Python 调用 C / C++ 函数

2020.08.05

本文介绍使用 Python 调用 C / C++ 编译得到的库文件中的函数。

包依赖

import ctypes

调用方法

将 C / C++ 函数编译为动态库文件

For C

gcc functionsName.c -fPIC -shared -o libName.so

For C++

g++ functionsName.cpp -fPIC -shared -o libName.so

注意：在编译动态库的时候 C++ 函数必须被指定为 extern “C”，可以使用宏定义关键词，添加到函数声明前：

#define CEXT extern "C"
// then add the macro keywords before function name:
CEXT void helloWorld(){
...
}

导入Python

import ctypes

functionBranch = ctypes.cdll.LoadLibrary("./libName.so")

声明返回值与参数的数据类型

functionBranch.funcName.restype = ctypes.c_float

可选的数据类型有：

ctypes type	C type	Python Type
c_char	char	1-character string
c_wchar	wchar_t	1-character unicode string
c_byte	char	int/long
c_ubyte	unsigned char	int/long
c_bool	bool	bool
c_short	short	int/long
c_ushort	unsigned short	int/long
c_int	int	int/long
c_uint	unsigned int	int/long
c_long	long	int/long
c_ulong	unsigned long	int/long
c_longlong	__int64 or longlong	int/long
c_ulonglong	unsigned __int64 or unsigned long long	int/long
c_float	float	float
c_double	double	float
c_longdouble	long double float	float
c_char_p	char *	string or None
c_wchar_p	wchar_t *	unicode or None
c_void_p	void *	int/long or None

对于指针类型: 添加 _p 到以上的数据类型前, 例如 c_int_p 指代 int*。

声明 C-type arrays / Matrix 作为参数

简单的方式可以通过引入 numpy.ctypeslib 为 npct 并使用 ndpointer 函数声明指针：

import ctypes
import numpy as np
import numpy.ctypeslib as npct

radiats = ctypes.cdll.LoadLibrary("./libradiats.so")
radiats.dc_radiat.argtypes = [ctypes.c_float, ctypes.c_float, ctypes.c_float, npct.ndpointer(dtype = ctypes.c_float, ndim = 2, flags="C_CONTIGUOUS")]

aa = np.zeros([3, 3], dtype = ctypes.c_float)
strike = 20
dip = 30
rake = 0
radiats.dc_radiat(strike,dip,rake,aa)
print(aa)

以上代码同样声明了参数的数据类型， ndpointer 声明了一个 ctypes.c_float 的二维指针。

特别注意

C / C++ 的 float 类型位宽为 $32$；而Python 中的 float 类型与 np.float 的位宽为 $64$。因此在声明返回值数据类型 restype 与参数数据类型 argtypes 时候要注意保持位宽的一致性，特别是在传值过程中涉及矩阵数据类型转换的过程，如果位宽不一致会导致传值错误。

Python C++

△

Dongsh