Python中怎么调用C模块

本篇文章为大家展示了Python中怎么调用C模块，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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一.c，ctypes和python的数据类型的对应关系

• ctypes type ctype Python type

• c_char char 1-character string

• c_wchar wchar_t 1-character unicode string

• c_byte char int/long

• c_ubyte unsigned char int/long

• c_short short int/long

• c_ushort unsigned short int/long

• c_int int int/long

• c_uint unsigned int int/long

• c_long long int/long

• c_ulong unsigned long int/long

• c_longlong __int64 or long long int/long

• c_ulonglong unsigned __int64 or unsigned long long int/long

• c_float float float

• c_double double float

• c_char_p char * (NUL terminated) string or None

• c_wchar_p wchar_t * (NUL terminated) unicode or None

• c_void_p void * int/long or None

2.操作int

>>> from ctypes import *  >>> c=c_int(34)  >>> c  c_int(34)  >>> c.value  34  >>> c.value=343  >>> c.value  343

3.操作字符串

>>> p=create_string_buffer(10)  >>> p.raw  '\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'  >>> p.value='fefefe'  >>> p.raw  'fefefe\x00\x00\x00\x00'  >>> p.value='fefeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee'  #字符串太长，报错  Traceback (most recent call last):    File "", line 1, in   ValueError: string too long

4.操作指针

>>> i=c_int(999)  >>> pi=pointer(i)  >>> pi  <__main__.LP_c_int object at 0x7f7be1983b00>  >>> pi.value  Traceback (most recent call last):    File "", line 1, in   AttributeError: 'LP_c_int' object has no attribute 'value'  >>> pi.contents  c_int(999)  >>> pi.contents=c_long(34343)  >>> pi.contents  c_int(34343)

• 通过pointer获取一个值的指针

• 通过contents获取一个指针的值

5.c的结构体

#定义一个c的structure，包含两个成员变量x和y  >>> class POINT(Structure):  ...     _fields_=[('x',c_int),('y',c_int)]  ...  >>> point=POINT(2,4)  >>> point  <__main__.POINT object at 0x7f7be1983b90>  >>> point.x,point.y  (2, 4)  >>> porint=POINT(y=2)  >>> porint  <__main__.POINT object at 0x7f7be1983cb0>  >>> point=POINT(y=2)  >>> point.x,point.y  (0, 2)  定义一个类型为POINT的数组  >>> POINT_ARRAY=POINT*3  >>> pa=POINT_ARRAY(POINT(2,3),POINT(2,4),POINT(2,5))  >>> for i in pa:print pa.y  ...  Traceback (most recent call last):    File "", line 1, in   AttributeError: 'POINT_Array_3' object has no attribute 'y'  >>> for i in pa:print i.y  ...  3  4  5

6.访问so文件

1.创建一个c文件

#include   int hello_world(){      printf("Hello World\n");      return 0;  }  int main(){          hello_world();          return 0;  }

2.编译成动态链接库

gcc hello_world.c  -fPIC -shared -o hello_world.so

3.python中调用库中的函数

from ctypes import cdll  c_lib=cdll.LoadLibrary('./hello_world.so')  c_lib.hello_world()

二.测试c的性能和python的差别

sum.c

int sum(int num){      long sum=0;      int i =0;      for( i=1;i<=num;i++){          sum=sum+i;      };      return sum;  }  int main(){      printf("%d",sum(10));      return 0;  }

• 测试方案：计算1-100的和

• 测试次数：100万次

1. 直接用c来执行，通linux 的time命令来记录执行的用时

sum.c：

#include   int sum(int num){      long sum=0;      int i =0;      for( i=1;i<=num;i++){          sum=sum+i;      };      return sum;  }  int main(){      int i ;      for (i=0;i<1000000;i++){      sum(100);      }      return 0;  }

测试结果的例子：

• real 1.16

• user 1.13

• sys 0.01

2.通过Python调用so文件和python的测试结果

sum_test.py:

def sum_python(num):      s = 0      for i in xrange(1,num+1):          s += i      return s        from ctypes import cdll     c_lib = cdll.LoadLibrary('./sum.so')        def sum_c(num):      return c_lib.sum(num)        def test(num):      import timeit         t1 = timeit.Timer('c_lib.sum(%d)' % num, 'from __main__ import c_lib')      t2 = timeit.Timer('sum_python(%d)' % num, 'from __main__ import sum_python')      print 'c', t1.timeit(number=1000000)      print 'python', t2.timeit(number=1000000)        if __name__ == '__main__':      test(100)

测试结果的例子

c 1.02756714821  python 7.90672802925

3.测试erlang的测试结果

刚刚学了erlang，那就一起测试一下erlang的运算性能

sum.erl:

-module(sum).  -export([sum/2,sum_test/2]).  sum(0,Sum) ->          Sum;  sum(Num,Sum) ->          sum(Num-1,Sum+Num).  sum_test(Num,0) ->          0;  sum_test(Num,Times) ->          sum(Num,0),          sum_test(Num,Times-1).

调用：

timer:tc(sum,sum_test,[100,1000000]).

测试结果的例子：

{2418486,0}

4.测试结果

用上面的测试方法，进行10次测试，去除***值和最小值，再计算平均值，得出：

单位：秒

• 求和的运行，使用的内存比较小，但是占用CPU资源比较多。

• 原生的C是最快的，Python调用c会稍微慢一点，原因是计算100的和的操作是在c里面做的，而执行100万次的逻辑是在python做的

• erlang的性能虽然比c稍慢，但是也是不错的，

• Python的运行效率惨不忍睹。。。 

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