一、问题
Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及，在此作一总结。
二、Python调用C/C++1、Python调用C动态链接库
Python调用C库比较简单，不经过任何封装打包成so，再使用python的ctypes调用即可。（1）C语言文件：pycall.c
/***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int foo(int a, int b){ printf("you input %d and %d\n", a, b); return a+b;}（2）gcc编译生成动态库libpycall.so：gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c。使用g++编译生成C动态库的代码中的函数或者方法时，需要使用extern "C"来进行编译。（3）Python调用动态库的文件：pycall.pyimport ctypesll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./libpycall.so") lib.foo(1, 3)print '***finish***'（4）运行结果：
2、Python调用C++(类)动态链接库 需要extern "C"来辅助，也就是说还是只能调用C函数，不能直接调用方法，但是能解析C++方法。不是用extern "C"，构建后的动态链接库没有这些函数的符号表。（1）C++类文件：pycallclass.cpp#include <iostream>using namespace std;class TestLib{public:void display();void display(int a);};void TestLib::display() {cout<<"First display"<<endl;}void TestLib::display(int a) {cout<<"Second display:"<<a<<endl;}extern "C" {TestLib obj;void display() {obj.display();}void display_int() {obj.display(2);}}（2）g++编译生成动态库libpycall.so：g++ -o libpycallclass.so -shared -fPIC pycallclass.cpp。（3）Python调用动态库的文件：pycallclass.pyimport ctypesso = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = so("./libpycallclass.so") print 'display()'lib.display()print 'display(100)'lib.display_int(100)（4）运行结果：
3、Python调用C/C++可执行程序（1）C/C++程序：main.cpp#include <iostream>using namespace std;int test(){int a = 10, b = 5;return a+b;}int main(){cout<<"—begin—"<<endl;int num = test();cout<<"num="<<num<<endl;cout<<"—end—"<<endl;}（2）编译成二进制可执行文件：g++ -o testmain main.cpp。（3）Python调用程序：main.pyimport commandsimport osmain = "./testmain"if os.path.exists(main):rc, out = commands.getstatusoutput(main)print 'rc = %d, \nout = %s' % (rc, out)print '*'*10f = os.popen(main) data = f.readlines() f.close() print dataprint '*'*10os.system(main)（4）运行结果：
4、扩展Python（C++为Python编写扩展模块） 所有能被整合或导入到其它python脚本的代码，都可以被称为扩展。可以用Python来写扩展，也可以用C和C++之类的编译型的语言来写扩展。Python在设计之初就考虑到要让模块的导入机制足够抽象。抽象到让使用模块的代码无法了解到模块的具体实现细节。Python的可扩展性具有的优点：方便为语言增加新功能、具有可定制性、代码可以实现复用等。 为 Python 创建扩展需要三个主要的步骤：创建应用程序代码、利用样板来包装代码和编译与测试。（1）创建应用程序代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>int fac(int n){if (n < 2) return(1); /* 0! == 1! == 1 */return (n)*fac(n-1); /* n! == n*(n-1)! */}char *reverse(char *s){register char t,/* tmp */*p = s,/* fwd */*q = (s + (strlen(s) – 1)); /* bwd */while (p < q)/* if p < q */{t = *p;/* swap & move ptrs */*p++ = *q;*q– = t;}return(s);}int main(){char s[BUFSIZ];printf("4! == %d\n", fac(4));printf("8! == %d\n", fac(8));printf("12! == %d\n", fac(12));strcpy(s, "abcdef");printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \reverse(s));strcpy(s, "madam");printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \reverse(s));return 0;} 上述代码中有两个函数，一个是递归求阶乘的函数fac()；另一个reverse()函数实现了一个简单的字符串反转算法，其主要目的是修改传入的字符串，使其内容完全反转，但不需要申请内存后反着复制的方法。（2）用样板来包装代码 接口的代码被称为“样板”代码，它是应用程序代码与Python解释器之间进行交互所必不可少的一部分。样板主要分为4步：a、包含Python的头文件；b、为每个模块的每一个函数增加一个型如PyObject* Module_func()的包装函数；c、为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组；d、增加模块初始化函数void initModule()。#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <string.h>int fac(int n){if (n < 2) return(1);return (n)*fac(n-1);}char *reverse(char *s){register char t,*p = s,*q = (s + (strlen(s) – 1));while (s && (p < q)){t = *p;*p++ = *q;*q– = t;}return(s);}int test(){char s[BUFSIZ];printf("4! == %d\n", fac(4));printf("8! == %d\n", fac(8));printf("12! == %d\n", fac(12));strcpy(s, "abcdef");printf("reversing 'abcdef', we get '%s'\n", \reverse(s));strcpy(s, "madam");printf("reversing 'madam', we get '%s'\n", \reverse(s));return 0;}#include "Python.h"static PyObject *Extest_fac(PyObject *self, PyObject *args){int num;if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num))return NULL;return (PyObject*)Py_BuildValue("i", fac(num));}static PyObject *Extest_doppel(PyObject *self, PyObject *args){char *orig_str;char *dupe_str;PyObject* retval;if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &orig_str))return NULL;retval = (PyObject*)Py_BuildValue("ss", orig_str,dupe_str=reverse(strdup(orig_str)));free(dupe_str); #防止内存泄漏return retval;}static PyObject *Extest_test(PyObject *self, PyObject *args){test();return (PyObject*)Py_BuildValue("");}static PyMethodDefExtestMethods[] ={{ "fac", Extest_fac, METH_VARARGS },{ "doppel", Extest_doppel, METH_VARARGS },{ "test", Extest_test, METH_VARARGS },{ NULL, NULL },};void initExtest(){Py_InitModule("Extest", ExtestMethods);} Python.h头文件在大多数类Unix系统中会在/usr/local/include/python2.x或/usr/include/python2.x目录中，系统一般都会知道文件安装的路径。 增加包装函数，所在模块名为Extest，那么创建一个包装函数叫Extest_fac()，在Python脚本中使用是先import Extest，然后调用Extest.fac()，当Extest.fac()被调用时，包装函数Extest_fac()会被调用，包装函数接受一个 Python的整数参数，把它转为C的整数，然后调用C的fac()函数，得到一个整型的返回值，最后把这个返回值转为Python的整型数做为整个函数调用的结果返回回去。其他两个包装函数Extest_doppel()和Extest_test()类似。 从Python到C的转换用PyArg_Parse*系列函数，int PyArg_ParseTuple()：把Python传过来的参数转为C；int PyArg_ParseTupleAndKeywords()与PyArg_ParseTuple()作用相同，但是同时解析关键字参数；它们的用法跟C的sscanf函数很像，都接受一个字符串流，并根据一个指定的格式字符串进行解析，把结果放入到相应的指针所指的变量中去，它们的返回值为1表示解析成功，返回值为0表示失败。从C到Python的转换函数是PyObject* Py_BuildValue()：把C的数据转为Python的一个对象或一组对象，然后返回之；Py_BuildValue的用法跟sprintf很像，把所有的参数按格式字符串所指定的格式转换成一个Python的对象。 C与Python之间数据转换的转换代码：
为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组，以便于Python解释器能够导入并调用它们，每一个数组都包含了函数在Python中的名字，相应的包装函数的名字以及一个METH_VARARGS常量，METH_VARARGS表示参数以tuple形式传入。 若需要使用PyArg_ParseTupleAndKeywords()函数来分析命名参数的话，还需要让这个标志常量与METH_KEYWORDS常量进行逻辑与运算常量 。数组最后用两个NULL来表示函数信息列表的结束。 所有工作的最后一部分就是模块的初始化函数，调用Py_InitModule()函数，并把模块名和ModuleMethods[]数组的名字传递进去，以便于解释器能正确的调用模块中的函数。（3）编译 为了让新Python的扩展能被创建，需要把它们与Python库放在一起编译，distutils包被用来编译、安装和分发这些模块、扩展和包。 创建一个setup.py 文件，编译最主要的工作由setup()函数来完成：#!/usr/bin/env pythonfrom distutils.core import setup, ExtensionMOD = 'Extest'setup(name=MOD, ext_modules=[Extension(MOD, sources=['Extest2.c'])]) Extension()第一个参数是(完整的)扩展的名字，如果模块是包的一部分的话，还要加上用’.’分隔的完整的包的名字。上述的扩展是独立的，所以名字只要写"Extest"就行；sources参数是所有源代码的文件列表，只有一个文件Extest2.c。setup需要两个参数：一个名字参数表示要编译哪个内容；另一个列表参数列出要编译的对象，上述要编译的是一个扩展，故把ext_modules参数的值设为扩展模块的列表。 运行setup.py build命令就可以开始编译我们的扩展了，提示部分信息：creating build/lib.linux-x86_64-2.6gcc -pthread -shared build/temp.linux-x86_64-2.6/Extest2.o -L/usr/lib64 -lpython2.6 -o build/lib.linux-x86_64-2.6/Extest.so（4）导入和测试 你的扩展会被创建在运行setup.py脚本所在目录下的build/lib.*目录中，可以切换到那个目录中来测试模块，或者也可以用命令把它安装到Python中：python setup.py install，会提示相应信息。 测试模块：
（5）引用计数和线程安全 Python对象引用计数的宏：Py_INCREF(obj)增加对象obj的引用计数，Py_DECREF(obj)减少对象obj的引用计数。Py_INCREF()和Py_DECREF()两个函数也有一个先检查对象是否为空的版本，分别为Py_XINCREF()和Py_XDECREF()。 编译扩展的程序员必须要注意，代码有可能会被运行在一个多线程的Python环境中。这些线程使用了两个C宏Py_BEGIN_ALLOW_THREADS和Py_END_ALLOW_THREADS，通过将代码和线程隔离，保证了运行和非运行时的安全性，由这些宏包裹的代码将会允许其他线程的运行。三、C/C++调用Python你说只有有缘人才可以取下，我看着你手中的戒指，想做你的有缘人，
