Python是一种高级编程语言,具有面向对象、简洁易学等特点。它通常被用于开发Web应用、数据处理、自动化脚本等。然而Python有一个缺点,就是其执行速度比较慢。为了解决这个问题,可以将Python与C/C++进行嵌入式开发,通过利用底层语言的速度来加快Python程序的执行速度。本文将详细介绍如何在Python中嵌入C/C++进行开发。
1. 首先,我们需要安装依赖库
Python提供了一个C语言API,使得我们可以直接在C语言中调用Python的功能,同时也允许我们在Python代码中调用C/C++代码。所以,我们需要安装一个叫做"Python.h"的库来让C/C++与Python进行通讯,同时还需要安装一些其他的库来支持Python/C混合编程。
```bash
sudo apt-get install python-dev python3-dev
sudo apt-get install python-numpy python3-numpy
```
2. 编写C/C++程序进行嵌入
我们来看一个简单的C程序,这个程序将会运行一个Python脚本,打印出脚本中的信息。
#include <stdio.h>
#include <Python.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
// 初始化Python解释器
Py_Initialize();
// 执行Python脚本
FILE *fp;
PyObject *pModule, *pFunc;
fp = fopen("test.py", "r");
if (fp == NULL)
{
printf("Failed to open file test.py\n");
return 1;
}
pModule = PyImport_AddModule("__main__");
PyRun_SimpleFile(fp, "test.py");
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "print_hello");
if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc))
{
PyEval_CallObject(pFunc, NULL);
}
// 清理Python解释器
Py_Finalize();
return 0;
}
上面的代码首先初始化了Python解释器,然后通过fopen()函数打开Python脚本文件,通过PyRun_SimpleFile()函数执行Python脚本。最后,通过PyObject_GetAttrString()和PyEval_CallObject()函数来调用Python函数。注意,我们在Python脚本中定义了一个名为'print_hello'的函数。
def print_hello():
print('Hello from Python!')
接下来我们看一下C++程序的代码,仅仅修改了printf语句
#include <iostream>
#include <Python.h>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[])
{
// 初始化Python解释器
Py_Initialize();
// 执行Python脚本
FILE *fp;
PyObject *pModule, *pFunc;
fp = fopen("test.py", "r");
if (fp == NULL)
{
cout << "Failed to open file test.py" << endl;
return 1;
}
pModule = PyImport_AddModule("__main__");
PyRun_SimpleFile(fp, "test.py");
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "print_hello");
if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc))
{
PyEval_CallObject(pFunc, NULL);
}
// 清理Python解释器
Py_Finalize();
return 0;
}
3. 编译并执行程序
既然我们已经完成了C/C++的程序编写,接下来就轮到程序的编译和执行了。
使用gcc或者g++来编译上面的源代码
gcc test.c $(python-config --cflags --ldflags) -o test
g++ test.cpp $(python-config --cflags --ldflags) -o test
运行C/C++语言嵌入Python
./test
精选示例2
下面我们来看一个更加复杂的示例,取出Python的List中的元素并对每个元素进行平方操作。
# test.py
import numpy as np
def square_list(input_list):
return np.power(input_list, 2)
#include <stdio.h>
#include <Python.h>
#include <numpy/arrayobject.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
Py_Initialize();
import_array();
PyObject *pName, *pModule, *pFunc, *pArgs, *pValue;
npy_intp dims[1] = {5};
double data[5] = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
pName = PyUnicode_FromString("test");
pModule = PyImport_Import(pName);
Py_DECREF(pName);
if (pModule != NULL)
{
pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "square_list");
if (pFunc && PyCallable_Check(pFunc))
{
PyObject *pArray = PyArray_SimpleNewFromData(1, dims, NPY_DOUBLE, data);
pArgs = PyTuple_New(1);
PyTuple_SetItem(pArgs, 0, pArray);
pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
Py_DECREF(pArray);
Py_DECREF(pArgs);
if (pValue != NULL)
{
double *result;
npy_intp *shape;
PyArrayObject *array = (PyArrayObject *)pValue;
PyArray_AsCArray(&pValue, (void **)&result, shape, PyArray_NDIM(array), PyArray_TYPE(array));
for (int i = 0; i < shape[0]; i++)
{
printf("%f ", result[i]);
}
printf("\n");
Py_DECREF(pValue);
}
else
{
PyErr_Print();
}
}
else
{
PyErr_Print();
}
Py_DECREF(pModule);
}
else
{
PyErr_Print();
return 1;
}
Py_Finalize();
return 0;
}
首先,我们需要在C/C++代码中导入numpy库,并在C/C++中取出Python list中的数据,然后被转化为C/C++数组。最后,通过调用C/C++函数将C/C++数组中的每个元素进行平方运算。
4. 编译并执行程序。
我们需要用下面的代码编译和运行程序。
gcc test.c $(python-config --cflags --ldflags) -I/usr/include/python2.7 -L/usr/lib/python2.7 -lpython2.7 -o test
./test
注意事项
在编写嵌入式程序的时候,需要注意一些细节问题。比如定义变量、清理内存等问题。对于Python中嵌入C/C++的函数,需要使用标准的Python调用函数,比如PyImport_Import()、PyTuple_New()、PyTuple_SetItem()等。对于C/C++中的返回值,需要使用标准的Python对象(PyObject)进行封装,比如使用Py_BuildValue()、PyInt_FromLong()、PyTuple_Pack()等函数将C/C++输出的结果封装为Python对象。
同时,我还有一个小建议,就是在开发过程中注意打印日志,同时尽可能地加上异常处理,避免程序崩溃或输出错误。
嵌入式开发需要一些编程经验和对底层实现的熟练掌握,但是一旦你掌握了它,将会极大地提高程序的性能和运行效率。
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