이 글에서는 C 언어로 Python을 확장하는 방법을 소개합니다. 주어진 예는 Python에 함수를 추가하여 Windows 클립보드에 문자열을 설정하는 것입니다. 다음 코드를 작성할 때 사용한 환경은 windows xp, gcc.exe 4.7.2, Python 3.2.3입니다.
첫 번째 단계는 C 언어 DLL을 작성하는 것입니다.
다음 내용으로 Clip.c 파일을 만듭니다.
// 设置 UNICODE 库,这样的话才可以正确复制宽字符集 #define UNICODE #include <windows.h> #include <python.h> // 设置文本到剪切板(Clipboard) static PyObject *setclip(PyObject *self, PyObject *args) { LPTSTR lptstrCopy; HGLOBAL hglbCopy; Py_UNICODE *content; int len = 0; // 将 python 的 UNICODE 字符串及长度传入 if (!PyArg_ParseTuple(args, "u#", &content, &len)) return NULL; Py_INCREF(Py_None); if (!OpenClipboard(NULL)) return Py_None; EmptyClipboard(); hglbCopy = GlobalAlloc(GMEM_MOVEABLE, (len+1) * sizeof(Py_UNICODE)); if (hglbCopy == NULL) { CloseClipboard(); return Py_None; } lptstrCopy = GlobalLock(hglbCopy); memcpy(lptstrCopy, content, len * sizeof(Py_UNICODE)); lptstrCopy[len] = (Py_UNICODE) 0; GlobalUnlock(hglbCopy); SetClipboardData(CF_UNICODETEXT, hglbCopy); CloseClipboard(); return Py_None; } // 定义导出给 python 的方法 static PyMethodDef ClipMethods[] = { {"setclip", setclip, METH_VARARGS, "Set string to clip."}, {NULL, NULL, 0, NULL} }; // 定义 python 的 model static struct PyModuleDef clipmodule = { PyModuleDef_HEAD_INIT, "clip", NULL, -1, ClipMethods }; // 初始化 python model PyMODINIT_FUNC PyInit_clip(void) { return PyModule_Create(&clipmodule); }
두 번째 단계는 Python을 작성하는 것입니다. setup.py
다음 내용으로 setup.py 파일을 만듭니다.
from distutils.core import setup, Extension module1 = Extension('clip', sources = ['clip.c']) setup (name = 'clip', version = '1.0', description = 'This is a clip package', ext_modules = [module1])
세 번째 단계는 Python으로 컴파일하는 것입니다.
다음 명령을 실행합니다.
python setup.py build --compiler=mingw32 install
은 내 환경에서 다음 오류 메시지를 표시합니다:
gcc: error: unrecognized command line option '-mno-cygwin'
오류: 종료 상태 1로 'gcc' 명령이 실패했습니다.
%PYTHON 설치 디렉터리%/Lib/distutils/cygwinccompiler.py 파일을 열고 그 파일에서 -mno-cygwin을 삭제한 다음 다시 실행하세요.
정상 작동 후,clip.pyd 파일이 생성되어 %PYTHON 설치 디렉터리%/Lib/site-packages 디렉터리에 복사됩니다
네 번째 단계는 확장 프로그램을 테스트하는 것입니다
다음 내용으로 test.py를 작성합니다.
# -*- encoding: gbk -*- import clip clip.setclip("Hello python")
실행
python 테스트 .py
그런 다음 아무 곳에나 붙여넣어 올바른지 확인하세요.

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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