如何用C代码给Python写扩展库(Cython)

下面我将给你详细讲解如何用C代码给Python写扩展库(Cython)的完整攻略，包含两个示例说明。

1. 环境准备

首先，我们需要安装一些工具和库来进行扩展库的开发：

• C语言编译器：
• Windows系统：可以使用Mingw-w64或者Visual Studio等
• Linux系统：通常已经默认安装了gcc
• Python开发环境：
• Python 2.7和3.x都支持扩展库的开发
• Cython：
• Cython是一个Python的编译器，可以将Python代码编译成C语言代码，从而提高Python代码的执行速度。

安装完成后，我们就可以开始编写扩展库了。

2. 基本使用

下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用C代码给Python写扩展库。假设我们要用C代码实现一个函数，这个函数接受一个整数参数，返回这个参数的平方值。我们可以先编写一个C语言函数：

// example.c

long square(long x) {
    return x * x;
}

接着，我们将这个函数包装成一个Cython模块：

# example.pyx

cdef extern from "example.c":
    long square(long x)

def py_square(x):
    return square(x)

我们可以使用Cython来编译这个模块，并生成一个Python可调用的扩展库：

$ cythonize -i example.pyx

这个命令会将example.pyx编译成example.c、example.h和example.so三个文件。其中，example.so就是我们生成的扩展库。现在我们就可以在Python中使用这个扩展库了：

import example
assert example.py_square(2) == 4

3. 扩展库的高级使用

除了基本的使用外，Cython还提供了一些高级特性，可以帮助我们更加方便地编写扩展库。

3.1 函数注释

在Cython中，我们可以添加函数注释来提供函数的签名和参数类型信息。这样做可以帮助我们在编写扩展库时更加准确地判断参数类型和返回值类型，从而提高代码的健壮性和可读性。例如：

# example.pyx

cdef extern from "example.c":
    long square(long x) nogil

cdef long py_square(long x) nogil:
    """
    Calculate the square of an integer.

    :param x: integer to be squared
    :type x: int
    :return: square of the input integer
    :rtype: int
    """
    return square(x)

在函数定义中，我们用nogil标识告诉Cython这个函数是线程安全的，可以在GIL（Global Interpreter Lock）未被占用时运行。这个标识可以提高代码的性能。

3.2 类型转换

在Python中，有很多不同类型的对象，例如整数、列表、元组等等。如果我们要在C代码中处理这些对象，就需要进行类型转换。Cython提供了一系列函数来帮助我们进行类型转换：

• PyInt_AsLong：将Python的整数对象转换成long类型的变量
• PyList_New：创建一个新的空列表对象
• PyList_SetItem：将一个Python对象添加到列表对象中
• PyTuple_New：创建一个新的空元组对象
• PyTuple_SetItem：将一个Python对象添加到元组对象中

例如，我们可以写一个函数来求一个列表中所有元素的平方和，并用Cython将它编译成扩展库：

# example.pyx

from cpython cimport array
import numpy as np

cdef double py_square_sum(array.array lst) nogil:
    cdef Py_ssize_t i
    cdef double val = 0.0
    cdef double tmp

    for i in range(lst.len):
        tmp = <double>rs[i]
        val += tmp * tmp

    return val

def py_numpy_square_sum(np.ndarray lst):
    """
    Calculate the square sum of a numpy array.

    :param lst: input numpy array
    :type lst: numpy.ndarray
    :return: square sum of the input numpy array
    :rtype: float
    """
    return py_square_sum(array.array("d", np.ascontiguousarray(lst).flatten()))

在这个例子中，我们用array.array来封装Python的列表对象，并用np.ascontiguousarray将numpy数组转换成和一维连续存储的C数组。这样做可以提高代码的性能。

4. 结论

本文详细介绍了如何用C代码给Python实现扩展库，并提供了两个示例来演示如何使用Cython来编写扩展库。扩展库的开发需要掌握C语言和Python语言，以及Cython的相关技术。如果您想深入了解扩展库的开发，建议多多练习和阅读相关文档。