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 9printf 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

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))