


Combler le fossé Python-DLL avec les ctypes
Dans le domaine du développement logiciel, la possibilité d'utiliser des bibliothèques externes, souvent stockées sous forme de DLL fichiers, peuvent étendre les capacités d’un langage de programmation donné. Cela devient pertinent lorsque la fonctionnalité du langage natif ne répond pas aux exigences spécifiques.
Un tel scénario se produit lorsque vous utilisez Python et que vous cherchez à accéder aux fonctions d'un fichier DLL. Bien que l’écriture de code wrapper C supplémentaire puisse faciliter cette interaction, cela introduit une complexité inutile. Heureusement, Python propose une solution alternative via son module ctypes.
Comprendre les ctypes
ctypes est un module Python natif qui permet une interaction directe avec le code et les bibliothèques basés sur C. Il comble de manière transparente le fossé entre les fichiers Python et DLL, permettant l'invocation de fonctions sans avoir besoin de code intermédiaire. Ceci est particulièrement bénéfique lorsque vous travaillez avec des DLL existantes dépourvues de liaisons Python prédéfinies.
Un exemple pratique
Pour illustrer la simplicité d'utilisation des ctypes, considérons un exemple qui implique appeler une fonction depuis une DLL de la bibliothèque EHLLAPI. Le code Python suivant illustre les étapes clés impliquées :
<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>
Conclusion
ctypes permet aux développeurs Python de travailler avec des fichiers DLL sans effort, évitant ainsi les tracas liés à l'écriture de code supplémentaire. . Sa polyvalence permet d'invoquer diverses fonctions à partir de bibliothèques basées sur C, élargissant considérablement le champ des possibilités des programmes Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.


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