一起来学习用C提高Python的执行效率_python教程

一起来学习用C提高Python的执行效率: 发布时间：2020-08-06编辑：脚本学堂

一起来学习用C提高Python的执行效率，供大家学习参考。

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一、简介

Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。

与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个重要因素，Python则通过与C语言的有机结合巧妙地解决了这一问题，从而使脚本语言的应用范围得到了很大扩展。

在用Python开发实际软件系统时，很多时候都需要使用C/C++来对Python进行扩展。最常见的情况是目前已经存在一个用C编写的库，需要在Python语言中使用该库的某些功能，此时就可以借助Python提供的扩展功能来实现。此外，由于Python从本质上讲还是一种脚本语言，某些功能用Python实现可能很难满足实际软件系统对执行效率的要求，此时也可以借助Python提供的扩展功能，将这些关键代码段用C或者C++实现，从而提供程序的执行性能。

本文主要介绍Python提供的C语言扩展接口，以及如何使用这些接口和C/C++语言来对Python进行功能性扩展，并辅以具体的实例讲述如何实现Python的功能扩展。

二、Python的C语言接口

Python是用C语言实现的一种脚本语言，本身具有优良的开放性和可扩展性，并提供了方便灵活的应用程序接口(API)，从而使得C/C++程序员能够在各个级别上对Python解释器的功能进行扩展。在使用C/C++对Python进行功能扩展之前，必须首先掌握Python解释所提供的C语言接口。

2.1 Python对象(PyObject)

Python是一门面向对象的脚本语言，所有的对象在Python解释器中都被表示成PyObject，PyObject结构包含Python对象的所有成员指针，并且对Python对象的类型信息和引用计数进行维护。在进行Python的扩展编程时，一旦要在C或者C++中对Python对象进行处理，就意味着要维护一个PyObject结构。

在Python的C语言扩展接口中，大部分函数都有一个或者多个参数为PyObject指针类型，并且返回值也大都为PyObject指针。

2.2 引用计数

为了简化内存管理，Python通过引用计数机制实现了自动的垃圾回收功能，Python中的每个对象都有一个引用计数，用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。每当引用一次Python对象，相应的引用计数就增1，每当消毁一次Python对象，则相应的引用就减1，只有当引用计数为零时，才真正从内存中删除Python对象。

下面的例子说明了Python解释器如何利用引用计数来对Pyhon对象进行管理：

例1:refcount.py

复制代码代码如下:

class refcount:

    # etc.

r1 = refcount() # 引用计数为1

r2 = r1         # 引用计数为2

del(r1)         # 引用计数为1

del(r2)         # 引用计数为0，删除对象

在C/C++中处理Python对象时，对引用计数进行正确的维护是一个关键问题，处理不好将很容易产生内存泄漏。Python的C语言接口提供了一些宏来对引用计数进行维护，最常见的是用Py_INCREF()来增加使Python对象的引用计数增1，用Py_DECREF()来使Python对象的引用计数减1。

2.3 数据类型

Python定义了六种数据类型：整型、浮点型、字符串、元组、列表和字典，在使用C语言对Python进行功能扩展时，首先要了解如何在C和Python的数据类型间进行转化。

2.3.1 整型、浮点型和字符串

在Python的C语言扩展中要用到整型、浮点型和字符串这三种数据类型时相对比较简单，只需要知道如何生成和维护它们就可以了。下面的例子给出了如何在C语言中使用Python的这三种数据类型：

例2：typeifs.c

复制代码代码如下:

// build an integer

PyObject* pInt = Py_BuildValue("i", 2003);

assert(PyInt_Check(pInt));

int i = PyInt_AsLong(pInt);

Py_DECREF(pInt);

// build a float

PyObject* pFloat = Py_BuildValue("f", 3.14f);

assert(PyFloat_Check(pFloat));

float f = PyFloat_AsDouble(pFloat);

Py_DECREF(pFloat);

// build a string

PyObject* pString = Py_BuildValue("s", "Python");

assert(PyString_Check(pString);

int nLen = PyString_Size(pString);

char* s = PyString_AsString(pString);

Py_DECREF(pString);

2.3.2 元组

Python语言中的元组是一个长度固定的数组，当Python解释器调用C语言扩展中的方法时，所有非关键字(non-keyword)参数都以元组方式进行传递。下面的例子示范了如何在C语言中使用Python的元组类型：

例3：typetuple.c

复制代码代码如下:

// create the tuple

PyObject* pTuple = PyTuple_New(3);

assert(PyTuple_Check(pTuple));

assert(PyTuple_Size(pTuple) == 3);

// set the item

PyTuple_SetItem(pTuple, 0, Py_BuildValue("i", 2003));

PyTuple_SetItem(pTuple, 1, Py_BuildValue("f", 3.14f));

PyTuple_SetItem(pTuple, 2, Py_BuildValue("s", "Python"));

// parse tuple items

int i;

float f;

char *s;

if (!PyArg_ParseTuple(pTuple, "ifs", &i, &f, &s))

    PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "invalid parameter");

// cleanup

Py_DECREF(pTuple);

2.3.3 列表

Python语言中的列表是一个长度可变的数组，列表比元组更为灵活，使用列表可以对其存储的Python对象进行随机访问。下面的例子示范了如何在C语言中使用Python的列表类型：

例4：typelist.c

复制代码代码如下:

// create the list

PyObject* pList = PyList_New(3); // new reference

assert(PyList_Check(pList));

// set some initial values

for(int i = 0; i < 3; ++i)

    PyList_SetItem(pList, i, Py_BuildValue("i", i));

// insert an item

PyList_Insert(pList, 2, Py_BuildValue("s", "inserted"));

// append an item

PyList_Append(pList, Py_BuildValue("s", "appended"));

// sort the list

PyList_Sort(pList);

// reverse the list

PyList_Reverse(pList);

// fetch and manipulate a list slice

PyObject* pSlice = PyList_GetSlice(pList, 2, 4); // new reference

for(int j = 0; j < PyList_Size(pSlice); ++j) {

  PyObject *pValue = PyList_GetItem(pList, j);

  assert(pValue);

}

Py_DECREF(pSlice);

// cleanup

Py_DECREF(pList);

2.3.4 字典

Python语言中的字典是一个根据关键字进行访问的数据类型。下面的例子示范了如何在C语言中使用Python的字典类型：

例5：typedic.c

复制代码代码如下:

// create the dictionary

PyObject* pDict = PyDict_New(); // new reference

assert(PyDict_Check(pDict));

// add a few named values

PyDict_SetItemString(pDict, "first",

                     Py_BuildValue("i", 2003));

PyDict_SetItemString(pDict, "second",

                     Py_BuildValue("f", 3.14f));

// enumerate all named values

PyObject* pKeys = PyDict_Keys(); // new reference

for(int i = 0; i < PyList_Size(pKeys); ++i) {

  PyObject *pKey = PyList_GetItem(pKeys, i);

  PyObject *pValue = PyDict_GetItem(pDict, pKey);

  assert(pValue);

}

Py_DECREF(pKeys);

// remove a named value

PyDict_DelItemString(pDict, "second");

// cleanup

Py_DECREF(pDict);

三、Python的C语言扩展

3.1 模块封装

在了解了Python的C语言接口后，就可以利用Python解释器提供的这些接口来编写Python的C语言扩展，假设有如下一个C语言函数：

例6：example.c

复制代码代码如下:

int fact(int n)

{

  if (n <= 1)

    return 1;

  else

    return n * fact(n - 1);

}

该函数的功能是计算某个给定自然数的阶乘，如果想在Python解释器中调用该函数，则应该首先将其实现为Python中的一个模块，这需要编写相应的封装接口，如下所示：

例7: wrap.c

复制代码代码如下:

#include <Python.h>
PyObject* wrap_fact(PyObject* self, PyObject* args)
{
int n, result;

if (! PyArg_ParseTuple(args, "i:fact", &n))
return NULL;
result = fact(n);
return Py_BuildValue("i", result);
}
static PyMethodDef exampleMethods[] =
{
{"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},
{NULL, NULL}
};
void initexample()
{
PyObject* m;
m = Py_InitModule("example", exampleMethods);
}

一个典型的Python扩展模块至少应该包含三个部分：导出函数、方法列表和初始化函数。

3.2 导出函数

要在Python解释器中使用C语言中的某个函数，首先要为其编写相应的导出函数，上述例子中的导出函数为wrap_fact。在Python的C语言扩展中，所有的导出函数都具有相同的函数原型：

PyObject* method(PyObject* self, PyObject* args);该函数是Python解释器和C函数进行交互的接口，带有两个参数：self和args。参数self只在C函数被实现为内联方法(built-in method)时才被用到，通常该参数的值为空(NULL)。参数args中包含了Python解释器要传递给C函数的所有参数，通常使用Python的C语言扩展接口提供的函数PyArg_ParseTuple()来获得这些参数值。

所有的导出函数都返回一个PyObject指针，如果对应的C函数没有真正的返回值(即返回值类型为void)，则应返回一个全局的None对象(Py_None)，并将其引用计数增1，如下所示：

复制代码代码如下:

PyObject* method(PyObject *self, PyObject *args)

{

  Py_INCREF(Py_None);

  return Py_None;

}

3.3 方法列表

方法列表中给出了所有可以被Python解释器使用的方法，上述例子对应的方法列表为：

复制代码代码如下:

static PyMethodDef exampleMethods[] =

{

  {"fact", wrap_fact, METH_VARARGS, "Caculate N!"},

  {NULL, NULL}

};

方法列表中的每项由四个部分组成：方法名、导出函数、参数传递方式和方法描述。方法名是从Python解释器中调用该方法时所使用的名字。参数传递方式则规定了Python向C函数传递参数的具体形式，可选的两种方式是METH_VARARGS和METH_KEYWORDS，其中METH_VARARGS是参数传递的标准形式，它通过Python的元组在Python解释器和C函数之间传递参数，若采用METH_KEYWORD方式，则Python解释器和C函数之间将通过Python的字典类型在两者之间进行参数传递。

3.4 初始化函数

所有的Python扩展模块都必须要有一个初始化函数，以便Python解释器能够对模块进行正确的初始化。Python解释器规定所有的初始化函数的函数名都必须以init开头，并加上模块的名字。对于模块example来说，则相应的初始化函数为:

复制代码代码如下:

void initexample()

{

  PyObject* m;

  m = Py_InitModule("example", exampleMethods);

}

当Python解释器需要导入该模块时，将根据该模块的名称查找相应的初始化函数，一旦找到则调用该函数进行相应的初始化工作，初始化函数则通过调用Python的C语言扩展接口所提供的函数Py_InitModule()，来向Python解释器注册该模块中所有可以用到的方法。

3.5 编译链接

要在Python解释器中使用C语言编写的扩展模块，必须将其编译成动态链接库的形式。下面以redhat linux 8.0为例，介绍如何将C编写的Python扩展模块编译成动态链接库：

复制代码代码如下:

[xiaowp@gary code]$ gcc -fpic -c -I/usr/include/python2.2 

                    -I /usr/lib/python2.2/config 

                    example.c wrapper.c

[xiaowp@gary code]$ gcc -shared -o example.so example.o wrapper.o

3.6 引入Python解释器

当生成Python扩展模块的动态链接库后，就可以在Python解释器中使用该扩展模块了，与Python自带的模块一样，扩展模块也是通过import命令引入后再使用的，如下所示：

复制代码代码如下:

[xiaowp@gary code]$ python

Python 2.2.1 (#1, Aug 30 2002, 12:15:30)

[GCC 3.2 20020822 (Red Hat Linux Rawhide 3.2-4)] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import example

>>> example.fact(4)

24

>>>

四、结束语

作为一门功能强大的脚本语言，Python将被更加广泛地应用于各个领域。为了克服脚本语言执行速度慢的问题，Python提供了相应的C语言扩展接口，通过将影响执行性能的关键代码用C语言实现，可以很大程度上提高用Python编写的脚本在运行时的速度，从而满足实际需要。

附，参考资料：
Python官方网站 ( http://www.python.org)。
Python C/API文档( http://www.python.org/doc/current/api/api.html)。
编写Python扩展模块的文档( http://www.python.org/doc/current/api/api.html)。

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