cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial Python详解python如何调用C/C++底层库与互相传值

Python作为一门脚本解释语言,本身又很好的结合C++,所以使用Python开发,在性能要求的地方调用C/C++底层库,这简直是神器。本文详细介绍了Python调用C/C++底层库,互相传值问题,下面一起来看看。

前言

开发环境:

Centos 7 + Python 3.5.1 + Qt Creator(只是使用Qt Creator编译而已,并没有使用QT的任何库)

Python调用C/C++库,我现在能做到的有两种方式

1.extern “C” 导出(互相传值比较麻烦,不建议使用这种方式):

将C/C++库做成和平常一样的DLL和或者.so,比如:

//.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

代码解释:

my.so 有一个C导出函数 printHello()

import ctypes  : 导入官方的一个库,顾名思义和C有关

loadso = ctypes.cdll.LoadLibrary  : loadso 表示加载库用的函数

mylib = loadso(“./my.so”)  //或者loadso(“my.dll”)  加载my.so库

mylib.printHello() : 调用库函数

上述代码能正常输出:Hello World,但是他们没有互相传值

Python和C++互相传值

//.h文件
#include <Python.h>
//.cpp文件
enter "C" int printHello(const char* str)
{
  std::cout<<str<<std::endl;
  return 1;  
}

那么Python的问题就来了

str = create_string_buffer(b"Hello World")
#mylib.printHello("Hello World") 这里死活就是显示:H,*(str+4)才是&#39;e&#39;,*(str+8) 是&#39;l&#39; 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扩展C/C++

不多说,直接上代码

//.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

总结

到目前为止Python和C/C++互相通信,能适应大部分需求,结构体传值还没有研究,对于类,使用指针就行,C++里面是指针,在Python中会将指针转化成整形,Python将这个整形传给C++的时候使用PyArg_ParseTuple又将整形会变成类指针。

更多详解python如何调用C/C++底层库与互相传值相关文章请关注PHP中文网!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriPython vs C: Pengurusan dan Kawalan MemoriApr 19, 2025 am 12:17 AM

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciPython untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinciApr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python dan C: Mencari alat yang betulPython dan C: Mencari alat yang betulApr 19, 2025 am 12:04 AM

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python untuk sains data dan pembelajaran mesinPython untuk sains data dan pembelajaran mesinApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa