) */
静态py object * py _ in _ Mandel(py object * self，PyObject *args) {
double x0，y0；
int n；
（同Internationalorganizations）国际组织结果；
如果(!PyArg_ParseTuple(args， ddi ，x0，y0，n)) {
返回空
}
result=in_mandel(x0，y0，n)；
返回Py_BuildValue(i ，result)；
}
/* int divide(int，int，int *) */
静态py object * py _ divide(py object * self，PyObject *args) {
int a，b，商，余数；
如果(!PyArg_ParseTuple(args， ii ，a，b)) {
返回空
}
商=除(甲、乙、余数);
返回Py_BuildValue((ii)，商，余数);
}
/*模块方法表*/
静态PyMethodDef SampleMethods[]={
{gcd ，py_gcd，METH_VARARGS，最大公约数 },
{in_mandel ，py_in_mandel，METH_VARARGS， Mandelbrot test}，
{divide ，py_divide，METH_VARARGS，整数除法 },
{ NULL，NULL，0，NULL}
};
/*模块结构*/
静态结构PyModuleDef samplemodule={
PyModuleDef_HEAD_INIT，
样本，/*模块名称*/
样本模块，/* Doc字符串（可能为空)*/
-1,/*每个解释器状态的大小或-1 */
样品方法/*方法表*/
};
/*模块初始化功能*/
功能皮莫迪尼特
PyInit_sample(void) {
返回PyModule _ Create(示例模块)；
}
接口文件中：
/*模块初始化功能*/
功能皮莫迪尼特
PyInit_sample(void) {
返回PyModule _ Create(示例模块)；
}是接口的初始化代码，也是接口代码中唯一的一个非静电函数，该函数非静态允许在计算机编程语言类中调用，也就是导入样本时候的操作。
返回类型功能皮莫迪尼特说明返回的是模块的创建对象，也就是导入样本中的模块。
PyInit_sample该函数名的前部分是固定不变的，PyInit_是固定格式，后面跟着的样品则是模块名称PyModule_Create是具体的模块创建代码，其中的参数则是模块结构的说明变量的地址，也就是本文的样本模块变量。1/*模块结构*/
静态结构PyModuleDef samplemodule={
PyModuleDef_HEAD_INIT，
样本，/*模块名称*/
样本模块，/* Doc字符串（可能为空)*/
-1,/*每个解释器状态的大小或-1 */
样品方法/*方法表*/
};其中，"样本"是模块名称，"样本模块"是模块的文档， -1 表示该模块不能被多个计算机编程语言解释器同时公用（也就是不能保证并发访问的安全性)。
重点的是样本方法这个是模块中方法的描述变量，也就是方法表。
模块的描述变量中比较要人不理解的是这个变量PyModuleDef_HEAD_INIT，这个变量形式上来看应该是一个宏定义的变量，这个变量的存在好像并没有什么意义。
为了进一步了解宏定义变量PyModuleDef_HEAD_INIT查询了以下资料：
https://份文件。python。org/3/c-API/module。超文本标记语言
PyModuleDef
模块定义结构，包含创建模块对象所需的所有信息。对于每个模块，通常只有一个这种类型的静态初始化变量。
PyModuleDef_Base m_base始终将此成员初始化为PyModuleDef_HEAD_INIT .
由此可以看出这个变量在计算机编程语言的C扩展中是固定不变的，并没有必要继续深究，固定如此就好。
不过好奇心使然又接着继续研究了以下，发现下面的资料：
已经编译好的代码附上：
环境为Ubuntu 16.04 x86_64
gcc5.0
python3.5
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