将 C/C 与 Python 集成:一种有效的方法
从 Python 中与 C 或 C 库进行交互可能是一种高效的解决方案需要高性能或与外部系统集成的任务。 Python 编程语言提供了多种方法来实现这种集成。
最直接的方法之一是利用 ctypes 模块,它是标准 Python 库的一部分。 Ctypes 提供了一种方便且可移植的方式与 C 兼容函数和数据结构进行交互。
使用 ctypes 实现 Python 绑定
要使用 ctypes 构造 Python 绑定,请执行以下操作这些步骤:
- 将 C/C 函数包装为 extern "C": 声明将从 Python 访问的 C/C 函数为“extern C”,以确保与 C 的兼容性。
- 创建共享库: 构建共享库来自修改后的 C/C 源代码的库。这通常涉及使用动态链接标志编译代码。
- 使用 ctypes 加载共享库: 在 Python 中,使用 cdll.LoadLibrary 函数加载共享库。
- 定义 Python 包装类: 创建映射到 C/C 类并提供的 Python 包装类用于调用其方法的接口。
- 实例化和调用函数:实例化 Python 包装类并调用其方法以与底层 C/C 功能交互。
示例:从以下位置访问 C 类Python
考虑以下 C 类:
class Foo { public: void bar() { std::cout <p>使用 ctypes 将此类公开给 Python:</p><ol><li>将类函数声明为 extern "C":</li></ol><pre class="brush:php;toolbar:false">extern "C" { Foo* Foo_new(); void Foo_bar(Foo* foo); }
- 编译并链接以创建共享库。
- 在 Python 中,加载共享库并定义 Python 包装类:
from ctypes import cdll lib = cdll.LoadLibrary('./libfoo.so') class Foo(object): def __init__(self): self.obj = lib.Foo_new() def bar(self): lib.Foo_bar(self.obj)
使用此包装器,您现在可以从以下位置访问 C 类Python:
f = Foo() f.bar() # prints "Hello" to the console
使用 ctypes 的好处
ctypes 具有以下几个优点:
- 由于包含在Python 标准库。
- 消除对特定 Python 的编译时依赖版本,提供可移植性。
- 与其他一些绑定方法相比,实现相对简单。
通过利用 ctypes 模块并按照上述步骤操作,您可以有效地集成 C/C 功能到您的 Python 程序中,提高性能并允许访问庞大的库和低级代码生态系统。
以上是如何使用 ctypes 将 C/C 代码有效地集成到我的 Python 项目中?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Linux终端中查看Python版本时遇到权限问题的解决方法当你在Linux终端中尝试查看Python的版本时,输入python...

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

该教程建立在先前对美丽汤的介绍基础上,重点是简单的树导航之外的DOM操纵。 我们将探索有效的搜索方法和技术,以修改HTML结构。 一种常见的DOM搜索方法是EX

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Atom编辑器mac版下载
最流行的的开源编辑器

Dreamweaver Mac版
视觉化网页开发工具

安全考试浏览器
Safe Exam Browser是一个安全的浏览器环境,用于安全地进行在线考试。该软件将任何计算机变成一个安全的工作站。它控制对任何实用工具的访问,并防止学生使用未经授权的资源。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一个PHP/MySQL的Web应用程序,非常容易受到攻击。它的主要目标是成为安全专业人员在合法环境中测试自己的技能和工具的辅助工具,帮助Web开发人员更好地理解保护Web应用程序的过程,并帮助教师/学生在课堂环境中教授/学习Web应用程序安全。DVWA的目标是通过简单直接的界面练习一些最常见的Web漏洞,难度各不相同。请注意,该软件中

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),