python扩展

当python的基本功能无法满足要求，或者是为了保密源代码（.py）、遇到性能瓶颈时，我们常常要扩展python，扩展语言可以是C/C++、Java、C#等。

为python创建扩展需要三个主要的步骤：创建应用程序代码；利用样板来包装代码；编译与测试。

1、 创建应用程序代码

我们创建一个C代码PythonEx.c，实现两个函数fac()和reverse()，分别用来求阶乘和逆转字符串，test()函数是用来测试fac()和reverse()基本功能的，以防问题带入python。

// PythonEx.c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h> 

int fac(int n)
{
    if (n < 2) {
        return (1);
    }
    else {
        return (n) * fac(n - 1);
    }
} 

char* reverse(char *s)
{
    register char t;
    register char *p = s;
    register char *q = (s + strlen(s) -1); 

    while (p < q) {
        t = *p;
        *p++ = *q;
        *q-- = t;
    } 

    return s;
} 

int test()
{
    char s[BUFSIZ]; 

    printf("3! = %d\n", fac(3));
    printf("6! = %d\n", fac(6));
    printf("9! = %d\n", fac(9)); 

    strcpy(s, "abcdefg");
    printf("‘abcdefg‘ after reversing is ‘%s‘\n", reverse(s));
    strcpy(s, "python");
    printf("‘python‘ after reversing is ‘%s‘\n", reverse(s)); 

    return 0;
}

2、 用样板包装代码

样板是扩展代码与python解释器之间进行交互的桥梁，主要分为以下4步。

a.包含python的头文件。

找到python头文件位置并确保编译器的访问权限，然后在代码中inlcude这个头文件，如下：

#include “Python.h”

b.为每个模块的每一个函数增加一个型如PyObject* Module_func()的包装函数。

这部分需要为所有想被python环境访问的函数都增加一个静态的函数，函数的返回值类型为PyObject*，函数名前面要加上模块名和一个下划线。包装函数的用处就是先把python的值传递给C，然后调用我们想要调用的相关函数，当这个函数完成要返回python的时候，把函数的计算结果转换成python的对象，然后返回给python。那么，在从python到C的转换就用PyArg_Parse*系列函数，在从C转到python的时候，就用Py_BuildValue()函数。

下面我们包装fac()和reverse()函数，假设其模块名为CustomPy，如下：

static PyObject* CustomPy_fac(PyObject *self, PyObject *args)
{
    int num;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &num)) { // i i.e. int->int
        return NULL;
    }
    return (PyObject*)Py_BuildValue("i", fac(num)); // i i.e. int->int
} 

static PyObject* CustomPy_reverse(PyObject *self, PyObject *args)
{
    char *orig_str; // original
    char *dup_str; // reversed
    PyObject *retval;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "s", &orig_str)) { // s i.e. str->char*
        return NULL;
    }
    retval = (PyObject*)Py_BuildValue(
            "ss", // s i.e. char*->str
            orig_str,
            dup_str = reverse(strdup(orig_str))); // strdup
    free(dup_str); // free after strdup
    return retval; // return tuple(orig_str, dup_str)
}

static PyObject* CustomPy_test(PyObject *self, PyObject *args)
{
    test();
    return (PyObject*)Py_BuildValue("");
}

c.为每个模块增加一个型如PyMethodDef ModuleMethods[]的数组。

static PyMethodDef CustomPyMethods[] = {
    {"fac", CustomPy_fac, METH_VARARGS},
    {"reverse", CustomPy_reverse, METH_VARARGS},
    {"test", CustomPy_test, METH_VARARGS},
    {NULL, NULL},
};

完成包装函数后，把他们加入到一个数组中，以便于python解释器能够导入并调用它们。每一个数组都包含了函数在python中的名字、相应的包装函数的名字以及一个METH_VARARGS常量，这个常量表示参数以tuple形式传入。最后是一个NULL数组表示列表结束。

d.增加模块初始化函数void initModule()

void initCustomPy()
{
    Py_InitModule("CustomPy", CustomPyMethods);
}

这部分代码在模块被导入的时候被解释器调用。

另外，创建扩展还可以先写包装代码，使用桩函数、测试函数或哑函数，在开发过程中慢慢地把这些函数用有实际功能的函数替换。

3、编译与测试

为了让新python扩展能被创建，需要把它们与python库放在一起编译，以前可能要用到Makefile，现在使用distutils模块就可以了，能够方便地编译、安装和分发这些模块、扩展和包，只需创建一个setup.py脚本就行。

#!/usr/bin/env python 

from distutils.core import setup, Extension 

MOD = ‘CustomPy‘
setup(name = MOD, ext_modules = [Extension(MOD, sources = [PythonEx.c])])

下面直接运行setup.py脚本来创建自定义模块，或者是install到python环境里，最终会生成一个so文件，接着import这个模块就可以使用了。

还有两点需要注意的是，python的垃圾自动回收策略是引用计数，以及线程安全操作，这些都可以加入到自定义的模块中。

上面的例子中用C扩展了Python，我们还可以用Java扩展Jython，使用C#或者VB .NET扩展IronPython。如果在win32下，python还可以使用其COM（市场名字为ActiveX）操作Microsoft Office。