Python调用C库函数

1 Python交互概述

       Python语言是一种面向对象的编程语言，它是解析执行的，因此执行效率不高。但是由于Python语言的开源特征以及拥有丰富的、功能强大的社区库，因此，Python在很多领域都有重要的应用。特别是近期的人工智能、视频识别以及网络等领域，Python都有大量的库可以直接使用，但考虑到Python语言的一些不足，有时候对于性能要求非常高的场景，则需要借助Python与C或C++等语言的交互性特征来解决，即Python可以调用C语言或者C++的库。
      除了Python可以调用C语言或者C++的库外，还支持Python调用C#或者Java语言编译的库。比如与C#库交互，则可以利用IronPython框架，它是一个.NET平台上的Python实现，包括了完整的编译器、执行引擎与运行时支持，能够与.NET已有的库无缝整合到一起。而与Java库交互，则可以利用Jython框架，它是一个Python语言在Java语言中的完全实现。Jython也有很多从CPython中继承的模块库，因此非常重要。

2 Python 调用C

       前面提到，Python语言的解析器大部分都是用C语言编写的，而Python也可以非常方便的与C语言进行交互。下面首先给出用Python来调用C语言库的简单示例。这里我们在Ubuntu操作系统上进行代码开发。首先为了提高编程的效率，这里我们先下载一个Visual Studio Code开源工具，它是微软推出的，具备非常强大的功能，支持多种编程语言，而且界面美观，可以通过插件来扩展不同的语言支持。
        可以访问官网进行Visual Studio Code工具的下载，官网地址为 https://code.visualstudio.com/ ，官网界面如下所示：

     下载的文件名称为 code_1.62.3-1637137107_amd64.deb ，其中的 .deb为Ubuntu上可安装的文件，下载的文件如下所示： 

       首先在项目目录mycpp中，通过Visual Studio Code ( VSCode ) 工具创建一个名为 mymath.c 的文件，内容如下所示：

#include <stdio.h>

long sum(long n){
    long ret = 0;
    
    for(long i = 1; i <= n; i++){
        ret += i;
    }
    
    return ret;
}

int main ()  {
    printf("Hello C\n");
    return 0;
}

      其中的代码非常简单，首先引入标准IO库stdio头文件，然后定义一个sum函数，它接受一个long类型的参数，并内部求和，并返回结果。 然后定义了一个入口函数main ，其中就是打印一些欢迎语句。至此，我们有了一个简单的C语言编程的库，下面我们可以用编译器gcc来编译一下，执行如下命令：

gcc mymath.c -o mymath.out

     编译成功后，会在目录中生成一个可执行文件mymath.out ，并通过如下命令执行：

 ./mymath.out

      输出信息如下所示：

Hello C

      说明默认执行了main函数中的内容。为了让Python可以调用C语言编写的库，需要通过gcc编译器将其编译成为动态链接库（ .so ）文件，可以执行如下命令：

gcc mymath.c -shared -o lib_math.so

      其中的 -shared 参数指定要生成动态链接库，而 -o lib_math.so 则指明输出的库文件名 lib_math.so 。下面可以利用Python来调用 lib_math.so 库中的函数，下面给出Python代码：

from ctypes import *
mymath = CDLL('/home/jack/mysoft/mycpp/lib_math.so')
s = mymath.sum(1000)

     即通过ctypes中的CDLL可以引入 lib_math.so 库，并可以直接访问内部的函数sum 。

3 Python 调用C 性能

       为了演示Python如何调用C语言的函数，以及执行效率的情况，下面给出一个演示性能的示例，核心代码如下所示：

from ctypes import *
import time


def sum_p(m):
    ret = 0
    for i in range(m + 1):
        ret += i
    return ret


if __name__ == '__main__':
    mymath = CDLL('/home/jack/mysoft/mycpp/lib_math.so')
    n = 1000
    time_start = time.time()
    for i in range(10000):
        s = mymath.sum(n)
        # print(s)
    time_end = time.time()
    # time cost 0.03960776329040527 s
    print('time cost', time_end - time_start, 's')
    time_start = time.time()
    for i in range(10000):
        s = sum_p(n)
        # print(s)
    time_end = time.time()
    # time cost 1.7895867824554443 s
    print('time cost', time_end - time_start, 's')

     为了统计耗时，这里用了time模块中的函数来记录开始时间和结束时间，用for 循环执行10000次函数调用。耗时大约为0.03960776329040527秒，可以看出执行效率非常快。而Python原生的函数sum_p则耗时为1.7895867824554443秒 。