스크립트 해석 언어인 Python은 C++와 잘 통합되어 있습니다. 따라서 Python을 사용하여 성능이 필요한 C/C++ 기본 라이브러리를 개발하고 호출하는 것은 단순한 인공물입니다. 이번 글에서는 파이썬이 C/C++ 기반 라이브러리를 호출하고 서로 값을 전달하는 문제를 자세히 소개합니다.
머리말
개발 환경:
Centos 7 + Python 3.5.1 + Qt Creator(Qt Creator로 컴파일만 하고 QT 라이브러리를 사용하지 않음)
Python은 현재 C/C++ 라이브러리를 호출할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다
1.extern “C” 내보내기 (값을 서로 전달하는 것이 더 번거로우므로 이 방법은 권장하지 않음):
C/C++ 라이브러리를 평소와 동일한 DLL 또는 .so로 만듭니다. 예:
//.h文件 #include <Python.h> //.cpp文件 //C/C++ my.so 或者my.dll enter "C" void printHello() { std::cout<<"Hello World"<<std::endl; }
#Python import ctypes from ctypes import * loadso = ctypes.cdll.LoadLibrary mylib = loadso("./my.so") mylib.printHello() >>>Hello world
코드 설명:
my.so C 내보내기 기능이 있습니다printHello()
ctypes 가져오기: 이름에서 알 수 있듯이 C와 관련된 공식 A 라이브러리 가져오기
loadso = ctypes.cdll.LoadLibrary : loado는 라이브러리를 로드하는 데 사용되는 함수를 나타냅니다.
mylib = loado(". /my.so") //또는 loado("my.dll") my.so 라이브러리 로드
mylib.printHello(): 라이브러리 함수 호출
위 코드는 정상적으로 출력할 수 있습니다. Hello World이지만 서로 값을 전달하지는 않습니다.
Python과 C++는 서로 값을 전달합니다. other
//.h文件 #include <Python.h> //.cpp文件 enter "C" int printHello(const char* str) { std::cout<<str<<std::endl; return 1; }
그러다 Python의 문제가 온다
str = create_string_buffer(b"Hello World") #mylib.printHello("Hello World") 这里死活就是显示:H,*(str+4)才是'e',*(str+8) 是'l' 依次类推 print (mylib.printHello(str)) >>>Hello World >>>1 #由于对Python不是特别的熟悉 怎么也做不到显示C++返回的字符串, Python只能显示C++返回的字符串子能看到一个地址而已
2. Python 확장 C/C++
더 이상 말이 필요 없이 코드로 이동하세요
//.h文件 本来这是C++连接Mysql 我只摘抄部分代#include <Python.h> //.cpp文件 //传递多个参数 Python传过来的参数在args里面 PyObject* printfHello(PyObject* self,PyObject* args) { int i=0 const char* str; if (!PyArg_ParseTuple(args, "i|s", &i,&str)) //i 表示整形 s 表示字符串 return PyLong_FromLong(0); print("%d,%s",i,str); return Py_BuildValue("s","OK"); //向Python返回OK字符串 } //映射 知道MFC的一看就懂 static PyMethodDef MyMethods[] = { {"printfHello", printfHello, METH_VARARGS, //"printHello" 中可调用的函数 METH_VARARGS :带有参数 METH_NOARGS:无参数 "print"}, //说明 {"connect", connect, METH_VARARGS, "connect mysql"}, {NULL, NULL, 0, NULL} }; static PyObject* UtilError; // 向Python中注册模块 static struct PyModuleDef spammodule = { PyModuleDef_HEAD_INIT, "libMysqlUtil", //模块名字 import libMysqlUtil "C++ Connect Mysql", -1, MyMethods };//PyInit_libMysqlUtil 注意名字 一定要PyInit_ 加上你的模块名字 不然Python import 会提示没有定义 PyInit_你的模块名字 PyMODINIT_FUNC PyInit_libMysqlUtil(void) { PyObject* m = nullptr; m = PyModule_Create(&spammodule); //m= Py_InitModule(....) Python 2.7 if(!m) { return m; } UtilError = PyErr_NewException("Util.error",NULL,NULL); Py_INCREF(UtilError); PyModule_AddObject(m,"error",UtilError); return m; }
#python import libMysqlUtil libMysqlUtil.printHello(1,"hello World") >>>1,hello World >>>OK
요약
지금까지 Python과 C/C++는 서로 통신하며 대부분의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. . 구조체의 값 전송은 아직 연구되지 않았습니다. 클래스의 경우 포인터를 사용합니다. Python에서는 포인터가 정수로 변환됩니다. Python이 정수를 C++로 변환하는 데 사용됩니다. 클래스 포인터에 정수를 넣습니다.
파이썬이 어떻게 C/C++ 기반 라이브러리를 호출하고 서로 값을 전달하는지에 대한 자세한 설명은 PHP 중국어 홈페이지를 참고해주세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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