Python，C语言，C加加混合编程的应用，带你起飞！

概述TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜，这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common，而是越来越专注领域。有的语言专

TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜，这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common，而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效，比如Python，内建的List，dict结构比c/c++易用太多，但同样为了安全、易用，语言也牺牲了部分性能。在有些领域，比如通信，性能很关键，但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中，比如可以使用多种语言混合编程。我看到的一个很好的Python与c/c++混合编程的应用是NS3（Network Simulator3）一款网络模拟软件，它的内部计算引擎需要用高性能，但在用户建模部分需要灵活易用。NS3的选择是使用C/C++来模拟核心部件和协议，用Python来建模和扩展。这篇文章介绍Python和c/c++三种混合编程的方法，并对性能加以分析。

混合编程的原理

首先要说一下Python只是一个语言规范，实际上Python有很多实现：cpython是标准Python，是由C编写的，python脚本被编译成cpython字节码，然后由虚拟机解释执行，垃圾回收使用引用计数，我们谈与C/C++混合编程实际指的是基于cpython解释上的。除此之外，还有Jython、IronPython、PyPy、Pyston，Jython是Java编写的，使用JVM的垃圾回收，可以与Java混合编程，IronPython面向.NET平台。Python与C/C++混合编程的本质是python调用C/C++编译的动态链接库，关键就是把Python中的数据类型转换成c/c++中的数据类型，给编译函数处理，然后返回参数再转换成Python中的数据类型。

Python中使用ctypes moduel，将Python类型转成c/c++类型

首先，编写一段累加数值的c代码：

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然后，将上面的代码编译成so库，使用下面的编译指令

>gcc -pthread -fno-strict-aliasing -g -O2 -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC addbuf.c -o addbuf.o

最后编写python代码，使用ctypes库，将python类型转换成c语言需要的类型，然后传参调用so库函数：

在C/C++程序中使用Python.h，写wrap包装接口

 这种方法需要修改c/c++代码，在外部函数中处理入/出参，适配python的参数。写一段c代码将外部入参作为shell命令执行：

处理上所有的入参、出参都作为PyObject对象来处理，然后使用转换函数把Python的数据类型转换成c/c++中的类型，返回参数按相同方式处理。比第一种方法多了初始化函数，这部分是把编译的so库当做pythonmodule所必需要做的。
Python这样使用：
imoprt spam
spam.system("ls")
使用c/c++编写python扩展可以参见：http://docs.python.org/2.7/extending/extending.HTML

使用SWIG，来生成独立的wrap文件

这种方式并不能算是一种新方式，实际上是基于第二中方式的一种包装。SWIG是个帮助使用C或者C++编写的软件能与其它各种高级编程语言进行嵌入联接的开发工具。SWIG能应用于各种不同类型的语言包括常用脚本编译语言例如Perl,PHP,Python,Tcl,Ruby,PHP，C#,Java,R等。
 *** 作上，是针对c/c++程序编写独立的接口声明文件（通常很简单），swig会分析c/c++源程序自动分析接口要如何包装。在指定目标语言后，swig会生成额外的包装源码文件。编译so库时，把包装文件一起编译、连接即可。看个c代码例子：

c源码中去掉适配Python的包装，仅定义system函数本身，这比第二种方式简洁很多，并且剔除了c代码与Python的耦合代码，是c代码通用性更好。

然后编写swig接口声明文件spam.i：

这是一段语言无关的模块声明，要创建一个叫spam的模块，对system做一个声明，主要是声明参数作为入参使用。然后执行swig编译程序：

>swig -c++ -python spam.i

swig会生成spam_wrap.cxx和spam.py两个文件。先看spam_wrap.cxx，这个生成的文件很长，但关键的就是对函数的包装：

装函数传入的还是PyObejct对象，内部进行了类型转换，最终调了源码中的system函数。

生成的了另一个spam.py实际上是对so库又用Python包装了一层（实际比较多余）：

这里使用_spam模块，这里实际上是把扩展命名为了_spam。关于swig在python上的应用可以参见：http://www.swig.org/Doc1.3/Python.HTML 下面就是编译和安装python 模块，Python提供了distutils module，可以很方便的编译安装python的module。像下面这样写一个安装脚本setup.py: ![](http://i2.51cto.com/images/blog/201810/07/6f294d1352d038e7cd1904283d5c5634.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=) 执行 python setup.py build，即可以完成编译，程序会创建一个build目录，下面有编译好的so库。so库放在当前目录下，其实Python就可以通过import来加载模块了。当然也可以用 python setup.py install 把模块安装到语言的扩展库——site-packages目录中。关于build python扩展，可以参考https://docs.python.org/2/extending/building.HTML#building

混合编程性能分析

混合编程的使用场景中，很重要一个就是性能攸关。那么这小节将通过几个小实验验证下混合编程的性能如何，或者说怎样写程序能发挥好混合编程的性能优势。

我们使用冒泡排序算法来验证性能。

1）实验一 使用冒泡程序验证Python和c/c++程序的性能差距

Python版冒泡程序：

c语言版冒泡排序

 使用一个长度为100内容固定的数组，反复排序10000次（每次排序后，再把数组恢复成原始序列），记录执行时间： 在相同的机器上多次执行，Python版执行时间是10.3s左右，而c语言版本(未使用任何优化编译参数)执行时间只有0.29s左右。相比之下Python的性能的确差很多（主要是Python中List的 *** 作跟c的数组相比，效率差非常多），但Python中很多扩展都是c语言写的，目的就是为了提升效率，Python用于数据分析的numpy库就拥有不错的性能。下个实验就验证，如果Python使用c语言版本的冒泡排序扩展库，性能会提升多少。

2）实验二 Python语言使用ctypes方式调用

这里直接使用c_int来定义了数组对象，这也节省了调用时数据类型转换的开销：

再次执行：

为了减少误差，把循环增加到10万次，结果c原生程序使用优化参数编译后用时0.65s左右。Python使用c扩展后（相同编译参数）执行仅需2.3s左右。

3）实验三 在c语言中使用PyObject处理入参

这种方式是在Python中依然使用List装入待排序数列，在c函数中把List赋值给数组，再进行排序，排好序后，再对原始List赋值。循环排序10万次，执行用时1.0s左右。

4) 实验四 使用swig来包装c方法

在接口文件中声明%array_class(int,intArray);然后在Python中使用initArray来作为数组，同样修改成10万次排序。Python版本的程序(相同编译参数)执行仅需0.7s左右，比c原生程序慢大概7%。

结论

 1.Python的List效率非常低，在高性能场景下避免对List大量循环、取值、赋值 *** 作。如需要最好使用ctype中的数组，或者是用c语言来实现。 2.应该把耗时的cpu密集型的逻辑交给c/c++实现，Python使用扩展即可。 

总结

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