suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie überbrückt ctypes die Lücke zwischen Python- und DLL-Dateien?

How Does ctypes Bridge the Gap Between Python and DLL Files?

Überbrückung der Python-DLL-Kluft mit ctypes

Im Bereich der Softwareentwicklung die Möglichkeit, externe Bibliotheken zu nutzen, die oft als DLL gespeichert sind Dateien können die Fähigkeiten einer bestimmten Programmiersprache erweitern. Dies wird relevant, wenn die Funktionalität der Muttersprache bestimmte Anforderungen nicht erfüllt.

Ein solches Szenario tritt auf, wenn Python verwendet wird und versucht wird, auf Funktionen innerhalb einer DLL-Datei zuzugreifen. Das Schreiben von zusätzlichem C-Wrapper-Code kann diese Interaktion zwar erleichtern, führt jedoch zu unnötiger Komplexität. Glücklicherweise bietet Python mit seinem ctypes-Modul eine alternative Lösung.

Ctypes verstehen

ctypes ist ein natives Python-Modul, das die direkte Interaktion mit C-basiertem Code und Bibliotheken ermöglicht. Es überbrückt nahtlos die Lücke zwischen Python- und DLL-Dateien und ermöglicht den Funktionsaufruf, ohne dass Zwischencode erforderlich ist. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn Sie mit vorhandenen DLLs arbeiten, denen vordefinierte Python-Bindungen fehlen.

Ein praktisches Beispiel

Um die Einfachheit der Verwendung von ctypes zu veranschaulichen, betrachten wir ein Beispiel, das Folgendes beinhaltet Aufrufen einer Funktion aus einer EHLLAPI-Bibliotheks-DLL. Der folgende Python-Code demonstriert die wichtigsten Schritte:

<code class="python">import ctypes

# Load DLL into memory
hllDll = ctypes.WinDLL("c:\PComm\ehlapi32.dll")

# Set up function prototype and parameters
hllApiProto = ctypes.WINFUNCTYPE(
    ctypes.c_int,  # Return type
    ctypes.c_void_p,  # Parameters 1 ...
    ctypes.c_void_p,
    ctypes.c_void_p,
    ctypes.c_void_p,  # ... thru 4
)
hllApiParams = (1, "p1", 0), (1, "p2", 0), (1, "p3", 0), (1, "p4", 0)

# Map the DLL call to a Python name
hllApi = hllApiProto(("HLLAPI", hllDll), hllApiParams)

# Call the DLL function
p1 = ctypes.c_int(1)
p2 = ctypes.c_char_p(sessionVar)
p3 = ctypes.c_int(1)
p4 = ctypes.c_int(0)
hllApi(ctypes.byref(p1), p2, ctypes.byref(p3), ctypes.byref(p4))</code>

Fazit

ctypes ermöglicht Python-Entwicklern die mühelose Arbeit mit DLL-Dateien und vermeidet den Aufwand für das Schreiben von zusätzlichem Code . Seine Vielseitigkeit ermöglicht den Aufruf verschiedener Funktionen aus C-basierten Bibliotheken und erweitert so den Umfang der Möglichkeiten innerhalb von Python-Programmen erheblich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie überbrückt ctypes die Lücke zwischen Python- und DLL-Dateien?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse

Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

WebStorm-Mac-Version

WebStorm-Mac-Version

Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

SublimeText3 Linux neue Version

SublimeText3 Linux neue Version

SublimeText3 Linux neueste Version

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.