C 拡張機能を使用して、Python に特定の機能を提供します。
前回の記事では、 6 つの Python インタプリタ を紹介しました。 CPython はほとんどのシステムのデフォルトのインタープリタであり、世論調査によると最も人気があります。 Cpython に特有の機能は、拡張 API を使用して C で Python モジュールを作成できることです。 Python モジュールを C で作成すると、Python の使いやすさを維持したまま、計算負荷の高いコードを C に移行できます。
この記事では、C 拡張モジュールの作成方法を説明します。ほとんどのコンパイラは通常両方の言語を理解できるため、C の代わりに C を使用してください。欠点を前もって述べておかなければなりません。この方法で構築された Python モジュールは、他のインタープリタに移植できません。これらは CPython インタープリターでのみ動作します。したがって、C 言語モジュールを操作するためのより移植性の高い方法を探している場合は、 ctypes モジュールの使用を検討してください。
ソース コード
いつものように、関連するソース コードは GitHub で見つけることができます。ウェアハウス内の C ファイルには次の目的があります:
-
my_py_module.cpp
: Python モジュールの定義MyModule
-
my_cpp_class.h
: 1 つのヘッダー ファイル - Python に公開される単なる C クラス -
my_class_py_type.h/cpp
: Python の C クラス -
pydbg.cpp
: デバッグ用の別のアプリケーション
この記事で構築された Python モジュールには Of がありません実際には何の役にも立ちませんが、これは良い例です。
モジュールの構築
ソース コードを表示する前に、システム上でコンパイルできるかどうかを確認できます。 CMake を使用してビルド構成情報を作成するため、CMake がシステムにインストールされている必要があります。このモジュールを構成してビルドするには、Python にこのプロセスを実行させることができます:
$ python3 setup.py build
または手動で:
$ cmake -B build$ cmake --build build
その後、 /build
次に、 MyModule.so
という名前のファイルが作成されます。
拡張モジュールの定義
まず、#my_py_module.cpp
# ファイル、特に #PyInit_MyModule
# を見てください。 function:
PyMODINIT_FUNCPyInit_MyModule(void) {PyObject* module = PyModule_Create(&my_module);PyObject *myclass = PyType_FromSpec(&spec_myclass);if (myclass == NULL){return NULL;}Py_INCREF(myclass);if(PyModule_AddObject(module, "MyClass", myclass) < 0){Py_DECREF(myclass);Py_DECREF(module);return NULL;}return module;}
これは、CPython へのエントリ ポイントであるため、この例で最も重要なコードです。一般的に、Python C 拡張機能がコンパイルされ、共有オブジェクト バイナリとして提供されると、CPython は同じ名前のバイナリ内で を検索します ( <modulename> </modulename>
.so ) PyInit_<modulename> </modulename>
関数を選択し、インポート時に実行します。
无论是声明还是实例,所有 Python 类型都是 PyObject 的一个指针。在此函数的第一部分中,module
通过 PyModule_Create(...)
创建的。正如你在 module
详述(my_py_module
,同名文件)中看到的,它没有任何特殊的功能。
之后,调用 PyType_FromSpec 为自定义类型 MyClass
创建一个 Python 堆类型 定义。一个堆类型对应于一个 Python 类,然后将它赋值给 MyModule
模块。
注意,如果其中一个函数返回失败,则必须减少以前创建的复制对象的引用计数,以便解释器删除它们。
指定 Python 类型
MyClass
详述在 my_class_py_type.h 中可以找到,它作为 PyType_Spec 的一个实例:
static PyType_Spec spec_myclass = {"MyClass",// namesizeof(MyClassObject) + sizeof(MyClass),// basicsize0,// itemsizePy_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE, // flagsMyClass_slots // slots};
它定义了一些基本类型信息,它的大小包括 Python 表示的大小(MyClassObject
)和普通 C++ 类的大小(MyClass
)。MyClassObject
定义如下:
typedef struct {PyObject_HEADint m_value;MyClass*m_myclass;} MyClassObject;
Python 表示的话就是 PyObject 类型,由 PyObject_HEAD
宏和其他一些成员定义。成员 m_value
视为普通类成员,而成员 m_myclass
只能在 C++ 代码内部访问。
PyType_Slot 定义了一些其他功能:
static PyType_Slot MyClass_slots[] = {{Py_tp_new, (void*)MyClass_new},{Py_tp_init,(void*)MyClass_init},{Py_tp_dealloc, (void*)MyClass_Dealloc},{Py_tp_members, MyClass_members},{Py_tp_methods, MyClass_methods},{0, 0} /* Sentinel */};
在这里,设置了一些初始化和析构函数的跳转,还有普通的类方法和成员,还可以设置其他功能,如分配初始属性字典,但这是可选的。这些定义通常以一个哨兵结束,包含 NULL
值。
要完成类型详述,还包括下面的方法和成员表:
static PyMethodDef MyClass_methods[] = {{"addOne", (PyCFunction)MyClass_addOne, METH_NOARGS,PyDoc_STR("Return an incrmented integer")},{NULL, NULL} /* Sentinel */};static struct PyMemberDef MyClass_members[] = {{"value", T_INT, offsetof(MyClassObject, m_value)},{NULL} /* Sentinel */};
在方法表中,定义了 Python 方法 addOne
,它指向相关的 C++ 函数 MyClass_addOne
。它充当了一个包装器,它在 C++ 类中调用 addOne()
方法。
在成员表中,只有一个为演示目的而定义的成员。不幸的是,在 PyMemberDef 中使用的 offsetof 不允许添加 C++ 类型到 MyClassObject
。如果你试图放置一些 C++ 类型的容器(如 std::optional),编译器会抱怨一些内存布局相关的警告。
初始化和析构
MyClass_new
方法只为 MyClassObject
提供一些初始值,并为其类型分配内存:
PyObject *MyClass_new(PyTypeObject *type, PyObject *args, PyObject *kwds){std::cout << "MtClass_new() called!" << std::endl;MyClassObject *self;self = (MyClassObject*) type->tp_alloc(type, 0);if(self != NULL){ // -> 分配成功// 赋初始值self->m_value = 0;self->m_myclass = NULL; }return (PyObject*) self;}
实际的初始化发生在 MyClass_init
中,它对应于 Python 中的 __init__() 方法:
int MyClass_init(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwds){((MyClassObject *)self)->m_value = 123;MyClassObject* m = (MyClassObject*)self;m->m_myclass = (MyClass*)PyObject_Malloc(sizeof(MyClass));if(!m->m_myclass){PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "Memory allocation failed");return -1;}try {new (m->m_myclass) MyClass();} catch (const std::exception& ex) {PyObject_Free(m->m_myclass);m->m_myclass = NULL;m->m_value = 0;PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, ex.what());return -1;} catch(...) {PyObject_Free(m->m_myclass);m->m_myclass = NULL;m->m_value = 0;PyErr_SetString(PyExc_RuntimeError, "Initialization failed");return -1;}return 0;}
如果你想在初始化过程中传递参数,必须在此时调用 PyArg_ParseTuple。简单起见,本例将忽略初始化过程中传递的所有参数。在函数的第一部分中,PyObject
指针(self
)被强转为 MyClassObject
类型的指针,以便访问其他成员。此外,还分配了 C++ 类的内存,并执行了构造函数。
注意,为了防止内存泄漏,必须仔细执行异常处理和内存分配(还有释放)。当引用计数将为零时,MyClass_dealloc
函数负责释放所有相关的堆内存。在文档中有一个章节专门讲述关于 C 和 C++ 扩展的内存管理。
包装方法
从 Python 类中调用相关的 C++ 类方法很简单:
PyObject* MyClass_addOne(PyObject *self, PyObject *args){assert(self);MyClassObject* _self = reinterpret_cast<MyClassObject*>(self);unsigned long val = _self->m_myclass->addOne();return PyLong_FromUnsignedLong(val);}
同样,PyObject
参数(self
)被强转为 MyClassObject
类型以便访问 m_myclass
,它指向 C++ 对应类实例的指针。有了这些信息,调用 addOne()
类方法,并且结果以 Python 整数对象 返回。
3 种方法调试
出于调试目的,在调试配置中编译 CPython 解释器是很有价值的。详细描述参阅 官方文档。只要下载了预安装的解释器的其他调试符号,就可以按照下面的步骤进行操作。
GNU 调试器
当然,老式的 GNU 调试器(GDB) 也可以派上用场。源码中包含了一个 gdbinit 文件,定义了一些选项和断点,另外还有一个 gdb.sh 脚本,它会创建一个调试构建并启动一个 GDB 会话:
Gnu 调试器(GDB)对于 Python C 和 C++ 扩展非常有用
GDB 使用脚本文件 main.py 调用 CPython 解释器,它允许你轻松定义你想要使用 Python 扩展模块执行的所有操作。
C++ 应用
另一种方法是将 CPython 解释器嵌入到一个单独的 C++ 应用程序中。可以在仓库的 pydbg.cpp 文件中找到:
int main(int argc, char *argv[], char *envp[]){Py_SetProgramName(L"DbgPythonCppExtension");Py_Initialize();PyObject *pmodule = PyImport_ImportModule("MyModule");if (!pmodule) {PyErr_Print();std::cerr << "Failed to import module MyModule" << std::endl;return -1;}PyObject *myClassType = PyObject_GetAttrString(pmodule, "MyClass");if (!myClassType) {std::cerr << "Unable to get type MyClass from MyModule" << std::endl;return -1;}PyObject *myClassInstance = PyObject_CallObject(myClassType, NULL);if (!myClassInstance) {std::cerr << "Instantioation of MyClass failed" << std::endl;return -1;}Py_DecRef(myClassInstance); // invoke deallocationreturn 0;}
使用 高级接口,可以导入扩展模块并对其执行操作。它允许你在本地 IDE 环境中进行调试,还能让你更好地控制传递或来自扩展模块的变量。
缺点是创建一个额外的应用程序的成本很高。
VSCode 和 VSCodium LLDB 扩展
使用像 CodeLLDB 这样的调试器扩展可能是最方便的调试选项。仓库包含了一些 VSCode/VSCodium 的配置文件,用于构建扩展,如 task.json、CMake Tools 和调用调试器(launch.json)。这种方法结合了前面几种方法的优点:在图形 IDE 中调试,在 Python 脚本文件中定义操作,甚至在解释器提示符中动态定义操作。
VSCodium 有一个集成的调试器。
用 C++ 扩展 Python
Python 的所有功能也可以从 C 或 C++ 扩展中获得。虽然用 Python 写代码通常认为是一件容易的事情,但用 C 或 C++ 扩展 Python 代码是一件痛苦的事情。另一方面,虽然原生 Python 代码比 C++ 慢,但 C 或 C++ 扩展可以将计算密集型任务提升到原生机器码的速度。
你还必须考虑 ABI 的使用。稳定的 ABI 提供了一种方法来保持旧版本 CPython 的向后兼容性,如 文档 所述。
最后,你必须自己权衡利弊。如果你决定使用 C 语言来扩展 Python 中的一些功能,你已经看到了如何实现它。
以上がPython 用の C++ 拡張モジュールを作成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

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