用 ctypes 弥合 Python-DLL 鸿沟
在软件开发领域,利用外部库(通常存储为 DLL)的能力文件,可以扩展给定编程语言的功能。当本机语言功能达不到特定要求时,这一点就变得有意义。
当使用 Python 并寻求访问 DLL 文件中的函数时,就会出现这样的情况。虽然编写额外的 C 包装器代码可以促进这种交互,但它会带来不必要的复杂性。幸运的是,Python 通过其 ctypes 模块提供了替代解决方案。
理解 ctypes
ctypes 是一个原生 Python 模块,可以与基于 C 的代码和库直接交互。它无缝地弥合了 Python 和 DLL 文件之间的差距,允许函数调用而无需中间代码。当使用缺乏预定义 Python 绑定的现有 DLL 时,这特别有用。
实际示例
为了说明使用 ctypes 的简单性,让我们考虑一个示例,其中涉及从 EHLLAPI 库 DLL 调用函数。以下Python代码演示了所涉及的关键步骤:
<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>
结论
ctypes使Python开发人员能够轻松地使用DLL文件,避免额外编写代码的麻烦。它的多功能性允许从基于 C 的库调用各种函数,显着扩展了 Python 程序中的可能性范围。
以上是ctypes 如何弥合 Python 和 DLL 文件之间的差距?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

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