ctypes¶

基本用法¶

ctypes 是一个方便 Python 调用本地已经编译好的外部库的模块。

In [1]:

from ctypes import util, CDLL

标准 C 库¶

使用 util 来找到标准 C 库：

In [2]:

libc_name = util.find_library('c')
 
# on WINDOWS
print libc_name

msvcr90.dll

使用 CDLL 来加载 C 库：

In [3]:

libc = CDLL(libc_name)

libc 包含 C 标准库中的函数：

In [4]:

libc.printf

Out[4]:

<_FuncPtr object at 0x0000000003CEE048>

调用这个函数：

In [5]:

libc.printf("%s, %d\n", "hello", 5)

Out[5]:

9

这里显示的 9 是 printf 的返回值表示显示的字符串的长度（包括结尾的 '\0'），但是并没有显示结果，原因是 printf 函数默认是写在标准输出流上的，与 IPython 使用的输出流不一样，所以没有显示结果。

C 数学库¶

找到数学库：

In [6]:

libm_name = util.find_library('m')
 
print libm_name

msvcr90.dll

调用 atan2 函数：

In [7]:

libm = CDLL(libm_name)
 
libm.atan2(1.0, 2.0)

---------------------------------------------------------------------------
ArgumentError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-e784e41ee9f3> in <module>()
      1 libm = CDLL(libm_name)
      2 
----> 3 libm.atan2(1.0, 2.0)
 
ArgumentError: argument 1: <type 'exceptions.TypeError'>: Don't know how to convert parameter 1

调用这个函数出错，原因是我们需要进行一些额外工作，告诉 Python 函数的参数和返回值是什么样的：

In [8]:

from ctypes import c_double
 
libm.atan2.argtypes = [c_double, c_double]
libm.atan2.restype = c_double

In [9]:

libm.atan2(1.0, 2.0)

Out[9]:

0.4636476090008061

与 Python 数学库中的结果一致：

In [10]:

from math import atan2

In [11]:

atan2(1.0, 2.0)

Out[11]:

0.4636476090008061

Numpy 和 ctypes¶

假设我们有这样的一个函数：

float _sum(float *vec, int len) {
    float sum = 0.0;
    int i;
    for (i = 0; i < len; i++) {
        sum += vec[i];
    }
    return sum
}

并且已经编译成动态链接库，那么我们可以这样调用：

from ctypes import c_float, CDLL, c_int
from numpy import array, float32
from numpy.ctypeslib import ndpointer
 
x = array([1,2,3,4], dtype=float32)
 
lib = CDLL(<path>)
 
ptr = ndpointer(float32, ndim=1, flags='C')
lib._sum.argtypes = [ptr, c_int]
lib._sum.restype = c_float
 
result = lib._sum(x, len(x))

原文: https://nbviewer.jupyter.org/github/lijin-THU/notes-python/blob/master/07-interfacing-with-other-languages/07.08-ctypes.ipynb