python 调用 C/C++ 详解

关于gcc以及python的版本配置建议大家去看我之前的一篇文章，里面比较详细地点明了关于32位和64的一些坑。

接下来将简单介绍python如何调用C和C++。包括调用整型，数组等情况。

C函数返回整型int

c代码 test.c

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int func(int a, int b) { 	int ans = a + b; 	printf("You input %d and %d\n", a, b); 	printf("The result is %d\n", ans); 	return ans; } 

编译成so包

gcc -o testpycll_64.so -shared -fPIC test.c 

其中参数‘-fPIC’：当产生共享库的时候，应该创建位置无关的代码，这会让共享库使用任意的地址而不是固定的地址，要实现这个功能，需要使用-fPIC参数。

python代码

import ctypes import platform  ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./testpycll_64.so") lib.func(1,3) # platform.architecture() 

运行之后的结果：

这里有一个问题，我是在jupyter notebook下的，只显示了C函数的返回值，对于过程打印语句并没有输出。但在命令行下是可以输出的，如下所示：

mypy.py 是python文件名。

C函数返回整型数组 int[]

C代码：

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int* func(int a, int b) { 	int* res = (int *)malloc(3*sizeof(int)); 	int ans = a + b; 	printf("You input %d and %d\n", a, b); 	printf("The result is %d\n", ans);  	res[0] = a; 	res[1] = b; 	res[2] = ans; 	return res;  	//return ans; } 

python 代码：需要用到numpy包
（这里原先一直返回失败，也是试了非常多的方法才解决）

import ctypes import platform from numpy.ctypeslib import ndpointer  ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./testpycll_64.so")  lib.func.restype = ndpointer(dtype=ctypes.c_int, shape=(3,)) res = lib.func(1,3) print(res) 

运行之后的结果：

C函数传入整型数组 int[]

C代码

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int func(int a[], int n) { 	int sum = 0; 	for(int i=0; i<n; i++) 		sum += a[i]; 	 	return sum; } 

python代码：
有多种写法，这里给出几种：
（1）

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./testpycll_64.so")  INPUT = ctypes.c_int * 4; # 实例化一个长度为2的整型数组 inputdata = INPUT(); inputdata[0] = 1; inputdata[1] = 2; inputdata[2] = 3; inputdata[3] = 4;  lib.func.restype = ctypes.c_int; res = lib.func(inputdata, 4); # res = lib.func2(1,2); print(res) 

（2）

ll = ctypes.cdll.LoadLibrary lib = ll("./testpycll_64.so")  pyarray = [1, 2, 3, 4, 5] carray = (ctypes.c_int * len(pyarray))(*pyarray)  res = lib.func(carray, len(pyarray)) print(res)  

（3）搭配numpy数组

import ctypes import platform from numpy.ctypeslib import ndpointer import numpy as np  ll = ctypes.cdll.LoadLibrary; lib = ll("./testpycll_64.so");   pyarray = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8], dtype="int32"); lib.func.argtypes = [ndpointer(ctypes.c_int, shape=(8, )), ctypes.c_int]; lib.func.restype = ctypes.c_int; res = lib.func(pyarray, len(pyarray)) # print (np.array(pyarray))  print(res) 

其余的数据类型就举一反三啦，ctypes下有很多数据类型，例如c_int, c_bool等，大家可以自己去尝试。

调用方法和C类似，只是需要加上

extern "C"  {     ... } 

C++ 代码

#include <iostream> #include <string> using namespace std; class TestClass { public:     char* func(); };  char* TestClass::func()  {     cout << "In func without argument" << endl;     char* temp = "In func without argument";     return temp;     }   extern "C"  {     TestClass A;     char* myfunc1()      {         return A.func();      }  } 

生成so包指令：注意变成g++

g++ -o testpycll_64.so -shared -fPIC test.cpp 

python代码

import ctypes import platform from numpy.ctypeslib import ndpointer import numpy as np  ll = ctypes.cdll.LoadLibrary; lib = ll("./testpycll_64.so");  lib.myfunc1.restype = ctypes.c_uint64; res = lib.myfunc1(); res = ctypes.string_at(res); print(res); 

运行结果：

以上大致是python调用C/C++的方法，有不足之处还望大家指出。