如何实现 C/C++ 与 Python 的通信?

想在 C++ 中用 Python 进行数值计算,Python 需要访问 C++ 的变量并计算后返回数值。有什么好办法呢?
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########## 以下所有文字均为答主手敲,转载请注明出处和作者 ##########
## 更新:关于ctypes,见拙作 聊聊Python ctypes 模块 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

属于混合编程的问题。较全面的介绍一下,不仅限于题主提出的问题。
以下讨论中,Python指它的标准实现,即CPython(虽然不是很严格)

本文分4个部分
  1. C/C++ 调用 Python (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式
  2. Python 调用 C/C++ (基础篇)— 仅讨论Python官方提供的实现方式
  3. C/C++ 调用 Python (高级篇)— 使用 Cython
  4. Python 调用 C/C++ (高级篇)— 使用 SWIG
练习本文中的例子,需要搭建Python扩展开发环境。具体细节见搭建Python扩展开发环境 - 蛇之魅惑 - 知乎专栏

1 C/C++ 调用 Python(基础篇)
Python 本身就是一个C库。你所看到的可执行体python只不过是个stub。真正的python实体在动态链接库里实现,在Windows平台上,这个文件位于 %SystemRoot%\System32\python27.dll。

你也可以在自己的程序中调用Python,看起来非常容易:

//my_python.c
#include <Python.h>

int main(int argc, char *argv[])
{
  Py_SetProgramName(argv[0]);
  Py_Initialize();
  PyRun_SimpleString("print 'Hello Python!'\n");
  Py_Finalize();
  return 0;
}
在Windows平台下,打开Visual Studio命令提示符,编译命令为
cl my_python.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc my_python.c -o my_python -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Mac OS X 下的编译命令同上

产生可执行文件后,直接运行,结果为输出
Hello Python!
Python库函数PyRun_SimpleString可以执行字符串形式的Python代码。

虽然非常简单,但这段代码除了能用C语言动态生成一些Python代码之外,并没有什么用处。我们需要的是C语言的数据结构能够和Python交互。

下面举个例子,比如说,有一天我们用Python写了一个功能特别强大的函数:

def great_function(a):
    return a + 1

接下来要把它包装成C语言的函数。我们期待的C语言的对应函数应该是这样的:

int great_function_from_python(int a) {
    int res; 
    // some magic
    return res;
}

首先,复用Python模块得做‘import’,这里也不例外。所以我们把great_function放到一个module里,比如说,这个module名字叫 great_module.py

接下来就要用C来调用Python了,完整的代码如下:
#include <Python.h>

int great_function_from_python(int a) {
    int res;
    PyObject *pModule,*pFunc;
    PyObject *pArgs, *pValue;
    
    /* import */
    pModule = PyImport_Import(PyString_FromString("great_module"));

    /* great_module.great_function */
    pFunc = PyObject_GetAttrString(pModule, "great_function"); 
    
    /* build args */
    pArgs = PyTuple_New(1);
    PyTuple_SetItem(pArgs,0, PyInt_FromLong(a));
      
    /* call */
    pValue = PyObject_CallObject(pFunc, pArgs);
    
    res = PyInt_AsLong(pValue);
    return res;
}
从上述代码可以窥见Python内部运行的方式:
  • 所有Python元素,module、function、tuple、string等等,实际上都是PyObject。C语言里操纵它们,一律使用PyObject *。
  • Python的类型与C语言类型可以相互转换。Python类型XXX转换为C语言类型YYY要使用PyXXX_AsYYY函数;C类型YYY转换为Python类型XXX要使用PyXXX_FromYYY函数。
  • 也可以创建Python类型的变量,使用PyXXX_New可以创建类型为XXX的变量。
  • 若a是Tuple,则a[i] = b对应于 PyTuple_SetItem(a,i,b),有理由相信还有一个函数PyTuple_GetItem完成取得某一项的值。
  • 不仅Python语言很优雅,Python的库函数API也非常优雅。

现在我们得到了一个C语言的函数了,可以写一个main测试它

#include <Python.h>

int great_function_from_python(int a); 

int main(int argc, char *argv[]) {
    Py_Initialize();
    printf("%d",great_function_from_python(2));
    Py_Finalize();
}

编译的方式就用本节开头使用的方法。

在Linux/Mac OSX运行此示例之前,可能先需要设置环境变量:

bash:

export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH

csh:

setenv PYTHONPATH .:$PYTHONPATH

2 Python 调用 C/C++(基础篇)
这种做法称为Python扩展。
比如说,我们有一个功能强大的C函数:
int great_function(int a) {
    return a + 1;
}
期望在Python里这样使用:
>>> from great_module import great_function 
>>> great_function(2)
3
考虑最简单的情况。我们把功能强大的函数放入C文件 great_module.c 中。
#include <Python.h>

int great_function(int a) {
    return a + 1;
}

static PyObject * _great_function(PyObject *self, PyObject *args)
{
    int _a;
    int res;

    if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &_a))
        return NULL;
    res = great_function(_a);
    return PyLong_FromLong(res);
}

static PyMethodDef GreateModuleMethods[] = {
    {
        "great_function",
        _great_function,
        METH_VARARGS,
        ""
    },
    {NULL, NULL, 0, NULL}
};

PyMODINIT_FUNC initgreat_module(void) {
    (void) Py_InitModule("great_module", GreateModuleMethods);
}
除了功能强大的函数great_function外,这个文件中还有以下部分:
  • 包裹函数_great_function。它负责将Python的参数转化为C的参数(PyArg_ParseTuple),调用实际的great_function,并处理great_function的返回值,最终返回给Python环境。
  • 导出表GreateModuleMethods。它负责告诉Python这个模块里有哪些函数可以被Python调用。导出表的名字可以随便起,每一项有4个参数:第一个参数是提供给Python环境的函数名称,第二个参数是_great_function,即包裹函数。第三个参数的含义是参数变长,第四个参数是一个说明性的字符串。导出表总是以{NULL, NULL, 0, NULL}结束。
  • 导出函数initgreat_module。这个的名字不是任取的,是你的module名称添加前缀init。导出函数中将模块名称与导出表进行连接。

在Windows下面,在Visual Studio命令提示符下编译这个文件的命令是

cl /LD great_module.c /o great_module.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

/LD 即生成动态链接库。编译成功后在当前目录可以得到 great_module.pyd(实际上是dll)。这个pyd可以在Python环境下直接当作module使用。


在Linux下面,则用gcc编译:

gcc -fPIC -shared great_module.c -o great_module.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7

在当前目录下得到great_module.so,同理可以在Python中直接使用。


本部分参考资料


用以上的方法实现C/C++与Python的混合编程,需要对Python的内部实现有相当的了解。接下来介绍当前较为成熟的技术Cython和SWIG。

3 C/C++ 调用 Python(使用Cython)

在前面的小节中谈到,Python的数据类型和C的数据类型貌似是有某种“一一对应”的关系的,此外,由于Python(确切的说是CPython)本身是由C语言实现的,故Python数据类型之间的函数运算也必然与C语言有对应关系。那么,有没有可能“自动”的做替换,把Python代码直接变成C代码呢?答案是肯定的,这就是Cython主要解决的问题。

安装Cython非常简单。Python 2.7.9以上的版本已经自带easy_install:
easy_install -U cython
在Windows环境下依然需要Visual Studio,由于安装的过程需要编译Cython的源代码,故上述命令需要在Visual Studio命令提示符下完成。一会儿使用Cython的时候,也需要在Visual Studio命令提示符下进行操作,这一点和第一部分的要求是一样的。

继续以例子说明:
#great_module.pyx
cdef public great_function(a,index):
    return a[index]
这其中有非Python关键字cdef和public。这些关键字属于Cython。由于我们需要在C语言中使用“编译好的Python代码”,所以得让great_function从外面变得可见,方法就是以“public”修饰。而cdef类似于Python的def,只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。

这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。

接下来编译 great_module.pyx
cython great_module.pyx
得到great_module.h和great_module.c。打开great_module.h可以找到这样一句声明:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(PyObject) *great_function(PyObject *, PyObject *)
写一个main使用great_function。注意great_function并不规定a是何种类型,它的功能只是提取a的第index的成员而已,故使用great_function的时候,a可以传入Python String,也可以传入tuple之类的其他可迭代类型。仍然使用之前提到的类型转换函数PyXXX_FromYYY和PyXXX_AsYYY。

//main.c
#include <Python.h>
#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
    PyObject *tuple;
    Py_Initialize();
    initgreat_module();
    printf("%s\n",PyString_AsString(
                great_function(
                    PyString_FromString("hello"),
                    PyInt_FromLong(1)
                )
            ));
    tuple = Py_BuildValue("(iis)", 1, 2, "three");
    printf("%d\n",PyInt_AsLong(
                great_function(
                    tuple,
                    PyInt_FromLong(1)
                )
            ));
    printf("%s\n",PyString_AsString(
                great_function(
                    tuple,
                    PyInt_FromLong(2)
                )
            ));
    Py_Finalize();
}
编译命令和第一部分相同:
在Windows下编译命令为
cl main.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
在Linux下编译命令为
gcc main.c great_module.c -o main -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
这个例子中我们使用了Python的动态类型特性。如果你想指定类型,可以利用Cython的静态类型关键字。例子如下:

#great_module.pyx
cdef public char great_function(const char * a,int index):
    return a[index]
cython编译后得到的.h里,great_function的声明是这样的:
__PYX_EXTERN_C DL_IMPORT(char) great_function(char const *, int);
很开心对不对!
这样的话,我们的main函数已经几乎看不到Python的痕迹了:
//main.c
#include <Python.h>
#include "great_module.h"

int main(int argc, char *argv[]) {
    Py_Initialize();
    initgreat_module();
    printf("%c",great_function("Hello",2));
    Py_Finalize();
}
在这一部分的最后我们给一个看似实用的应用(仅限于Windows):
还是利用刚才的great_module.pyx,准备一个dllmain.c:
#include <Python.h>
#include <Windows.h>
#include "great_module.h"

extern __declspec(dllexport) int __stdcall _great_function(const char * a, int b) {
    return great_function(a,b);
}

BOOL WINAPI DllMain(HINSTANCE hinstDLL,DWORD fdwReason,LPVOID lpReserved) {
    switch( fdwReason ) { 
        case DLL_PROCESS_ATTACH:
            Py_Initialize();
            initgreat_module();
            break;
        case DLL_PROCESS_DETACH:
            Py_Finalize();
            break;
    }
    return TRUE;
}
在Visual Studio命令提示符下编译:
cl /LD dllmain.c great_module.c -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib
会得到一个dllmain.dll。我们在Excel里面使用它,没错,传说中的Excel与Python混合编程

参考资料:Cython的官方文档,质量非常高:
Welcome to Cython’s Documentation

4 Python调用C/C++(使用SWIG)

用C/C++对脚本语言的功能扩展是非常常见的事情,Python也不例外。除了SWIG,市面上还有若干用于Python扩展的工具包,比较知名的还有Boost.Python、SIP等,此外,Cython由于可以直接集成C/C++代码,并方便的生成Python模块,故也可以完成扩展Python的任务。

答主在这里选用SWIG的一个重要原因是,它不仅可以用于Python,也可以用于其他语言。如今SWIG已经支持C/C++的好基友Java,主流脚本语言Python、Perl、Ruby、PHP、JavaScript、tcl、Lua,还有Go、C#,以及R。SWIG是基于配置的,也就是说,原则上一套配置改变不同的编译方法就能适用各种语言(当然,这是理想情况了……)

SWIG的安装方便,有Windows的预编译包,解压即用,绿色健康。主流Linux通常集成swig的包,也可以下载源代码自己编译,SWIG非常小巧,通常安装不会出什么问题。

用SWIG扩展Python,你需要有一个待扩展的C/C++库。这个库有可能是你自己写的,也有可能是某个项目提供的。这里举一个不浮夸的例子:希望在Python中用到SSE4指令集的CRC32指令。

首先打开指令集的文档:software.intel.com/en-u
可以看到有6个函数。分析6个函数的原型,其参数和返回值都是简单的整数。于是书写SWIG的配置文件(为了简化起见,未包含2个64位函数):

/* File: mymodule.i */
%module mymodule

%{
#include "nmmintrin.h"
%}

int _mm_popcnt_u32(unsigned int v);
unsigned int _mm_crc32_u8 (unsigned int crc, unsigned char v);
unsigned int _mm_crc32_u16(unsigned int crc, unsigned short v);
unsigned int _mm_crc32_u32(unsigned int crc, unsigned int v);
接下来使用SWIG将这个配置文件编译为所谓Python Module Wrapper

swig -python mymodule.i

得到一个 mymodule_wrap.c和一个mymodule.py。把它编译为Python扩展:

Windows:

cl /LD mymodule_wrap.c /o _mymodule.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

Linux:

gcc -fPIC -shared mymodule_wrap.c -o _mymodule.so -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
注意输出文件名前面要加一个下划线。
现在可以立即在Python下使用这个module了:

>>> import mymodule
>>> mymodule._mm_popcnt_u32(10)
2

回顾这个配置文件分为3个部分:
  1. 定义module名称mymodule,通常,module名称要和文件名保持一致。
  2. %{ %} 包裹的部分是C语言的代码,这段代码会原封不动的复制到mymodule_wrap.c
  3. 欲导出的函数签名列表。直接从头文件里复制过来即可。

还记得本文第2节的那个great_function吗?有了SWIG,事情就会变得如此简单:

/* great_module.i */
%module great_module
%{
int great_function(int a) {
    return a + 1;
}
%}
int great_function(int a);

换句话说,SWIG自动完成了诸如Python类型转换、module初始化、导出代码表生成的诸多工作。


对于C++,SWIG也可以应对。例如以下代码有C++类的定义:

//great_class.h
#ifndef GREAT_CLASS
#define GREAT_CLASS
class Great {
    private:
        int s;
    public:
        void setWall (int _s) {s = _s;};
        int getWall () {return s;};
};
#endif // GREAT_CLASS

对应的SWIG配置文件

/* great_class.i */
%module great_class
%{
#include "great_class.h"
%}
%include "great_class.h"

这里不再重新敲一遍class的定义了,直接使用SWIG的%include指令

SWIG编译时要加-c++这个选项,生成的扩展名为cxx

swig -c++ -python great_class.i
Windows下编译:
cl /LD great_class_wrap.cxx /o _great_class.pyd -IC:\Python27\include C:\Python27\libs\python27.lib

Linux,使用C++的编译器

g++ -fPIC -shared great_class_wrap.cxx -o _great_class.so  -I/usr/include/python2.7/ -lpython2.7
在Python交互模式下测试:
>>> import great_class
>>> c = great_class.Great()
>>> c.setWall(5)
>>> c.getWall()
5
也就是说C++的class会直接映射到Python class

SWIG非常强大,对于Python接口而言,简单类型,甚至指针,都无需人工干涉即可自动转换,而复杂类型,尤其是自定义类型,SWIG提供了typemap供转换。而一旦使用了typemap,配置文件将不再在各个语言当中通用。

参考资料:
SWIG的官方文档,质量比较高。SWIG Users Manual
有个对应的中文版官网,很多年没有更新了。

写在最后:
由于CPython自身的结构设计合理,使得Python的C/C++扩展非常容易。如果打算快速完成任务,Cython(C/C++调用Python)和SWIG(Python调用C/C++)是很不错的选择。但是,一旦涉及到比较复杂的转换任务,无论是继续使用Cython还是SWIG,仍然需要学习Python源代码。

本文使用的开发环境:
Python 2.7.10
Cython 0.22
SWIG 3.0.6
Windows 10 x64 RTM
CentOS 7.1 AMD 64
Mac OSX 10.10.4
文中所述原理与具体环境适用性强。
文章所述代码均用于演示,缺乏必备的异常检查
Python与C/CPP的混合编程项目我做过不下20个,积累了一些经验。2007年时分享过一篇《使用C/C++扩展Python》 gashero.yeax.com/?

引入Python可以带来更好的可调式性。且如果重负载应用使用C/C++则基本没有性能损失,并可以让工程师把更多精力放在算法优化获得性能优势上。

简单讲Python与C/C++的直接交互就是两种方向:C/C++写扩展模块给Python调用;将Python嵌入C/C++。题主说的是后者。而更方便方式是前者。因为内嵌方式决定了你整个交互部分开发完成之前没法做测试。而扩展模块方式则可以先行用Python快速开发出大部分功能,有需要性能优化的部分逐步优化到C/C++。是更加渐进式的过程。

直接用最基础的方法写扩展模块略有繁杂,适合对细节的控制。题主时间紧迫则可以考虑Cython,可以在较短时间里完成些任务。但更多高级功能的玩法则限制很多。

其他交互方式还有多种,性能就不是那么高了。比如fork()子进程,用管道通信。开独立进程走mmap()交互,甚至是本机或其他机器上走socket。

最后,C++做了很多底层抽象,使得其与其他编程语言的互调用方面麻烦的要死。比较典型的包括类继承,运算符重载,引用,其他还有太多。这些特性使得其他语言调用C++时各种恶心。这不仅仅是对Python,而是对所有语言都是如此。不信试试在C程序里调用一个C++运算符重载过的方法。所以,如非必要,尽量别用C++。用C简单方便的多,而任何用以支持大规模项目的架构用Python就是了。
为什么?