事先声明,标题没有把“Python”错打成“Cython”,因为要讲的就是名为“Cython”的东西。
Cython是让Python脚本支持C语言扩展的编译器,Cython能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码,主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。由于Python固有的性能差的问题,用C扩展Python成为提高Python性能常用方法,Cython算是较为常见的一种扩展方式。
我们可以对比一下业界主流的几种Python扩展支持C语言的方案:
有试用版水印,是因为穷T_T
ctypes是Python标准库支持的方案,直接在Python脚本中导入C的.so库进行调用,简单直接。swig是一个通用的让高级脚本语言扩展支持C的工具,自然也是支持Python的。ctypes没玩过,不做评价。以c语言程序性能为基准的话,cython封装后下降20%,swig封装后下降70%。功能方面,swig对结构体和回调函数都要使用typemap进行手工编写转换规则,typemap规则写起来略复杂,体验不是很好。cython在结构体和回调上也要进行手工编码处理,不过比较简单。
Cython简单实例
我们尝试用Cython,让Python脚本调用C语言写的打印“Hello World”的函数,来熟悉一下Cython的玩法。注:本文全部示例的完整代码见gihub > cython_tutorials
/*filename: hello_world.h */ void print_hello_world();
/*filename: hello_world.c */ #include <stdio.h> #include "hello_world.h" void print_hello_world() { printf("hello world..."); } int main(int arch, char *argv[]) { print_hello_world(); return (0); }
#file: hello_world.pyx cdef extern from "hello_world.h": void print_hello_world() def cython_print_hello_world(): print_hello_world()
#filename: Makefile all: hello_world cython_hello_world hello_world: gcc hello_world.c -c hello_world.c gcc hello_world.o -o hello_world cython: cython cython_hello_world.pyx cython_hello_world: cython gcc cython_hello_world.c -fPIC -c gcc -shared -lpython2.7 -o cython_hello_world.so hello_world.o cython_hello_world.o clean: rm -rf hello_world hello_world.o cython_hello_world.so cython_hello_world.c cython_hello_world.o
用Cython扩展C,最重要的就是编写.pyx脚本文件。.pyx脚本是Python调用C的桥梁,.pyx脚本中即能用Python语法写,也可以用类C语法写。
$ make all # 详细的编译过程可以看Makefile中的相关指令 $ python > import cython_hello_world > cython_hello_world.cython_print_hello_world() hello world... >
可以看到,我们成功的在Python解释器中调用了C语言实现的函数。
Cython的注意事项
所有工具/语言的简单使用都是令人愉快的,但是深入细节就会发现处处“暗藏杀机”。最近是项目需要扩展C底层库给Python调用,所以引入了Cython。实践过程中踩了很多坑,熬了很多夜T_T。遇到了以下几点需要特别注意的点:
- .pyx中用cdef定义的东西,除类以外对.py都是不可见的;
- .py中是不能操作C类型的,如果想在.py中操作C类型就要在.pyx中从python object转成C类型或者用含有set/get方法的C类型包裹类;
- 虽然Cython能对Python的str和C的“char *”之间进行自动类型转换,但是对于“char a[n]”这种固定长度的字符串是无法自动转换的。需要使用Cython的libc.string.strcpy进行显式拷贝;
- 回调函数需要用函数包裹,再通过C的“void *”强制转换后才能传入C函数。
1. .pyx中用cdef定义的类型,除类以外对.py都不可见
我们来看一个例子:
#file: invisible.pyx cdef inline cdef_function(): print('cdef_function') def def_function(): print('def_function') cdef int cdef_value def_value = 999 cdef class cdef_class: def __init__(self): self.value = 1 class def_class: def __init__(self): self.value = 1
#file: test_visible.py import invisible if __name__ == '__main__': print('invisible.__dict__', invisible.__dict__)
输出的invisible模块的成员如下:
$ python invisible.py { '__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, 'def_class': <class invisible.def_class at 0x10feed1f0>, '__file__': '/git/EasonCodeShare/cython_tutorials/invisible-for-py/invisible.so', 'call_all_in_pyx': <built-in function call_all_in_pyx>, '__pyx_unpickle_cdef_class': <built-in function __pyx_unpickle_cdef_class>, '__package__': None, '__test__': {}, 'cdef_class': <type 'invisible.cdef_class'>, '__name__': 'invisible', 'def_value': 999, 'def_function': <built-in function def_function>, '__doc__': None}
我们在.pyx用cdef定义的函数cdef_function、变量cdef_value都看不到了,只有类cdef_class能可见。所以,使用过程中要注意可见性问题,不要错误的在.py中尝试使用不可见的模块成员。
2. .py传递C结构体类型
Cython扩展C的能力仅限于.pyx脚本中,.py脚本还是只能用纯Python。如果你在C中定义了一个结构,要从Python脚本中传进来就只能在.pyx手工转换一次,或者用包裹类传进来。我们来看一个例子:
/*file: person_info.h */ typedef struct person_info_t { int age; char *gender; }person_info; void print_person_info(char *name, person_info *info);
//file: person_info.c #include <stdio.h> #include "person_info.h" void print_person_info(char *name, person_info *info) { printf("name: %s, age: %d, gender: %s\n", name, info->age, info->gender); }
#file: cython_person_info.pyx cdef extern from "person_info.h": struct person_info_t: int age char *gender ctypedef person_info_t person_info void print_person_info(char *name, person_info *info) def cyprint_person_info(name, info): cdef person_info pinfo pinfo.age = info.age pinfo.gender = info.gender print_person_info(name, &pinfo)
因为“cyprint_person_info”的参数只能是python object,所以我们要在函数中手工编码转换一下类型再调用C函数。
#file: test_person_info.py from cython_person_info import cyprint_person_info class person_info(object): age = None gender = None if __name__ == '__main__': info = person_info() info.age = 18 info.gender = 'male' cyprint_person_info('handsome', info)
$ python test_person_info.py name: handsome, age: 18, gender: male
能正常调用到C函数。可是,这样存在一个问题,如果我们C的结构体字段很多,我们每次从.py脚本调用C函数都要手工编码转换一次类型数据就会很麻烦。还有更好的一个办法就是给C的结构体提供一个包裹类。
#file: cython_person_info.pyx from libc.stdlib cimport malloc, free cdef extern from "person_info.h": struct person_info_t: int age char *gender ctypedef person_info_t person_info void print_person_info(char *name, person_info *info) def cyprint_person_info(name, person_info_wrap info): print_person_info(name, info.ptr) cdef class person_info_wrap(object): cdef person_info *ptr def __init__(self): self.ptr = <person_info *>malloc(sizeof(person_info)) def __del__(self): free(self.ptr) @property def age(self): return self.ptr.age @age.setter def age(self, value): self.ptr.age = value @property def gender(self): return self.ptr.gender @gender.setter def gender(self, value): self.ptr.gender = value
我们定义了一个“person_info”结构体的包裹类“person_info_wrap”,并提供了成员set/get方法,这样就可以在.py中直接赋值了。减少了在.pyx中转换数据类型的步骤,能有效的提高性能。
#file: test_person_info.py from cython_person_info import cyprint_person_info, person_info_wrap if __name__ == '__main__': info_wrap = person_info_wrap() info_wrap.age = 88 info_wrap.gender = 'mmmale' cyprint_person_info('hhhandsome', info_wrap)
$ python test_person_info.py name: hhhandsome, age: 88, gender: mmmale
3. python的str传递给C固定长度字符串要用strcpy
正如在C语言中,字符串之间不能直接赋值拷贝,而要使用strcpy复制一样,python的str和C字符串之间也要用cython封装的libc.string.strcpy函数来拷贝。我们稍微修改上一个例子,让person_info结构体的gender成员为16字节长的字符串:
/*file: person_info.h */ typedef struct person_info_t { int age; char gender[16]; }person_info;
#file: cython_person_info.pyx cdef extern from "person_info.h": struct person_info_t: int age char gender[16] ctypedef person_info_t person_info
#file: test_person_info.py from cython_person_info import cyprint_person_info, person_info_wrap if __name__ == '__main__': info_wrap = person_info_wrap() info_wrap.age = 88 info_wrap.gender = 'mmmale' cyprint_person_info('hhhandsome', info_wrap)
$ make $ python test_person_info.py Traceback (most recent call last): File "test_person_info.py", line 7, in <module> info_wrap.gender = 'mmmale' File "cython_person_info.pyx", line 39, in cython_person_info.person_info_wrap.gender.__set__ self.ptr.gender = value File "stringsource", line 93, in carray.from_py.__Pyx_carray_from_py_char IndexError: not enough values found during array assignment, expected 16, got 6
cython转换和make时候是没有报错的,运行的时候提示“IndexError: not enough values found during array assignment, expected 16, got 6”,其实就是6字节长的“mmmale”赋值给了person_info结构体的“char gender[16]”成员。我们用strcpy来实现字符串之间的拷贝就ok了。
#file: cython_person_info.pyx from libc.string cimport strcpy …… …… cdef class person_info_wrap(object): cdef person_info *ptr …… …… @property def gender(self): return self.ptr.gender @gender.setter def gender(self, value): strcpy(self.ptr.gender, value)
$ make $ python test_person_info.py name: hhhandsome, age: 88, gender: mmmale
赋值拷贝正常,成功将“mmmale”拷贝给了结构体的gender成员。
4. 用回调函数作为参数的C函数封装
C中的回调函数比较特殊,用户传入回调函数来定制化的处理数据。Cython官方提供了封装带有回调函数参数的例子:
//file: cheesefinder.h typedef void (*cheesefunc)(char *name, void *user_data); void find_cheeses(cheesefunc user_func, void *user_data);
//file: cheesefinder.c #include "cheesefinder.h" static char *cheeses[] = { "cheddar", "camembert", "that runny one", 0 }; void find_cheeses(cheesefunc user_func, void *user_data) { char **p = cheeses; while (*p) { user_func(*p, user_data); ++p; } }
#file: cheese.pyx cdef extern from "cheesefinder.h": ctypedef void (*cheesefunc)(char *name, void *user_data) void find_cheeses(cheesefunc user_func, void *user_data) def find(f): find_cheeses(callback, <void*>f) cdef void callback(char *name, void *f): (<object>f)(name.decode('utf-8'))
import cheese def report_cheese(name): print("Found cheese: " + name) cheese.find(report_cheese)
关键的步骤就是在.pyx中定义一个和C的回调函数相同的回调包裹函数,如上的“cdef void callback(char *name, void *f)”。之后,将.py中的函数作为参数传递给包裹函数,并在包裹函数中转换成函数对象进行调用。
扩展阅读
更进一步的研究Cython可以参考官方文档和相关书籍:
Cython 0.28a0 documentation
Cython A Guide for Python Programmers
Learning Cython Programming
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
Cython加速Python
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