Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度

概述首先给大家分享一个个人在使用python的ctypes调用c库的时候遇到的一个小坑这次出问题的地方是一个C函数，返回值是malloc生成的字符串地址。平常使用也没问题，也用了有段时间，没发现什么异常。

首先给大家分享一个个人在使用python的ctypes调用c库的时候遇到的一个小坑

这次出问题的地方是一个C函数，返回值是malloc生成的字符串地址。平常使用也没问题，也用了有段时间， 没发现什么异常。

这次在测试中，发现使用这个过程会出现“段错误”，造成程序退出了。

经过排查， 确定问题原因是C函数的返回值问题，ctypes默认的函数返回类型是int类型。

需要在使用中设置返回类型，例如：

func.restype = c_char_p

下面我们就来详细探讨下ctypes的使用小技巧

ctypes 库可以让开发者借助C语言进行开发。这个引入C语言的接口可以帮助我们做很多事情,比如需要调用C代码的来提高性能的一些小型问题。通过它你可以接入windows系统上的 kernel32.dll 和 msvcrt.dll 动态链接库,以及linux系统上的 libc.so.6 库。当然你也可以使用自己的编译好的共享库

我们先来看一个简单的例子 我们使用 Python 求 1000000 以内素数，重复这个过程10次，并计算运行时间。

import mathfrom timeit import timeitdef check_prime(x):  values = xrange(2,int(math.sqrt(x)) + 1)  for i in values:    if x % i == 0:      return False  return Truedef get_prime(n):  return [x for x in xrange(2,n) if check_prime(x)]print timeit(stmt='get_prime(1000000)',setup='from __main__ import get_prime',number=10)

Output

42.8259568214


下面用C语言写一个的 check_prime 函数,然后把它当作共享库(动态链接库)导入

#include <stdio.h>#include <math.h>int check_prime(int a){  int c;  for ( c = 2 ; c <= sqrt(a) ; c++ ) {    if ( a%c == 0 )      return 0;  }  return 1;}

使用以下命令生成 .so (shared object)文件

gcc -shared -o prime.so -fPIC prime.c

import ctypesimport mathfrom timeit import timeitcheck_prime_in_c = ctypes.CDLL('./prime.so').check_primedef check_prime_in_py(x):  values = xrange(2,int(math.sqrt(x)) + 1)  for i in values:    if x % i == 0:      return False  return Truedef get_prime_in_c(n):  return [x for x in xrange(2,n) if check_prime_in_c(x)]def get_prime_in_py(n):  return [x for x in xrange(2,n) if check_prime_in_py(x)]py_time = timeit(stmt='get_prime_in_py(1000000)',setup='from __main__ import get_prime_in_py',number=10)c_time = timeit(stmt='get_prime_in_c(1000000)',setup='from __main__ import get_prime_in_c',number=10)print "Python version: {} seconds".format(py_time)print "C version: {} seconds".format(c_time)

Output

Python version: 43.4539749622 secondsC version: 8.56250786781 seconds

我们可以看到很明显的性能差距 这里 有更多的方法去判断一个数是否是素数

再来看一个复杂点的例子 快速排序

mylib.c

#include <stdio.h>typedef struct _Range {  int start,end;} Range;Range new_Range(int s,int e) {  Range r;  r.start = s;  r.end = e;  return r;}voID swap(int *x,int *y) {  int t = *x;  *x = *y;  *y = t;}voID quick_sort(int arr[],const int len) {  if (len <= 0)    return;  Range r[len];  int p = 0;  r[p++] = new_Range(0,len - 1);  while (p) {    Range range = r[--p];    if (range.start >= range.end)      continue;    int mID = arr[range.end];    int left = range.start,right = range.end - 1;    while (left < right) {      while (arr[left] < mID && left < right)        left++;      while (arr[right] >= mID && left < right)        right--;      swap(&arr[left],&arr[right]);    }    if (arr[left] >= arr[range.end])      swap(&arr[left],&arr[range.end]);    else      left++;    r[p++] = new_Range(range.start,left - 1);    r[p++] = new_Range(left + 1,range.end);  }}

gcc -shared -o mylib.so -fPIC mylib.c

使用ctypes有一个麻烦点的地方是原生的C代码使用的类型可能跟Python不能明确的对应上来。比如这里什么是Python中的数组？列表？还是 array 模块中的一个数组。所以我们需要进行转换

test.py

import ctypesimport timeimport randomquick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sortnums = []for _ in range(100):  r = [random.randrange(1,100000000) for x in xrange(100000)]  arr = (ctypes.c_int * len(r))(*r)  nums.append((arr,len(r)))init = time.clock()for i in range(100):  quick_sort(nums[i][0],nums[i][1])print "%s" % (time.clock() - init)

Output

1.874907

与Python List 的 sort 方法进行对比

import ctypesimport timeimport randomquick_sort = ctypes.CDLL('./mylib.so').quick_sortnums = []for _ in range(100):  nums.append([random.randrange(1,100000000) for x in xrange(100000)])init = time.clock()for i in range(100):  nums[i].sort()print "%s" % (time.clock() - init)

Output

2.501257


至于结构体，需要定义一个类，包含相应的字段和类型

class Point(ctypes.Structure):  _fIElds_ = [('x',ctypes.c_double),('y',ctypes.c_double)]

除了导入我们自己写的C语言扩展文件，我们还可以直接导入系统提供的库文件，比如linux下c标准库的实现 glibc

import timeimport randomfrom ctypes import cdlllibc = cdll.Loadlibrary('libc.so.6') # linux系统# libc = cdll.msvcrt # windows系统init = time.clock()randoms = [random.randrange(1,100) for x in xrange(1000000)]print "Python version: %s seconds" % (time.clock() - init)init = time.clock()randoms = [(libc.rand() % 100) for x in xrange(1000000)]print "C version : %s seconds" % (time.clock() - init)

Output

Python version: 0.850172 secondsC version : 0.27645 seconds

以上都是ctypes的基本技巧，对普通的开发人员来说，基本够用了

更详细的说明请参考：http://docs.python.org/library/ctypes.html

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度全部内容，希望文章能够帮你解决Python优化技巧之利用ctypes提高执行速度所遇到的程序开发问题。

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